[发明专利]一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法

权利要求书

1.一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：

（1）将算法剩余误差作为反比例函数的自变量，利用反比例函数区间单调性和指数函数的单调特性，二者协同控制算法步长的变化；

（2）将反比例函数作为分式分母，指数函数作为分式分子，当分式值为正数时，利用分子减小、分母增大，分式值减小的性质，使步长在算法前期迅速变化，提高算法收敛速度，后期趋于稳定，提高算法收敛精度；

（3）步长由下式计算结果：

式中：n为时间节点，μ(n)为算法步长，α为步长因子，用于控制步长范围，β为略小于1的实数，γ为大于1且小于1/α的实数，用于限制的大小，使其小于βⁿ的值，C为略大于0的实数，e(n)为剩余误差。

2.根据权利要求1所述的一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：

算法前期剩余误差e(n)较大，随着时间n逐渐增大，指数函数βⁿ的值逐渐减小，将e(n)作为反比例函数的自变量，随着算法逐渐收敛，e(n)逐渐减小，故1/e(n)的值逐渐增大，为防止出现e(n)为0时1/e(n)无意义的情况，在反比例函数分母加上一个略大于0的实数C；指数函数与反比例函数共同作用，使步长在算法前期快速收敛，提高了CMA盲均衡算法的收敛速度。

3.根据权利要求1和权利要求2所述的一种MPSK信号的CMA盲均衡变步长优化方法，其特征在于：

在优化方法计算步长的表达式中，将指数函数作为分式分子部分，反比例函数作为分母部分，随着时间n逐渐增大，分式值迅速减小，但当e(n)趋于稳定后，反比例函数和指数函数的数值变化也趋于平缓，这样优化后的CMA盲均衡算法后期步长不会有太大的跳变，减少了均衡后的剩余误差，提高了算法的收敛精度。