以新兴的盲均衡技术为理论基础，一些盲均衡算法相继提出。本文以高阶的QAM信号作为输入信号，针对常模算法、多模算法、加权多模算法存在的缺陷，最终引入一种性能优越的加入动量项的加权多模算法。通过计算机的仿真实验首次对这些算法进行依次比较，所得实验结果表明加入动量项的加权多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明显优于前面几种算法，它具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，因此具有实用价值。
2021-12-12 03:59:03
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：提出一种估计最小均方误差的盲均衡算法。与RLS算法原理类似，该方法依据矩阵求逆引理逐步更新自相关矩阵及其伪逆，以达
到快速收敛，且对迭代初始值不敏感。与非递归算法相比，该自适应在线算法无需直接计算相关矩阵的伪逆或引入奇异值分解，避免了估
计相关矩阵的秩或信道阶数。快速收敛以及在线处理的特性使其可以应用到实时通信信号处理中。仿真结果证明算法具有很好的在线均衡
性能
2021-11-18 17:09:48
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5改进Jakes模型/Zheng模型；
2021-09-28 18:10:08
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神经网络盲均衡算法个人ppt盲均衡技术是在克服和改善自适应均衡缺陷的基础上发展起来的，不需要发送训练序列，仅仅利用接收序列本身的先验信息，便可均衡信道特性，使均衡器的输出序列尽量逼近发送序列
2021-06-22 15:08:22
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在数字视频广播有线标准接收机的盲均衡器中，通常采用恒模算法(CMA)进行系数的初始化计算。为了克服传统恒模算法收敛速度慢的缺点，该文提出了一种用于捕获阶段的快速盲均衡算法。该算法在捕获阶段同时利用恒模算法和面向判决的最小均方算法(DDLMS)的误差对系数进行更新，在不增加乘法运算次数条件下提高了均衡的性能。对该算法进行了理论分析，并针对正交幅度调制信号进行了仿真。结果证明，该算法能够在保证收敛精度的基础上，有效提高盲均衡收敛速度，同时便于硬件实现。
2021-05-25 05:52:20
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