基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析

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1、第7期许华等：基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析·77·基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析许华1，郑辉2，张冬梅3（1.空军工程大学电讯工程学院，陕西西安710077；2.西南电子电信技术研究所信号盲处理国防科技重点实验室，四川成都610041；3.空军工程大学理学院，陕西西安710051）摘要：基于“数据重用”的常模均衡算法可以用于解决短时突发信号的盲均衡问题，但是对于这类算法应用中重要特性的研究还需要进一步深入。首先对数据重复导致的误收敛特性进行了分析并给出了产生这种误收敛的约束条件；然后对短数据重用常模算法能够达到和无重复使用的长数

2、据常模均衡相同稳态误差的条件进行了详细分析并给出了相应的结论。这些分析和结论对于该类盲均衡方法的应用非常重要，计算机仿真验证了这些分析和结论的有效性。关键词：常模算法；数据重用；误收敛中图分类号：TN929.53文献标识码：A文章编号：1000-436X(2009)07-0073-05Analysisofconstantmodulusblindequalizationalgorithmsbaseon“datareuse”XUHua1,ZHENGHui2,ZHANGDong-mei3(1.TheTelecommunicationEngineer

3、ingInstitute,AFEU,Xi’an710077,China;2.NationalDefenceKeyLaboratoryofBlindProcessingofSignals,SouthwestInst.ofElectron.&Telecom.Techn.,Chengdu610041,China;3.CollegeofScience,AFEU,Xi’an710051,China)Abstract:Theconstantmodulusblindequalizationalgorithmbasedon“datareuse”couldbe

4、usedtosolvetheproblemofblindequalizationofshortburstsignals,butitsimportantpropertieshadn’tbeenstudied.Theill-convergencecausedbydatareusewasanalyzedandtherestrictionwasgivenfirstly,andsecondly,theconditionsofdatareuseconstantmodulusalgorithmreachingtotheperformanceoflongti

5、mesignalsequalizationwasanalyzedindetailandgavethecorrespondingresults.Thevalidityoftheseanalysesisprovedbycomputersimulation.Keywords:data-reusing;constantmodulusalgorithm;ill-convergence第7期许华等：基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析·77·1引言收稿日期：2007-11-17；修回日期：2009-04-17对短时突发信号的盲均衡问题是当前盲均衡领域面临

6、的一个新的问题。短时突发信号的盲均衡问题与一般盲均衡问题的区别主要在于短时突发信号的“短”上面。一般Bussgang类的算法在适当步长收敛到稳态所需的符号数是2000~10000个符号，但是短突发信号一般只有几百个甚至几十个符号，这样均衡器无法在这么短的时间内收敛到稳态又保证稳态误差较小；基于高阶统计量的均衡算法由于高阶统计量的估计需要较长的数据，并不适合短时信号的应用；基于循环二阶统计量的方法，虽然收敛速度较快，但是其运算的复杂性、对条件的依赖性及其实际应用中性能还不能令人满意等缺点。当前对短时突发信号盲均衡算法的研究成果中出现了一类简单有

7、效的方法：基于数据重用（data第7期许华等：基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析·77·reusing）的盲均衡算法[1~3]。文献[1]给出了一种针对移动通信中TDMA信号盲均衡算法，文献[2]给出了一种针对短波跳频信号盲均衡方法，以上2种算法的实质都是基于数据重用的Bussgang类（CMA与LMS-DD算法的结合）盲均衡算法；文献[3]给出了一种基于数据重用并联合使用数据辅助自适应均衡和盲均衡方式的半盲短时信号均衡算法。但是短时信号和长时连续信号有着很大的差别，如由于持续时间有限，它无法呈现出和长时连续信号相同的统计特性（如噪声的时间

8、平均值明显不为零等特点）。当前虽然数据重用的盲均衡算法在某些条件下，能够解决短时信号的盲均衡问题，但是现有的研究成果还没有分析基于数据重用的盲均衡在什么条件下能够正