基于RENYI熵的水声信道判决反馈盲均衡算法研究

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1、http://www.elecfans.com电子发烧友http://bbs.elecfans.com电子技术论坛第31卷第4期电子与信息学报Vol.31No.42009年4月JournalofElectronics&InformationTechnologyApr.2009基于RENYI熵的水声信道判决反馈盲均衡算法研究张银兵赵俊渭李金明孙勇(西北工业大学航海学院西安710072)摘要：在水下通信系统中，为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰，必须进行信道均衡。针对传统的常数模判决反馈盲均衡(CMA-DFE)收敛速度较慢的问题，该

2、文提出了一种基于RENYI熵的判决反馈盲均衡算法(RENYI-DFE)。该算法使用RENYI熵算法调节均衡器前向权向量，用CMA算法调节均衡器反馈权向量，与CMA-DFE相比，该算法在计算量增加很小的情况下，使得盲均衡算法的收敛速度显著增加。仿真结果证明了该算法的优越性。关键词：水声信道；判决反馈；盲均衡；RENYI熵；Parzen窗中图分类号：TN929.3;TN911.5文献标识码：A文章编号：1009-5896(2009)04-0911-05DecisionFeedbackBlindEqualizationAlgorithm

3、BasedonRENYIEntropyforUnderwaterAcousticChannelsZhangYin-bingZhaoJun-weiLiJin-mingSunYong(CollegeofMarineEngineering,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’an710072,China)Abstract:InordertodepressthesevereInter-SymbolInterference(ISI)causedbymulti-pathfading,channelsm

4、ustbeequalizedinunderwatercommunicationsystems.ToenhancetheconvergenceabilityofthetraditionalConstantModulusAlgorithmwithDecisionFeedbackEqualization(CMA-DFE),adecisionfeedbackblindequalizationalgorithmbasedonRENYIentropyisproposedinthispaper.Theproposedalgorithmadjus

5、tstheforwardequalizercoefficientswithRENYIentropyalgorithmandthebackwardequalizercoefficientswithCMAalgorithm.ComparedwithCMA-DFE,RENYI-DFEalgorithmhasacceleratedtheconvergencespeedoftheblindequalizerwithonlylittlecomputationalcost.Theperformanceofthealgorithmisvalida

6、tedbycomputersimulations.Keywords:Underwateracousticchannel;Decision-feedback;Blindequalization;RENYIentropy;Parzenwindow1引言近年来，一种基于RENYI熵的新理论被成功地应用到包括自适应滤波、模式识别、盲分离、反卷积和基于训练序列水声通信信道的可用带宽受多径干扰和传播损失的严的均衡等大量的实际应用中。但由于熵难于估计和最小化，重限制，进而影响了传输速率和可靠性。自适应均衡算法需却一直没直接用到代价函数上。为了解

7、决传统的常数模判决要重复发送训练序列，造成了带宽的浪费。而使用盲均衡算反馈盲均衡(CMA-DFE)收敛速度较慢的问题，本文在文献[5]法代替传统的自适应均衡算法，不必发送训练序列，节省了的基础上，将RENYI熵与Parzen窗概率密度估计法相结合，信道带宽，可有效地提高信息的传输速率。因此，研究盲均[1,2]直接把RENYI熵作为代价函数用到判决反馈盲均衡器上，使衡算法在水声信道中的性能是非常必要的。得均衡器的收敛速度显著提高，而计算量相对CMA-DFE却从结构上，均衡器可分为线性均衡器和非线性均衡器两增加很少。为了算法的描述方便

8、，本文首先从Parzen窗概大类，线性均衡器适用于信道失真不十分严重的情况，当信率密度估计算法开始论述该算法的性能。道频率响应特性存在频谱零点时，为了补偿信道失真，线性均衡器在频谱零点附近设置高增益，结果导致接收信号中的2Parzen窗概率密度估计