本文選題：連續(xù)相位調(diào)制　切入點(diǎn)：隱馬爾科夫模型　出處：《通信學(xué)報》2015年03期

【摘要】：針對高階連續(xù)相位調(diào)制信號(CPM)盲均衡中存在的均衡性能較差以及不容易收斂等問題,從隱馬爾科夫模型(HMM)的角度出發(fā),建立一種新的EM-SOVA信道盲均衡方法,并結(jié)合Turbo均衡思想,提出了一種適用于高階CPM信號的盲Turbo均衡算法。該算法通過將SOVA內(nèi)嵌到EM算法的迭代過程中,有效改善了信道均衡效果,同時使用Turbo均衡的軟信息迭代處理來進(jìn)一步提高低信噪比條件下系統(tǒng)性能。理論分析和仿真結(jié)果表明,所提算法具有良好的盲均衡性能以及收斂性。
[Abstract]:Aiming at the problems of poor equalization performance and difficulty in convergence in high order continuous phase modulation (CPM) blind equalization, a new blind equalization method for EM-SOVA channel is established from the viewpoint of hidden Markov model (hmm), and combined with the idea of Turbo equalization.A blind Turbo equalization algorithm for high order CPM signals is proposed.By embedding SOVA into the iterative process of EM algorithm, the algorithm can effectively improve the channel equalization effect. At the same time, the soft information iterative processing of Turbo equalization is used to further improve the system performance under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR).Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm has good blind equalization performance and convergence.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61072046) 河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃基金資助項(xiàng)目(102300410008)~~
【分類號】：TN911.3

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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8 楊s，

本文編號：1709146