本文選題：α穩(wěn)定分布 + 核方法　； 參考：《信號(hào)處理》2017年02期

【摘要】：為了提高α穩(wěn)定分布噪聲下非線性信道均衡器的性能,本文利用核方法處理非線性問(wèn)題,結(jié)合最小平均p范數(shù)算法的核心思想,構(gòu)造了α穩(wěn)定分布噪聲下基于核方法的非線性均衡器,提出并推導(dǎo)了α穩(wěn)定分布噪聲下核最小平均p范數(shù)均衡算法。首先,通過(guò)核函數(shù)將接收信號(hào)映射到高維特征空間;然后,在高維特征空間中利用LMP算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行均衡;最后,將均衡器的輸出信號(hào)表示為內(nèi)積形式并利用核函數(shù)將其轉(zhuǎn)化到輸入空間進(jìn)行計(jì)算。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與核最小均方算法和最小平均p范數(shù)算法相比,新算法在保證收斂速度的前提下降低了穩(wěn)態(tài)誤差,能夠更好地對(duì)α穩(wěn)定分布噪聲下的非線性信道失真進(jìn)行補(bǔ)償。
[Abstract]:In order to improve the performance of nonlinear channel equalizer under 偽 -stable distributed noise, the kernel method is used to deal with nonlinear problems, combined with the core idea of the minimum average p-norm algorithm. A kernel method based nonlinear equalizer for 偽 stable distributed noise is constructed, and a kernel minimum average p-norm equalization algorithm is proposed and derived. First, the received signal is mapped to the high-dimensional feature space by kernel function; then, the LMP algorithm is used to equalize the signal in the high-dimensional feature space. The output signal of the equalizer is represented as the inner product and the kernel function is used to transform the output signal into the input space for calculation. The theoretical analysis and simulation results show that the new algorithm can reduce the steady-state error under the premise of ensuring the convergence speed compared with the kernel least mean square algorithm and the minimum average p-norm algorithm. It can better compensate for the nonlinear channel distortion under 偽 -stable distributed noise.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN911.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2089939