MIMO通信的盲均衡及識(shí)別算法研究.pdf

1、本文研究了MIMO數(shù)字通信信號(hào)的盲均衡與識(shí)別問題。MIMO系統(tǒng)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)使其成為新一代通信技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。近年來也涌現(xiàn)出了許多調(diào)試識(shí)別的新方法和思路。本文在借鑒前人已有方法的基礎(chǔ)上,提出了基于高階累積量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIMO信號(hào)調(diào)制識(shí)別新方法。
　　與以往的MIMO信號(hào)調(diào)制識(shí)別方法不同的是,本文在MI MO信號(hào)的調(diào)制識(shí)別問題上不僅采用了變步長(zhǎng)的CMA均衡算法,而且使用了較高的四、六階累積量去建立識(shí)別參數(shù),最后運(yùn)用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分

2、類器。
　　由于MIMO信號(hào)在傳輸過程中會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的多徑和多用戶干擾,使得其在接收端產(chǎn)生嚴(yán)重的碼間干擾。本文所采用的變步長(zhǎng)的CMA恒模均衡算法與傳統(tǒng)的恒模均衡算法相比能夠更強(qiáng)的抑制噪聲和更快的收斂。
　　均衡后的信號(hào)用于基于高階累積量的特征值的提取。與以往不同的是,本文采用更高的四階和六階累積量去建立識(shí)別參數(shù)。因?yàn)樗?、六階累積量與二階累積量相比,受噪聲的影響要小得多,從理論上能夠進(jìn)一步削弱噪聲。
　　最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)