本文關(guān)鍵詞：脈沖噪聲環(huán)境下的稀疏水聲信道盲均衡算法研究

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【摘要】：隨著海洋資源開發(fā)與海洋國土防衛(wèi)需求,水聲通信得到了世界各國的關(guān)注,可靠和高質(zhì)量的水聲通信信號接收技術(shù)成為水聲通信領(lǐng)域中的熱點研究問題。近年研究表明,水聲信道環(huán)境噪聲常表現(xiàn)出脈沖特性,且高速水聲通信信道具有典型稀疏特征。脈沖環(huán)境噪聲和稀疏特性成為盲均衡技術(shù)在水聲通信中應(yīng)用的技術(shù)瓶頸,本文針對水聲信道受脈沖噪聲影響和稀疏特性的實際,在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上,提出相應(yīng)的若干改進(jìn)算法,同時對改進(jìn)算法進(jìn)行仿真驗證。水聲信道條件下的大量仿真處理結(jié)果表明,研究所得到的各類改進(jìn)算法均在一定程度上提高了算法收斂的穩(wěn)健性,并且具有較好的均衡性能。本論文研究的主要內(nèi)容包括:1、概述了盲均衡技術(shù)的選題背景和研究現(xiàn)狀以及實現(xiàn)過程的基本原理,論述了盲均衡的三大均衡準(zhǔn)則,總結(jié)了常數(shù)模盲均衡基本算法,并對典型盲均衡器結(jié)構(gòu)做了介紹。2、簡述了脈沖噪聲的表示模型,對脈沖噪聲環(huán)境下的典型算法歸一化p范數(shù)LMS-CMA和誤差非線性變換LMS-CMA進(jìn)行了分析,同時進(jìn)行了計算機(jī)仿真。在此基礎(chǔ)上,提出了符號梯度LMS-CMA、方向梯度LMS-CMA和非線性變換代價函數(shù)LMS-CMA等盲均衡改進(jìn)新算法,通過計算機(jī)仿真證明了它們的可行性。3、對現(xiàn)有稀疏信道條件下的常數(shù)模盲均衡算法進(jìn)行算法性能分析,同時通過計算機(jī)仿真證明了線性橫向均衡器的稀疏LMS-CMA盲均衡、線性橫向均衡器的稀疏RLS-CMA盲均衡和基于判決反饋均衡器的稀疏信道盲均衡的有效性。
【關(guān)鍵詞】：盲均衡 水聲通信 脈沖噪聲 稀疏特性 非線性變換代價函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：中南民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.5;TN929.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 研究意義和選題背景9
• 1.2 盲均衡技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 Bussang類盲均衡10
• 1.2.2 基于高階統(tǒng)計量的盲均衡算法10
• 1.2.3 非線性均衡器盲均衡算法10
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容10-12
• 第2章 盲均衡技術(shù)的理論基礎(chǔ)12-21
• 2.1 盲均衡實現(xiàn)的基本原理12
• 2.2 盲均衡的均衡準(zhǔn)則12-15
• 2.2.1 置零準(zhǔn)則12-13
• 2.2.2 峰度準(zhǔn)則13-14
• 2.2.3 歸一化準(zhǔn)則14-15
• 2.3 常數(shù)模盲均衡基本算法15-18
• 2.3.1 最小均方LMS算法15-16
• 2.3.2 遞歸最小二乘RLS算法16-18
• 2.4 典型盲均衡器結(jié)構(gòu)18-21
• 2.4.1 線性橫向均衡器18-19
• 2.4.2 判決反饋均衡器19-21
• 第3章 脈沖噪聲環(huán)境下的常數(shù)模盲均衡21-41
• 3.1 脈沖噪聲模型21-26
• 3.1.1 卷積噪聲分析21-25
• 3.1.2 α-穩(wěn)定分布25-26
• 3.2 脈沖噪聲環(huán)境下的典型算法26-31
• 3.2.1 歸一化p-范數(shù)LMS-CMA26-29
• 3.2.2 誤差非線性變換LMS-CMA29-31
• 3.3 脈沖噪聲環(huán)境下的改進(jìn)算法31-41
• 3.3.1 符號梯度LMS-CMA31-34
• 3.3.2 方向梯度LMS-CMA34-37
• 3.3.3 非線性變換代價函數(shù)LMS-CMA37-41
• 第4章 稀疏水聲信道常數(shù)模盲均衡41-54
• 4.1 線性橫向均衡器的稀疏LMS-CMA盲均衡41-45
• 4.2 線性橫向均衡器的稀疏RLS-CMA盲均衡45-50
• 4.3 基于判決反饋均衡器的稀疏信道盲均衡50-54
• 結(jié)論54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-61
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61

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本文編號：883821