一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡改进算法

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1、30航天电子对抗第31卷第1期0引言一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡改进算法郭强，姜晖(电子x-程学院，安徽合肥230037)摘要：分析了军事通信中传统恒模盲均衡算法(CMA)的基本原理，并针对此算法收敛速度慢、收敛速度与稳态剩余误差之间存在矛盾的缺点，提出一种改进的变步长恒模盲均衡算法(VASCMA)。理论分析和实验仿真证明改进后的算法较传统算法具有更好的收敛效果。关键词：盲均衡；恒模算法；收敛速度；剩余误差；变步长中图分类号：TN975文献标识码：AAnimprovedCMAwithvaryingstep—sizebasedonMSEG

2、UOQiang，JiangHui(ElectronicEngineeringInstitute，Hefei230037，Anhui，China)Abstract：Thebasicprincipleofthetraditionalconstantmodulusblindequalizationalgorithm(CMA)isanalyzed，andanimprovedCMAwithvaryingstepsize(VASCMA)isputforwardaccordingtoCMA’Sdefectthatithasaslowrateofconverg

3、enceandacontradictionbetweentheconvergencerateandaccuracy．TheoreticalanalysisandsimulationresultsshowthattheimprovedalgorithmhasbetterconvergenceeffectandperformancethantheCMA．Keywords：blindequalization；CMA；convergencerate；residualerror；variablestep-size随着现代战争的发展，作战环境日趋复杂，确保

4、复杂电磁信号环境下可靠、稳定、快速的军事通信是信息作战的重要内容。然而，通信信号在传输过程中，常会因为信道畸变而产生码间干扰(ISI)，这严重影响了接收信号的质量，降低了军事通信的可靠性和稳定性。因此，必须使用可靠的均衡技术对信道引起的畸变进行校正，以消除或减少ISI的影响[1]。盲均衡不需要发射端发送训练序列，可仅利用接收信号对畸变信道进行有效校正，降低传输误码率，是目前飞速发展的数字通信系统中的关键技术之一，在现代军事通信中有着非常广泛的应用[2。3]。20世纪80年代，Godard[41和Triechiar[51等学者提出了恒模算法(CM

5、A)，它是一种在军事通信中被广泛应用的盲均衡算法，但其存在以下不足[6]：1)对高斯噪声无免疫性；2)易陷入局部极小点，收敛速度较慢；3)迭代步长恒定，存在收敛速度与稳态误差之问无法平衡的矛盾。收稿日期：2014—10—13；2014—11—24修回。作者简介：郭强(1989一)，男，硕士研究生，研究方向为通信信号的自适应处理。本文针对传统CMA算法收敛速度慢、收敛速度与稳态误差间存在矛盾的缺陷，提出一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡算法(VASCMA)，它以均衡器输出的均方误差(MSE)作为控制步长的参量，理论分析和计算机仿真证明该算法可以

6、有效解决传统恒模算法中收敛速度与稳态剩余误差之间的矛盾，加快收敛速度，提升均衡性能。1恒模盲均衡算法(CMA)CMA算法是Bussgang类盲均衡算法的一个特例，其中心思想是构造一个具有凹凸性质的代价函数，再通过算法调节均衡器的抽头系数使代价函数取得最大或最小值，以此来达到均衡的目的[7]。Bussgang类盲均衡器的原理如图1所示。ll陌瓣蔬司"∞1．Il忆函数g(·)I图1Bussgang类盲均衡器的原理图1中，z(凫)为发射端经过调制后的信号，挖(k)2015(1)郭强，等：一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡改进算法31为噪声信号，y(

7、k)为均衡器接收信号，X(志)为均衡器输出信号，；(忌)为判决器输出信号。由图1可知，均衡器输出信号为：N--1；(忌)一WH(是)y(忌)一yW。(忌一1)y(忌一i)(1)i=o式中，w(忌)表示均衡器抽头系数向量，w(k)为均衡器抽头系数，N为输人数据总量。误差函数为：P(忌)一z(是)一g(x(是))(2)在CMA算法中，定义：g(忌)一z(尼)一g(x(是))一RcM—lz(志)l2(3)式中，R洲----E(1；(点)I4)／E(1；(志)l2)，是发送信号的高阶统计量；g(·)为非线性函数，算法不同，函数不同。CMA算法的代价函数

8、J(是)为：J(志)一E(P(矗)2)一E((RcM—1．78(是)l2)2)一E((R例一Iy(忌)w(k)I2)2)(4)算法的目标为代价函数J(