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文檔簡介
1、常模算法(CMA)是一種重要的盲自適應(yīng)均衡算法，它不需要訓(xùn)練序列，僅僅通過接收信號的統(tǒng)計特性來獲得信道的狀態(tài)信息，從而有效地恢復(fù)出發(fā)送信號，可以很好地節(jié)約系統(tǒng)的頻譜資源。常模算法以其計算復(fù)雜度低、性能比較好、易于實時實現(xiàn)等優(yōu)點，成為通信系統(tǒng)中廣泛研究的盲均衡技術(shù)。但由于常模算法代價函數(shù)本身的缺陷，算法存在以下缺點：初始值的設(shè)置對其影響非常大；步長因子對收斂速度有很大限制；模參數(shù)值的選取決定其能否全局收斂。 本文討論常模算法及其在
2、盲多用戶檢測中的應(yīng)用。針對常模算法的幾個缺點，對常模算法進行改進。本文采用線性約束條件克服初始值的影響。對于常模算法的收斂速度問題，本文首先分析了AWGN信道下LC-CMA代價函數(shù)的解析性能，在此基礎(chǔ)上提出了一種線性約束共軛梯度常模算法LC-CGCMA。隨后，又研究了LC-CGCMA算法的改進算法M-LCCGCMA，其核心是采用最優(yōu)自適應(yīng)步長的方法對LC-CGCMA.進行優(yōu)化，并推導(dǎo)出步長的解析形式，確保了算法收斂于期望用戶，提高了系統(tǒng)
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