[发明专利]一种对抗非高斯噪声的盲均衡方法

摘要

一种对抗非高斯噪声的盲均衡方法，本发明的意义在于为无线通信网、特别是无线传感器网络节点间提供对抗非高斯噪声的盲均衡方法，保证无线传感器节点间的数据正确传输。利用均衡器输出信号的信号噪声能量比最大为出发点，构造一个全新的代价函数。通过转化约束条件形式的方法，找到一种替代的约束条件，将该约束优化问题转化为一个无约束优化问题，采用二次ε-不敏感损失函数并构造符合迭代重加权最小二乘法的求解方法求解该代价函数的全局最优解。该方法可节约无线传感器网络节点的电池损耗，在算法设计上考虑了需求小数据量要求且快速收敛。该算法适用于低阶和高阶正交幅度调制QAM和PSK信号的盲均衡问题。附图是本发明的无线传感器网络节点间信号传输模型。

主权项

一种适用于无线传感器网络的对抗无线链路的多径衰落和非高斯噪声环境下的盲均衡方法，其特征是：通过使得目标节点均衡器输出信号的有用信号与噪声能量比最大作为出发点，并构造迭代重加权最小二乘算法，降低对目标节点观察数据量的要求并提高了收敛速度。按如下步骤进行：第一步目标节点通过射频前端接收单元对接收到的射频信号进行前期预处理，得到基带接收信号xk，则均衡器输出为： y k = w T x k = Σ j = 0 L + M - 2 f j s k - j + Σ i = 0 L - 1 w i v k - i 式中：上标T为矩阵转置M为信道阶数L为均衡器阶数k为符号数，k＝1，2，…，Nyk为经过均衡器的输出信号w＝[w0，…，wL-1]T为均衡器向量wi表示均衡器的抽头系数，i＝0，1，…，L-1xk＝[xk，xk-1…，xk-L+1]T为均衡器接收信号向量sk为基带发送信号vk为加性高斯或非高斯噪声fj为信道和均衡器的联合冲激响应系数，j＝0，1，…，L+M-2第二步 设置第t次迭代，定义 R p = E ( | s k | 4 ) E ( | s k | 2 ) , ξ k t = | e k t | = | | y k | 2 - R p | = | | w T x k t | 2 - R p | , ε＞0，构造如下优化问题： J ( w ) = | | w | | 2 + λ · Σ k = 1 N L ϵ ( ξ k ) 式中：J(·)为代价函数表示符 L ϵ ( ξ k ) = ( ξ k - ϵ ) 2 , ξ k ≥ ϵ 0 , ξ k < ϵ , 其中ε为大于零的常数，ξi为自变量N为接收到的观察数据长度λ为大于零的惩罚因子E(·)为求数学期望运算|·|为取模值运算||·||为2范数第三步 对w求一阶导并令其值等于零并假设均衡器输出yk值固定，获得： ( 2 λ X H D a D y 2 X + I ) w = 2 R p X H D a y 式中：(·)H为矩阵共轭转置运算y＝[y1，y2，…，yN] a k = 1 ξ k t dL ϵ ( ξ ) dξ | ξ k t , 这里d为求偏导运算Da为由主对角元素为ak构成的对角矩阵Dy为由主对角元素为|yk|2构成的对角矩阵X＝[x1，x2…，xN]T为接收数据所组成的矩阵I为单位阵第四步 为保证2λXHDaDy2X+I可逆，加入一个其元素值足够小的机器扰动矩阵δ，得到如下形式的等式： ( 2 λ X H D a D y 2 X + I + δ ) w = 2 R p X H D a y 第五步 设置梯度下降方向wt+1＝wt+ηt(ws-wt)，这里η为步长，这里上标s，t分别代表第s次和第t次迭代，进而采用迭代重加权最小二乘算法求解该优化问题。