摘 要： 針對CMA+DDLMS雙模式盲均衡算法對相位不敏感,、收斂速度慢,、突然切換容易造成誤碼率升高以及算法不穩(wěn)定等問題，提出一種基于聯(lián)合誤差控制的變步長雙模切換盲均衡算法,。與現(xiàn)有雙模式算法相比,，新算法引入變步長因子有效提高算法收斂速度，同時(shí)采用聯(lián)合絕對剩余誤差和判決區(qū)域控制的雙模切換保證算法的穩(wěn)健性,。采用 16QAM 系統(tǒng)的仿真結(jié)果表明,，新算法具有抗干擾能力強(qiáng)、收斂精度高和收斂速度快等特點(diǎn),。
關(guān)鍵詞： 盲均衡；變步長,；VSMCMA-DDLMS算法,；最小均方算法；雙模切換,；判決域
在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中,，為了在有限頻帶內(nèi)傳輸更多的信息，多采用高效的調(diào)制方式進(jìn)行傳輸,。由于信道的非理想傳輸特性以及信道傳輸特性的復(fù)雜化等因素的綜合作用,，使發(fā)送序列在傳遞過程中會產(chǎn)生碼間干擾（ISI）和信道間干擾（ICI）。為了保證通信質(zhì)量,，克服碼間干擾,，就必須采用盲均衡技術(shù)以補(bǔ)償信道特性，從而正確恢復(fù)發(fā)送序列,。均衡的目的是使輸出端的輸出序列盡可能地接近發(fā)送端的發(fā)送序列,。盲均衡技術(shù)的突出特點(diǎn)是僅憑接收序列本身的統(tǒng)計(jì)特性來均衡通信信道的特性，而不依靠訓(xùn)練序列,。
常數(shù)模算法CMA（Constant Modulus Algorithm）和判決引導(dǎo)最小均方誤差算法DD-LMS（Decision Directed-LMS）是Bussgang[1]類盲均衡算法中的兩種特殊的算法,。對于高階QAM信號,，雖然CMA算法可穩(wěn)健地收斂，但剩余誤差卻不為零,，將會造成較高的誤碼率,。DD-LMS算法雖然剩余誤差為零，但卻不具備冷啟動的能力,。參考文獻(xiàn)[2]采用CMA算法作為冷啟動算法,，當(dāng)其誤碼率降至某一數(shù)量級就切換到DD-LMS算法，該算法存在收斂速度慢,、無法克服相位旋轉(zhuǎn)以及誤收斂現(xiàn)象等缺點(diǎn),，使其應(yīng)用受到一定限制。
在修正恒模算法MCMA（Modify-CMA）[4]的基礎(chǔ)上,，參考文獻(xiàn)[5]采用由MCMA盲均衡算法作為冷啟動,，當(dāng)判決錯(cuò)誤率達(dá)到足夠低的水平時(shí)切換到DD-LMS算法，克服了相位旋轉(zhuǎn)的問題,，提高了通信質(zhì)量,，但誤碼率仍比較高且存在切換不穩(wěn)定的現(xiàn)象。本文將修正恒模算法和判決引導(dǎo)算法相結(jié)合,，通過聯(lián)合絕對剩余誤差和判決域實(shí)現(xiàn)兩種盲均衡算法之間的切換,，同時(shí)引入了變步長算法。仿真結(jié)果表明,，該算法不僅具有較快的收斂速度和較好的穩(wěn)健性,，而且具有較高的收斂精度。
1 盲均衡算法
盲均衡系統(tǒng)的等效模型框圖如圖1所示,。
從圖3可以看出,，在存在信道相位偏移時(shí)，CMA算法輸出的星座圖偏移了一個(gè)角度,，且CMA+DDLMS雙模算法仍然存在相位偏移的現(xiàn)象,；MCMA算法和MCMA+DDLMS雙模算法以及基于聯(lián)合誤差控制的VS_MCMA +DDLMS算法都很好地消除了相位偏移，且在同樣的條件下,，MCMA+DDLMS雙模算法輸出星座圖比MCMA緊促密集,，VS_MCMA+DDLMS雙模算法輸出星座圖比MCMA+DDLMS要更加緊促，有效地提高了均衡的準(zhǔn)確度,，實(shí)現(xiàn)了更高效的通信,。
5種盲均衡算法的收斂特性曲線如圖4所示。從圖4可以看出,，CMA算法收斂后,，穩(wěn)態(tài)均方誤差比較大，且波動較大；MCMA算法在一定程度上降低了穩(wěn)態(tài)均方誤差,；CMA+DDLMS雙模算法的收斂性能有所改善,，但均衡后波動仍較大；MCMA+DDLMS雙模算法隨著算法的收斂均衡波動減小了很多,，誤碼率也有所降低,；本文提出的算法在初始階段由于采用變步長算法控制，初始階段波動較大,，加快了收斂速度,，算法趨于收斂后波動較小，同時(shí)在MCMA+DDLMS雙模算法的基礎(chǔ)上極大地降低了誤碼率,。
本文在MCMA的基礎(chǔ)上提出了一種基于聯(lián)合誤差控制的VS_MCMA+DDLMS雙模式盲均衡算法,，該算法根據(jù)均衡輸出信號在星座圖上所處區(qū)域以及剩余誤差函數(shù)進(jìn)行切換，將VS_MCMA和DDLMS算法有效結(jié)合起來,，增強(qiáng)了算法的穩(wěn)健性,，提高了算法的收斂速度。采用16QAM信號的仿真結(jié)果表明,，該算法可較好地糾正信號的相位誤差,，均衡后的星座圖更加緊促密集，有效降低了穩(wěn)態(tài)均方誤差,，能更好地解決復(fù)雜系統(tǒng)的信道均衡問題,。
參考文獻(xiàn)
[1] De Castro F C C， De Castro M C F,， ARANTES D S. Concurrent blind deconvolution for channel equalization[C].IEEE International Conference on Communications,， ICC 2001， 2001,，2： 366-371.
[2] Zhang Jiaqi,， Ge Ning. Joint CMA+DDLMS blind equalization algorithm[J]. Tsinghua University（Sci &Tech）， 2009,， 49（10）：108-111.
[3] JOHN G， PROAKIS D. Digital Communications,， Fourth Edition [M]. New York： McGraw－Hill,，2001.
[4] 鐘華，金國平,，鄭林華,，等.改進(jìn)MCMA盲均衡算法[J].信號處理，2009,，25（5）：766-770.
[5] Guo Yuanshu,， Yue Lei， Yao Bobin. Dual mode blind equalization algorithm based on dual-mode MCMA+DD [J]. Acta Photonica Sinica,， 2009,，38（1）：2702-2706.
[6] Zhang Liyi,， Chen Lei， Sun Yunshan. Variable step size CMA blind equalization based on nonlinear function of error signal[C]. IEEE International Conference on Commu- nications and Mobile Computing,， 2009： 396-399.
[7] 唐虹,，李明，馮文江.適用于高階QAM系統(tǒng)的雙模式盲均衡算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2011,，37（2）：113-116.
[8] 張曉娟，關(guān)明明,，吳長奇.基于點(diǎn)判決域的多模盲均衡算法及其FPGA實(shí)現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2011（2）：51-54.