無線通信的發(fā)展促進(jìn)著工業(yè)和服務(wù)業(yè)更加智能化。但存在著亟需解決的問題。信道均衡是無線通信領(lǐng)域中重要的研究問題,在無線信道和水聲信道中存在著一種非高斯脈沖噪聲,可以用α-穩(wěn)定分布或混合高斯分布數(shù)學(xué)模型對其進(jìn)行描述。基于高斯噪聲假設(shè)的傳統(tǒng)信道均衡算法在此類噪聲環(huán)境下存在性能下降的現(xiàn)象。本文首先針對單用戶恒模盲均衡算法（CMA）在非高斯脈沖噪聲環(huán)境下性能退化的問題,基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離（CIM）準(zhǔn)則對單用戶恒模盲均衡算法中基于最小均方誤差（MSE）準(zhǔn)則的代價函數(shù)進(jìn)行修正,推導(dǎo)出基于最小CIM準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法（CIM_CMA）。對高斯噪聲以及兩種脈沖噪聲環(huán)境下的信道均衡問題的仿真實(shí)驗(yàn)表明,CIM_CMA算法不依賴噪聲先驗(yàn)知識的同時在不同脈沖強(qiáng)度的脈沖噪聲環(huán)境下都能夠得到較好的均衡結(jié)果,表明CIM_CMA算法具有很好的魯棒性。其次,基于Sayed等人提出的能量守恒關(guān)系式分析了所提出的CIM_CMA算法的穩(wěn)態(tài)均方誤差特性。對于CIM_CMA算法,由于引入了相關(guān)熵這種非線性函數(shù),使得原來基于線...

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
2 非高斯分布的基礎(chǔ)理論
    2.1 非高斯脈沖噪聲的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?br>        2.1.1 混合高斯分布
        2.1.2 α-穩(wěn)定分布
    2.2 相關(guān)熵
        2.2.1 相關(guān)熵的定義和性質(zhì)
        2.2.2 相關(guān)熵誘導(dǎo)距離
        2.2.3 最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則
        2.2.4 互相關(guān)熵函數(shù)的定義和性質(zhì)
    2.3 本章小結(jié)
3 基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法
    3.1 通信系統(tǒng)均衡模型
    3.2 恒模盲均衡算法及其改進(jìn)算法
        3.2.1 恒模盲均衡算法
        3.2.2 分?jǐn)?shù)低階恒模盲均衡算法
    3.3 基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法
        3.3.1 算法推導(dǎo)
        3.3.2 算法分析
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.4.1 高斯噪聲環(huán)境下的性能仿真
        3.4.2 α-穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的性能仿真
        3.4.3 混合高斯分布噪聲環(huán)境下的性能仿真
    3.5 本章小結(jié)
4 基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法的穩(wěn)態(tài)性能分析
    4.1 穩(wěn)態(tài)均方誤差的定義
    4.2 平穩(wěn)環(huán)境下基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法的穩(wěn)態(tài)性能分析
        4.2.1 平穩(wěn)情況下的能量守恒關(guān)系式
        4.2.2 平穩(wěn)情況下的穩(wěn)態(tài)均方誤差分析
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.3 非平穩(wěn)環(huán)境下基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的單用戶恒模盲均衡算法的穩(wěn)態(tài)性能分析
        4.3.1 非平穩(wěn)情況下的能量守恒關(guān)系式
        4.3.2 非平穩(wěn)情況下的穩(wěn)態(tài)跟蹤均方誤差分析
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的多用戶恒模盲均衡算法
    5.1 MIMO系統(tǒng)模型
    5.2 多用戶恒模盲均衡算法及其改進(jìn)算法
        5.2.1 多用戶恒模盲均衡算法
        5.2.2 分?jǐn)?shù)低階多用戶恒模盲均衡算法
    5.3 基于最小相關(guān)熵誘導(dǎo)距離準(zhǔn)則的多用戶恒模盲均衡算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)與分析
        5.4.1 高斯噪聲環(huán)境下的性能仿真
        5.4.2 α-穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下的性能仿真
        5.4.3 混合高斯分布噪聲環(huán)境下的性能仿真
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號：4037498