自适应均衡属于自适应信号处理的应用范畴，各种各样的自适应均衡算法如迫零（ZF）算法、均方（LMS）算法、递归二乘（RLS）算法、变换域均衡算法、Bussgang 算法、高阶或循环统计量算法、基于非线性滤波器或神经网络的均衡算法等应运而生。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等，本文选择了两种典型的自适应算法：以LMS自适应均衡器和RLS自适应均衡器为基础，用MATLAB 仿真软件对LMS和RLS两种算法进行仿真，比较并分析了两种算法的性能。
1 自适应均衡器
2023-03-15 19:50:22
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提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。
2022-12-20 01:26:55
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1、 LMS算法与RLS算法有何异同点？
2、 自适应均衡器可以采用哪些最佳准则
2022-04-19 13:05:23
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针对传统的基于 BP神经网络的自适应均衡器存在的缺陷,提出了一种改进的 BP神经网络自适应均 衡器的 FPGA设计方法. 从互连结构、训练法则及收敛算法等几个方面对 BP网络进行改进,通过加入协调 器提高 BP网络收敛速度和容错性能,并根据 BP网络的并行性能得到分块结构模型,同时采用流水线技术使 计算速度明显提高. 通过软件仿真,验证了这种结构简单、收敛速度较快的 BP网络的有效性和可行性,并在 ModelSim工具上完成了自适应均衡器的仿真验证.
2022-02-22 22:10:52
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