基于熵變換的小波盲均衡算法及DSP仿真.pdf

1、隨著信息論的發(fā)展，人們越來越熱衷于信息熵的研究。目前，信息熵已被廣泛應(yīng)用于圖像處理、白適應(yīng)濾波、數(shù)字通信、反卷積、模式識別、盲分離和信道均衡等大量的實踐中。但是，水聲通信中信息量的空變、時變、頻變等特性引起的碼間干擾，嚴重影響了通信質(zhì)量。因此，在接收端需采用信息熵盲均衡技術(shù)來補償信道畸變，消除碼間干擾，提高通信質(zhì)量。
　　 本文在分析分數(shù)間隔均衡器的性能、判決反饋的結(jié)構(gòu)模型和正交小波變換原理的基礎(chǔ)上，將信息熵引入到分數(shù)間隔判決反

2、饋均衡器中，開展了基于信息熵的小波盲均衡算法和多模盲均衡算法的研究，提高了信息熵的實用價值，改善了水聲信道的通信質(zhì)量。主要工作如下:
　　 1.介紹了信息熵的變換原理和幾種盲均衡器的結(jié)構(gòu)模型及性能分析。
　　 2.為了克服信道畸變和失真，將分數(shù)間隔均衡器、判決反饋結(jié)構(gòu)、小波變換理論和Renyi熵融為一體，提出了分數(shù)間隔判決反饋瑞利Renyi熵小波盲均衡算法(FSDFEWTR)。并通過水聲信道的性能仿真實驗，進一步驗證了該

3、算法的優(yōu)越性。
　　 3.針對深譜零點信道衰落，利用FSDFEWTR算法的原理，結(jié)合空間分集的優(yōu)點，提出了空間分集分數(shù)間隔Renyi熵小波盲均衡算法(SDFSEWTR)。并通過水聲信道的性能仿真實驗，進一步驗證了該算法的優(yōu)越性。
　　 4.為了進一步消除信道衰落，在FSDFEWTR算法和SDFSEWTR算法的基礎(chǔ)上，取樣條函數(shù)作為窗口函數(shù)，并結(jié)合時間分集的優(yōu)點，提出了基于樣條函數(shù)Renyi熵的時間分集小波盲均衡算法(SR

4、TDDFEW)。該算法兼顧了時間間分集、分數(shù)間隔均衡器、判決反饋結(jié)構(gòu)、小波理論和Renyi熵變換的優(yōu)點，具有收斂速度更快，均方誤差更小的特點。并通過水聲信道的性能仿真實驗，進一步驗證了該算法的優(yōu)越性。
　　 5.為了克服單級均衡器只能對信道畸變進行一次補償?shù)墓逃腥毕?，提出了基于二次逆方函?shù)Tsallis熵的級聯(lián)多模盲均衡算法(TCMMA)。該算法的優(yōu)點在于二次補償信道畸變，提高水聲信道的均衡性能。并通過水聲信道的性能仿真實驗，進