文獻標識碼： A
文章編號： 0258-7998(2011)02-0110-03
在寬帶無線通信中，多徑衰落會導致接收信號產生嚴重的符號間干擾ISI(Inter-Symbol Interference)，均衡技術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階段均無需訓練序列，能提高通信系統的帶寬效率。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、穩態誤差大的不足，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態誤差，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，一種能穩定快速收斂；另一種在收斂后能獲得很小的穩態誤差，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系統均衡問題，將MCMA算法與MAMA算法相結合，設計了一種雙模式盲均衡算法。
MAMA針對不同模值上的信號，采用相對應的模值對其進行均衡，以獲得較小的穩態誤差，是一種多模算法。MAMA的系數迭代公式為：
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。仿真參數為：發送信號為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。信道沖激響應序列依據參考文獻[9]給出的參數，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抽頭數為31,迭代步長μ1=9×10-7；MAMA抽頭數為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，本文設計的算法在穩態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，本文設計算法的收斂速度比MCMA算法快，且穩態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。可以看出，隨著信噪比增加，兩種算法的ISI都會降低，但應用本文算法，ISI的下降速度更快。當SNR=35 dB時，應用本文算法在穩態時的碼間干擾比MCMA低約3 dB。
對于高階QAM系統，MCMA和MAMA分別存在穩態誤差大、收斂速度慢的缺點,本文設計了一種結合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，當正確判決的概率較大時，引入MAMA聯合均衡，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。結果表明，本文設計的雙模式盲均衡算法具有更快的收斂速度和更小的穩態誤差。
參考文獻
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