[发明专利]基于平衡正交多小波变换的盲均衡方法有效

专利信息
申请号: 200910026612.7 申请日: 2009-05-05
公开(公告)号: CN101547173A 公开(公告)日: 2009-09-30
发明(设计)人: 郭业才;刘振兴 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: H04L25/03 分类号: H04L25/03
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 代理人: 许 方
地址: 210044*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公布了一种基于平衡正交多小波的盲均衡方法(MWTCMA),其特点是充分利用了多小波的性质:对称性、短支撑性、二阶消失矩、正交性,弥补了除Haar小波外,单小波无法同时满足这些性质的缺陷,通过对现有的多小波做平衡处理,避免了多小波在应用时必须进行的预处理,保留了多小波的性质,提高了计算效率。水声信道仿真结果表明:与WTCMA(基于正交小波变换的盲均衡方法)和CMA(常数模盲均衡方法)相比,特别当处理对象是高频信息非常丰富的信号时,该方法具有更快的收敛速度。因而,该方法能够更有效地实现信号与噪声的分离以及信号的实时恢复。
搜索关键词: 基于 平衡 正交 多小波 变换 均衡 方法
【主权项】:
1.一种基于平衡正交小波变换的盲均衡方法,其特征在于包括如下步骤:a.)将发射信号a(n)经过脉冲响应信道得到信道输出向量x(n),其中n为正整数表示时间序列,下同;b.)采用信道噪声v(n)和步骤a所述的信道输出向量x(n)得到盲均衡器的输入序列:y(n)=x(n)+v(n);c.)将步骤b所述的盲均衡器的输入序列y(n)经过平衡正交多小波变换得到输出信号:r(n)=Ty(n),其中T为平衡正交小波变换矩阵;d.)将步骤c所述的输出信号r(n)和盲均衡器权向量c(n)作卷积后得到盲均衡器输出信号:z(n)=c(n)r(n);]]>e.)将步骤d所述的盲均衡器输出信号z(n)经过判决器得到发射信号a(n)的估计其中a^(n)=E{a(k)|z(k)},]]>E{·|·}为条件期望函数,下同;步骤c所述的平衡正交多小波矩阵T的求取包括如下步骤:1.)对GHM多小波作一阶平衡处理,H~(ω)=UTH(ω)U,]]>G~(ω)=G(ω)U,]]>其中,H(ω)为平衡前的GHM多低通滤波器,G(ω)为平衡前的GHM多高通滤波器,为平衡后的新的多低通滤波器,U为r×r的正交矩阵,r为正整数表示多小波的重数,T表示转置,为平衡后的新的多高通滤波器;2.)定义低通分块矩阵Pj和高通分块矩阵Qj,其中Pj=H~0H~1H~2···0···000H~0H~1H~20···0······0···0000H~0H~1···l2×l]]>其中,为平衡后的新低通滤波器,j=1~J,l=m/2j-1;J,l∈Z,Z为整数集,下同;Qj=G~0G~1G~2···0···000G~0G~1G~20···0······0···0000G~0G~1···l2×l]]>其中,为平衡后的新高通滤波器;3.)设有长度为m的离散信号向量y=[y0,y1,…,ym-1]T,其中ym-1表示第m-1个输入分量,m∈Z,Mallat的分解式为:vj=PjPj-1…P1y,wj=QjPj-1…P1yvj和wj分别为输入信号y经过j层分解后的底通系数和高通系数;4.)由步骤3.)可得经平衡正交多小波分解后的向量为r=[w1;w2;…;wJ;vJ]=[Q1;Q2P1;Q2P1P0;…;QJPJ-1…P2P1;PJPJ-1…P2P1]y其中,“;”表示矩阵换行,故得到平衡正交多小波变换矩阵T=[Q1;Q2P1;Q2P1P0;…;QJPJ-1…P2P1;PJPJ-1…P2P1]步骤d所述的盲均衡器权向量c(n)的求取包括如下步骤:5.)结合步骤d所述的均衡器输出信号z(n)与发射信号a(n)的常数模R2设计误差信号:e(n)=R2-|z(n)|2,其中R2=E(|a(n)|4)/E(|a(n)|2),下同;6.)采用步骤5所述的误差信号e(n)由最小均方准则得到步骤d所述的盲均衡器权向量c(n):c(n+1)=c(n)+μR-1(n)e(n)r(n)z*(n),其中n+1为当前时间序列n的后一时刻,下同;μ为盲均衡向量的迭代步长,z*(n)为盲均衡器输出信号z(n)的共轭,R-1(n)为小波空间信号与尺度空间信号的对角矩阵,R-1(n)=diag[σ1,02w1(n),···,σJ,k2wm(n),σJ,02v1(n),···,σJ,k2vm(n)],]]>表示对的平均功率估计,表示对的平均功率估计,而σJ,k2wm(n+1)=βσJ,k2wm(n)+(1-β)|rJ,kwm(n)|2,]]>σJ,k2vm(n+1)=βσJ,k2vm(n)+(1-β)|rJ,kvm(n)|2,]]>diag[·]表示对角矩阵,β为迭代系数,表示输入信号y(n)与卷积后的输出,表示输入信号y(n)与卷积后的输出,表示分解尺度为j,平移为k的第l维小波函数,表示分解尺度为j,平移为k的第l维尺度函数。
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