【摘 要】
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在数字通信系统中,由于信道的严重非线性失真,使得当发送数据信号通过该信道时,在接收端将产生符号间干扰,导致接收性能的严重衰落,如造成较高的误码率.为了改善系统性能
【机 构】
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School of Telecommunications & Information,NUPT,Nanjing 210003
【出 处】
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第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会
论文部分内容阅读
在数字通信系统中,由于信道的严重非线性失真,使得当发送数据信号通过该信道时,在接收端将产生符号间干扰,导致接收性能的严重衰落,如造成较高的误码率.为了改善系统性能,接收端必须通过信道均衡或序列估计消除信道畸变,在无法获得足够长或缺少训练序列的系统中,为了改善系统性能,盲均衡／辨识起到非常大的作用因此很多盲均衡算法被相继提出.传统的盲信道辨识与均衡技术大多采用基于高阶统计量,这些算法存在一些弊端.基于二阶统计的方法,则是一个较大的突破.基于二阶统计的MIMO系统的盲信道均衡算法大致有以下四种：线性预测算法LPA,外积分解算法OPDA,TXK算法,子空间算法SSA.本论文重点分析了基于MIMO系统OPDA算法,并利用MATLAB语言进行了仿真,分别对不同信道情况,不同的参数条件进行仿真,最后与其他的经典算法进行比较,对仿真结果进行分析.
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