[发明专利]基于最大相关熵和分数阶常模盲均衡的信道畸变消除方法有效
申请号: | 202110093730.0 | 申请日: | 2021-01-22 |
公开(公告)号: | CN112929308B | 公开(公告)日: | 2022-05-17 |
发明(设计)人: | 罗勇江;包文泽;杨家利;李研;李佳奇 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04L25/03 | 分类号: | H04L25/03 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 陈宏社;王品华 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 最大 相关 分数 常模 均衡 信道 畸变 消除 方法 | ||
1.一种基于最大相关熵和分数阶常模盲均衡的信道畸变消除方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)构建实现信道畸变消除的均衡系统:
构建实现信道畸变消除的均衡系统,包括依次级联的均衡器和判决器,均衡器包括横向滤波器和分数阶常模盲均衡计算模块,横向滤波器的抽头权向量为w(n)=[w0(n),w1(n),…,wj(n),…,wM-1(n)]T,分数阶常模盲均衡计算模块的步长、阶次和核宽分别为μ、ν和σ,其中,M表示横向滤波器抽头权向量的长度,wj(n)表示n时刻第j个抽头系数,T表示转置,1×10-6≤μ≤1×10-2,0<ν<1.5,σ>0;
(2)初始化参数:
初始化通信发送端的恒定常数为R的信源信号为s(n)={sn,n=0,1,…,N-1},s(n)经过信道后的信号为x(n),n=0时横向滤波器的抽头权向量为令其中,sn表示第n时刻的码值,N表示码值的总数,N≥1000,表示横向滤波器抽头权向量的中心抽头系数,表示向下取整;
(3)均衡器计算R与滤波信号y(n)的误差信号e(n):
(3a)横向滤波器对信号x(n)进行滤波,得到滤波信号y(n):
其中,表示卷积;
(3b)分数阶常模盲均衡计算模块计算恒定常数R与滤波信号y(n)的误差信号e(n);
(4)利用最大相关熵构建分数阶常模盲均衡的代价函数J:
其中,exp(·)表示以e为底的指数函数;
(5)分数阶常模盲均衡计算模块对横向滤波器的抽头权向量进行更新:
(5a)分数阶常模盲均衡计算模块计算代价函数J的分数阶导数,得到分数阶梯度
F1(n,ν,k)=diag((abs(wj(n)-wj(n-k))2-ν),
F2(n,ν,k)=diag((abs(wj(n)-wj(n-k))1-ν),
X2(n)=[|x0(n)|2,…,|xj(n-j+1)|2,…,|xM-1(n-M+1)|2]T,
其中,表示分数阶导数,F1(n,ν,k)表示第j个对角元素为(abs(wj(n)-wj(n-k))2-ν的对角矩阵,F2(n,ν,k)表示第j个对角元素为(abs(wj(n)-wj(n-k))1-ν的对角矩阵,X2(n)表示第j个元素为|xj(n-j+1)|2的列向量,E(n,k)表示第j个对角元素为的对角矩阵,j∈[0,M-1],k表示延迟因子,abs(·)表示取绝对值,Γ(·)表示伽马函数,*表示共轭,diag()表示对角矩阵;
(5b)分数阶常模盲均衡计算模块采用分数阶梯度下降法,并通过分数阶梯度对横向滤波器的抽头权向量w(n)进行更新,得到更新后的抽头权向量w(n+1);
(6)均衡器判断是否完成信道畸变的消除:
分数阶常模盲均衡计算模块判断n=N,若是,横向滤波器的抽头权向量w(n)对信道进行卷积,得到无畸变的信道,否则,令n=n+1,并执行步骤(3)。
2.根据权利要求1所述的基于最大相关熵和分数阶常模盲均衡的信道畸变消除方法,其特征在于,步骤(3)中所述的s(n)的恒定常数为R,计算公式为:
其中E{·}表示求期望,|·|表示取模。
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