[发明专利]一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法

摘要

针对MIMO系统的传统常模盲均衡方法抑制信道间干扰能力弱、收敛速度慢、稳态误差大的缺陷，本发明从降低信道间和信号间相关性入手，发明了一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，利用奇异值分解降低了信道输出信号的相关性；利用正交小波基函数对MIMO信道输出信号作正交小波变换，降低了盲均衡器输入信号的自相关性；在充分考虑信道间相关性的基础上，重新定义MIMO系统常模盲均衡算法的代价函数，降低了盲均衡器输出信号的互相关性；由变步长函数控制盲均衡权向量更新过程，加快了收敛速度、降低稳态误差。

主权项

一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，系统输入向量A(k)通过信道H(k)后与信道噪声向量W(k)相加，得到信道输出向量Y(k)：Y(k)＝H(k)A(k)+W(k)，其中输入信号向量A(k)为M×L维矩阵，信道冲激响应H(k)为D×M维矩阵，信道输出向量Y(k)为D×L维矩阵，M、L、D为正整数；k为时间序列；步骤B，步骤A所述的信道输出向量Y(k)经过奇异值分解变换器得到N×L维分解矩阵V(k)，且V(k)=V1(k)···VN(k)=v1(k)...v1(k-L+1)···...···vN(k)...vN(k-L+1)=SY(k),]]>其中，S为N×D维变换矩阵，N为正整数，vN(k‑L+1)表示矩阵V(k)中第N行第L‑1列元素；步骤C，步骤B所述的分解矩阵V(k)经正交小波变换器得到盲均衡器输入信号向量为N×L维矩阵R(k)，且R(k)=R1(k)···RN(k)=QV(k),]]>其中Q为N×N维的正交小波变换矩阵；步骤D，步骤C所述的盲均衡器输入信号向量R(k)通过盲均衡器，得到盲均衡器输出信号z(k)：z(k)＝F(k)R(k)，其中，盲均衡器权向量F(k)为N×N维矩阵。