【摘要】：自適應(yīng)沃爾泰拉均衡器能夠有效地均衡衛(wèi)星信道的非線性失真,但存在收斂速度慢的缺點(diǎn).將LMS Newton算法應(yīng)用于自適應(yīng)沃爾泰拉均衡中,提出了快速非線性Shrinkage LMS Newton均衡算法.該算法通過(guò)使用Shrinkage方法和L1-L2范數(shù)最小化公式獲得了噪聲自由的先驗(yàn)誤差與后驗(yàn)誤差,再利用噪聲自由的后驗(yàn)誤差能量最小化的方法推導(dǎo)了一種最佳的變步長(zhǎng)收斂因子,有效地提高了算法的收斂速度.仿真結(jié)果表明,Shrinkage LMS Newton均衡算法能夠有效地糾正信號(hào)的幅度失真和相位失真,解決了衛(wèi)星信道非線性失真的問(wèn)題,并且與傳統(tǒng)算法相比,Shrinkage LMS Newton算法在幾乎不增加計(jì)算復(fù)雜性的基礎(chǔ)上能夠獲得更快的收斂速度.
[Abstract]:The adaptive Voltela equalizer can effectively equalize the nonlinear distortion of satellite channel, but it has the disadvantage of slow convergence. The LMS Newton algorithm is applied to adaptive Voltela equalization and a fast nonlinear Shrinkage LMS Newton equalization algorithm is proposed. By using Shrinkage method and L1-L2 norm minimization formula, the priori error and posteriori error of noise freedom are obtained, and an optimal variable step size convergence factor is derived by using the method of noise free posteriori error energy minimization. The convergence rate of the algorithm is improved effectively. The simulation results show that the, Shrinkage LMS Newton equalization algorithm can effectively correct the amplitude distortion and phase distortion of the signal and solve the nonlinear distortion problem of satellite channel. Shrinkage LMS Newton algorithm can achieve faster convergence speed without increasing computational complexity.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61379006,61171108)
【分類號(hào)】：TN927.2

【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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【相似文獻(xiàn)】

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5 袁Z，

本文編號(hào)：2415688