【摘 要】
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目前,国内外有关将多小波变换与盲均衡技术相结合,对信道进行盲均衡处理的研究成果报道很少。而以多小波理论、神经网络和模糊理论为工具,充分利用三者的优越性,对盲均衡技术
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目前,国内外有关将多小波变换与盲均衡技术相结合,对信道进行盲均衡处理的研究成果报道很少。而以多小波理论、神经网络和模糊理论为工具,充分利用三者的优越性,对盲均衡技术进行研究是一个很有意义的课题,也是现代信号处理领域的前沿课题。因此,本文针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)存在的收敛速度慢、稳态误差大的问题,对多小波模糊神经网络盲均衡算法进行了深入的研究。主要的工作有：1.在推导了基于正交多小波变换的盲均衡器结构和平衡正交多小波变换矩阵的基础上,提出了基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法。该算法充分利用了多小波去相关性能力强的特点,加快了算法的收敛速度,同时多小波的平衡化处理克服了其在应用时必须进行预处理的缺陷,保留了多小波的性质。为了进一步提高算法的性能,将双模式算法引入其中,提出了基于平衡正交多小波变换的双模式盲均衡算法。该算法根据判决条件在两种模式下自动切换,有效的减小了算法的稳态误差。仿真结果表明了所提出算法的优越性。2.将径向基函数(RBF)网络作为均衡器,然后引入模糊C-均值聚类算法,提出了基于RBF的模糊神经网络盲均衡算法。该算法充分利用了径向基函数结构简单、收敛速度快的特点和模糊C-均值聚类算法的强划分能力,显著的提高了算法的性能；针对QAM复数信号,通过分析传统的实部和虚部分开的方法,研究了一种信号变换的方法,然后将其引入神经网络盲均衡算法中,提出了基于信号变换的模糊神经网络盲均衡算法。仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度、较小的均方误差和较好的抗噪声性能。3.为了克服传统恒模算法(CMA)由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法。该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好的解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾；另一方面利用平衡正交多小波对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。图[43]表[7]参[79]
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