MIMO系統的盲均衡算法研究及其改進.pdf

1、多天線發(fā)送和接收的多輸入多輸出(Multiple Input＆Multiple Outptn，簡稱MIMO)系統已經廣泛應用于現代的通信領域當中，成為了新一代移動通信系統的關鍵技術。MIMO系統本身具有能充分利用空間資源的獨特優(yōu)勢。其次在該系統中不需要增加帶寬和天線發(fā)送功率，就可以達到成倍提高通信系統容量和頻譜利用率的目的。由于。MIMO系統的特殊結構，雖然數據速率能夠得到提高，但是因為信道存在頻率選擇性衰落，尤其是多徑干擾和多用戶干擾

2、將會在接收端產生嚴重的碼間干擾(Inter SymbolInterference，簡稱ISI)現象。消除碼間干擾的傳統方法就是采用均衡技術。
　　 盲均衡是一種不借助于訓練序列，僅依據發(fā)送信號的統計特性就可以均衡信道特性，目的是使系統的輸出序列盡量逼近發(fā)送序列的自適應均衡技術。
　　 在MIMO通信系統中利用盲均衡技術可以有效地提高通信效率和通信質量。
　　 在盲均衡算法的研究中．曾涌現出了不少經典的理論和方法，

3、它們?yōu)槊ぞ馑惴ǖ难芯康於嗽鷮嵉睦碚摶A，但也存在其自身難以克服的缺點，例如容易陷入維數災難、局部最小值等問題。本文所做的主要工作如下：
　　 (1)重點研究基于MIMO通信系統的恒模盲均衡算法(ConstantModulus Algorithm，簡稱CMA)，并在此基礎上提出了兩種改進算法。這兩種算法的改進都是基于變步長的思想，一種是基于自適應變步長的盲均衡算法，另一種是基于Sigmoid函數的變步長盲均衡算法。經計算機仿真

4、表明，兩種改進后的CMA算法抑制噪聲能力增強了并且能夠達到快速收斂的目的，改進后的算法明顯優(yōu)于傳統算法。
　　 (2)在統計學理論基礎之上發(fā)展起來的支持向量機，目前已經呈現出了大量的優(yōu)越性，并且廣泛的應用于實際當中。這種學習方法可以有效的客服維數災難和局部極小值等問題。本文將支持向量機的理論應用于盲均衡算法當中，分別從支持向量分類和支持向量回歸機兩個角度對MIMO系統盲均衡算法的實現進行了理論分析和研究。仿真結果表明，支持向量機