在寬帶無線通信中,，多徑衰落會導(dǎo)致接收信號產(chǎn)生嚴(yán)重的符號間干擾ISI(Inter-Symbol Interference),，均衡技術(shù)是抑制此類干擾的有效方法。盲均衡算法在通信建立階段或通信中斷后的恢復(fù)階段均無需訓(xùn)練序列,，能提高通信系統(tǒng)的帶寬效率,。改進的恒模算法MCMA(Modified CMA)[1]能有效克服恒模算法CMA(Constant Modulus Algorithm)[2]收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的不足,，且能在一定程度上自動補償信道引起的相位誤差,。而對于高階QAM信號，MCMA算法收斂精度不高,。多模輔助算法MAMA(Multi-Modulus Assisted Algorithm)[3]能收斂到非常小的穩(wěn)態(tài)誤差,，但初期收斂速度較慢,。
    雙模式盲均衡算法能有效解決收斂速度和收斂精度之間的矛盾,，其基本思想是：選擇兩種算法,，一種能穩(wěn)定快速收斂；另一種在收斂后能獲得很小的穩(wěn)態(tài)誤差,，雙模式盲均衡算法能否有效提高均衡性能取決于切換準(zhǔn)則,。針對算法的切換機制，參考文獻[4]提出一種基于判決域的雙模式切換算法,；參考文獻[5]采用硬判決切換,，即達到設(shè)定的門限值就進行算法切換；參考文獻[6]基于符號判決法進行切換,。本文針對高階QAM系統(tǒng)均衡問題,，將MCMA算法與MAMA算法相結(jié)合，設(shè)計了一種雙模式盲均衡算法,。



     MAMA針對不同模值上的信號,，采用相對應(yīng)的模值對其進行均衡，以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差,，是一種多模算法,。MAMA的系數(shù)迭代公式為：

3 仿真測試與評價
    為驗證算法的有效性，利用MATLAB對算法進行仿真測試,。仿真參數(shù)為：發(fā)送信號為64 QAM,，信號歸一化平均功率為1，信噪比為30 dB,，信道噪聲為高斯白噪聲,。信道沖激響應(yīng)序列依據(jù)參考文獻[9]給出的參數(shù)，h=[0.041 0+0.010 9j,0.049 5+0.012 3j,0.067 2+0.017 0j,0.091 9+0.023 5j,0.792+0.041 4j,0.128 7+0.015 4j,0.103 2+0.011 9j],。MCMA抽頭數(shù)為31,迭代步長μ1=9×10-7,；MAMA抽頭數(shù)為31，初始化為0,，迭代步長μ2=1×10-6,。在算法性能評價上，采用參考文獻[10]的方法計算均方誤差MSE(Mean Square Error)和碼間干擾（ISI）,。

    圖3(a),、圖3(b)、圖3(c)分別為均衡前,、MCMA均衡輸出和本文算法均衡輸出的信號星座圖,。從圖3中可以看出，本文設(shè)計的算法在穩(wěn)態(tài)時的輸出信號更緊密地分布在星座符號周圍,。

    圖4給出了MCMA算法和本文設(shè)計的雙模式盲均衡算法在迭代過程中剩余均方誤差的變化趨勢,。從圖中可以看出,，在相同的信噪比下，本文設(shè)計算法的收斂速度比MCMA算法快,，且穩(wěn)態(tài)MSE約減少了2 dB,。

    圖5給出了MCMA算法和本文算法在不同信噪比時的符號間干擾(ISI)曲線?？梢钥闯?，隨著信噪比增加，兩種算法的ISI都會降低,，但應(yīng)用本文算法,，ISI的下降速度更快。當(dāng)SNR=35 dB時,，應(yīng)用本文算法在穩(wěn)態(tài)時的碼間干擾比MCMA低約3 dB,。

    對于高階QAM系統(tǒng)，MCMA和MAMA分別存在穩(wěn)態(tài)誤差大,、收斂速度慢的缺點,本文設(shè)計了一種結(jié)合MCMA和MAMA的雙模式盲均衡算法,。該算法利用MCMA始終對信號進行均衡，當(dāng)正確判決的概率較大時,，引入MAMA聯(lián)合均衡,，對位于不同模值上的信號進行有針對性的均衡。本文對該算法及MCMA算法,，采用64 QAM信號進行了仿真對比測試,。結(jié)果表明，本文設(shè)計的雙模式盲均衡算法具有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差,。
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