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、收斂精度高和收斂速度快等特點。
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)的突出特點是僅憑接收序列本身的統(tǒng)計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[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，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[5]采用由MCMA盲均衡算法作為冷啟動，當(dāng)判決錯誤率達到足夠低的水平時切換到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現(xiàn)兩種盲均衡算法之間的切換，同時引入了變步長算法。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，CMA算法輸出的星座圖偏移了一個角度，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)進行切換，將VS_MCMA和DDLMS算法有效結(jié)合起來，增強了算法的穩(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
[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.基于點判決域的多模盲均衡算法及其FPGA實現(xiàn)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2011（2）：51-54.