CN114268525A - 一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** - Google Patents
一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN114268525A CN114268525A CN202111656644.2A CN202111656644A CN114268525A CN 114268525 A CN114268525 A CN 114268525A CN 202111656644 A CN202111656644 A CN 202111656644A CN 114268525 A CN114268525 A CN 114268525A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blind equalization
- frequency offset
- adaptive blind
- adaptive
- data obtained
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 71
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 44
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法及***。自适应盲均衡方包括以下步骤：S1：获取中频信号；S2：对所述中频信号进行多项滤波；S3：对多项滤波后得到的数据进行定时同步和频偏校正；S4：针对经过定时同步和频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；S5：对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正和符号级处理，得到译码输出。本发明通过对RLS和LMS算法的联合设计，可有效减小和消除突发信号***中的码间干扰，提高卫星突发信号***中的通信质量。具有良好的实时跟踪性能，收敛速度快、稳态误差低，并且适用于WDTB突发信号场景及多种调制模式场景。
Description
技术领域
本发明涉及窄带卫星通信技术领域，具体而言，涉及一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法及***。
背景技术
由于突发卫星通信场景下存在高速移动产生的多普勒频偏、多径效应和信道带宽受限等因素的影响，若接收端没有精准的测量补偿机制，则会存在码间串扰，导致信号失真，从而影响通信***的传输质量。均衡技术可以有效消除码间干扰。然而，传统的自适应均衡算法虽然可以适应随时间不断变换的信道特性，但是需要通过训练序列来获取信道的先验信息，因此限制了通信***的传输效率和应用场景。而自适应盲均衡算法，是指算法工作时不需要像传统的均衡算法那样接收训练序列，从而大大提高了算法的效率，时段接收机可以适用于更加复杂的场景。因此，考虑窄带卫星通信的高速场景以及信道时变特性，实时调整参数的自适应盲均衡技术可以极大减小码间干扰，缩小信道的非线性影响，提高通信质量。
公开号为CN110213184A提供了一种基于二阶统计特性的盲均衡方法，通过双天线接收或过采样技术获得两路接收信号，利用LMS(Least Mean Squares)方法估计信道传输特性，估计各传输信道上未知的加性噪声方差对代价函数进行修正，运用迭代法得到修正代价函数的最优解，实现对由噪声引起的估计偏差进行补偿，进而根据所得到的传输信道的无偏估计值，构造均衡器，实现对信道的均衡，恢复发送信号。该方法主要针对两路传输天线的场景进行设计，具有收敛速度快的特点。但是针对当前WDTB突发信号场景，只需要支持单天线传输，因此该方法会增加运算量，不适用于当前WDTB突发信号场景。
有鉴于此，特提出本申请。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：现有的盲均衡方法运算量大，不适用于WDTB突发信号场景，目的在于提供基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法及***，采用自适应盲均衡技术，在没有先验信息的情况下，采用将RLS算法与LMS算法相结合的方式进行自适应盲均衡，实现在保证均衡算法复杂度基本不变的情况下，降低算法的剩余误差，并且保证该方法当前WDTB突发信号场景。
本发明通过下述技术方案实现：
一方面，本发明提供一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，包括以下步骤：
S1：获取中频信号；
S2：对所述中频信号进行多项滤波；
S3：对多项滤波后得到的数据进行定时同步和频偏校正；
S4：针对经过定时同步和频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；
S5：对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正和符号级处理，得到译码输出。
本发明采用将RLS算法与LMS算法相结合的方式对输入数据进行自适应的盲均衡，利用RLS算法收敛速度快和LMS算法计算简单的特点，在数据均衡收敛之前首先采用RLS算法进行初次自适应盲均衡，当均衡稳定后，再利用LMS算法进行进一步均衡，从而在保证快速收敛的基础上进一步实现自适应盲均衡的最简化。并且，在自适应盲均衡过程中，设置了误差门限，通过将RLS算法均衡过程中获得的误差值与误差门限进行大小比较，根据比较结果来确定将RLS算法切换为LMS算法的时机。此外，本发明在最开始对输出的中频信号进行多项滤波，通过数字滤波和自适应算法减小误差。
作为对本发明的进一步描述，所述S3之前，对所述多项滤波后得到的数据进行数字下变频和匹配滤波，得到低频SNR值。
作为对本发明的进一步描述，所述S3包括：
S31：利用同步头对所述低频SNR值进行粗定时同步，得到数据帧头；
S32：利用同步头导频对所述数据帧头进行频偏测量及补偿，得到频偏值。
S33：对所述频偏值进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值；
S34：针对所述无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
作为对本发明的进一步描述，自适应盲均衡的方法为：
S41：预置误差门限；
S42：利用RLS方法对所述精频偏值进行自适应盲均衡，将自适应盲均衡过程中获得的误差值与所述误差门限进行比较；若误差值＜误差门限，则将自适应盲均衡使用的方法从RLS方法切换为LMS方法，利用LMS方法继续进行自适应盲均衡。
作为对本发明的进一步描述，所述符号级处理的方法为：对初相校正后得到的数据依次进行解扰、数据解扩和LDPC译码，最后得到译码输出。
另一方面，本发明提供一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***包括：
信号获取模块，用于获取中频信号；
自适应滤波器，用于对所述中频信号进行多项滤波；
定时同步模块，用于对多项滤波后得到的数据进行定时同步；
频偏校正模块，用于对定时同步后的数据进行频偏校正；
自适应均衡模块，用于针对经过频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；
初相校正模块，用于对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正；
符号级处理模块，用于对初相校正后得到的数据进行符号级处理，得到译码输出。
作为对本发明的进一步描述，基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***还包括：
数字下变频模块，用于对多项滤波后得到的数据进行数字下变频，得到低频信号；
匹配滤波器，用于对所述低频信号进行匹配滤波，得到低频SNR值。
作为对本发明的进一步描述，所述定时同步模块包括：
粗定时同步单元，用于对频偏校正后得到的数据进行粗定时同步，得到数据帧头，并将所述数据帧头传递给所述频偏校正模块；
精定时同步单元，用于对所述频偏校正模块的输出数据进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值。
作为对本发明的进一步描述，基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***还包括：频率跟踪模块，用于对所述无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
作为对本发明的进一步描述，所述自适应均衡模块包括：
RLS均衡单元，用于利用RLS方法对所述精频偏值进行第一次自适应盲均衡；
误差比较单元，用于将第一次自适应盲均衡过程中获得的误差值与所述误差门限进行比较大小，输出比较结果；
切换单元，当误差值＜误差门限时，用于将自适应盲均衡使用的方法从RLS方法切换为LMS方法；
LMS均衡单元，用于利用LMS方法对经过第一次自适应盲均衡后得到的数据进行第二次自适应盲均衡。
作为对本发明的进一步描述，所述符号级处理模块包括：
数据解扰单元，用于对初相校正后得到的数据进行解扰；
数据解扩单元，用于对解扰后得到的数据进行解扩；
LDPC译码单元，用于对解扩后的数据进行LDPC译码，得到译码输出。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：本发明通过对RLS和LMS算法的联合设计，可有效减小和消除突发信号***中的码间干扰，提高卫星突发信号***中的通信质量。具有良好的实时跟踪性能，收敛速度快、稳态误差低，并且适用于WDTB突发信号场景及多种调制模式场景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明示例性实施方式的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例1提供的基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法流程示意图；
图2为本发明实施例1提供的自适应滤波器结构及原理示意图；
图3为本发明实施例2提供的当SNR＝30dB，FO＝2KHz时的仿真结果示意图；
图4为本发明实施例2提供的当SNR＝30dB，FO＝650KHz时的仿真结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
由于当前WDTB突发信号场景，只需要支持单天线传输，而现有技术一种基于二阶统计特性的盲均衡方法，主要针对两路传输天线的场景进行设计，会增加运算量，不适用于当前WDTB突发信号场景。对此，本实施例提供了一种方法流程如图1所示的基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，该方法在没有先验信息的情况下，采用将RLS算法与LMS算法相结合的方式进行自适应盲均衡，消除码间干扰，具体包括以下步骤：
步骤1：获取中频信号。
步骤2：对所述中频信号进行多项滤波。
本实施例中使用自适应滤波器来实现多项滤波。自适应滤波器的结构及原理框图如图2所示，主要包括两个部分，一是数字滤波器H(z)，二是自适应算法。在自适应滤波器中，H(z)大都选择FIR。自适应算法的两个功能主要是学习和跟踪。H(z)根据给定的初始值，自适应算法通过不断学习使其不断更新，最后达到或逼近最优解。x(n)是输入信号，经过自适应滤波器之后的数据为y(n)，d(n)是所希望的信号，e(n)是误差信号。自适应算法根据e(n)来调整滤波器的系数，使得任意时刻的误差信号e(n)的均方误差趋于最小。
步骤3：对所述多项滤波后得到的数据进行数字下变频和匹配滤波，得到低频SNR值。
步骤4：利用同步头对所述低频SNR值进行粗定时同步，得到数据帧头。
步骤5：利用同步头导频对所述数据帧头进行频偏测量及补偿，得到频偏值。
步骤6：对所述频偏值进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值；
步骤7：针对所述无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
步骤8：针对所示精频偏数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡。
如图1所示，自适应盲均衡过程是根据RLS算法收敛速度快的特点，在数据均衡收敛之前首先采用RLS算法进行初次均衡；当数据基本稳定后，再采用LMS算法进行进一步均衡，LMS算法计算简单，在均衡稳定之后的维持阶段可以减少计算量，从而在保证收敛速度最快的情况下保证***实现最简化。
需说明的是，在自适应盲均衡过程中，RLS算法和LMS算法之间存在先后顺序，因此存在将自适应盲均衡的方法从RLS算法切换为LMS算法的过程。采用的是预置误差门限表格方式进行设置，根据不同SNR值和调制方式进行查找，当RLS算法均衡过程计算得到的误差值小于表格中查找到的预设值，则对自适应盲均衡算法进行切换为LMS算法。
需进一步说明的是，
RLS算法是利用最小二乘，递归是指利用n-1时刻的滤波器系数h(n-1)求出n时刻的滤波系数h(n)。RLS算法令下式的εM为最小，以求出滤波器系数h(n)：
式中，ρ是加权因子，0＜ρ＜1。上式采用指数加权的本质是对新到数据求出的误差给以最大的权值，而对较早数据求出的误差给以小的权值。目的是使新求出的hM(n)能尽快跟踪输入信号的时变统计特征。
根据上述公式可得出：RM(n)hM(n)＝DM(n)，式中RM(n)是在n时刻估计出的信号加权自相关矩阵，如下所示：
因此，n时刻的滤波器系数为：
从而，得到RM(n)和DM(n)的递归表达式，即
DM(n)＝ρDM(n-1)+XM(n)d(n)。
再根据矩阵逆引理得到
即：
进一步的，定义
并定卡尔曼增益向量为：
因此得到：
接下来求解hM(n)。
式中，
为自适应滤波器在n时刻的输出，记为：
计算误差为：eM(n)＝d(n)-y(n)。
为了减少查表比较过程耗时，可以根据预设值N(N>0)，确定每间隔N次接收处理过程进行RLS算法误差值判断，根据不同SNR值和调制方式进行查表，当上式中的eM(n)大于预设门限threshold，则对自适应盲均衡算法进行切换为LMS算法。
另外，LMS算法是利用瞬时误差能量e2(n)代替均方误差能量。根据自适应滤波器框图可知，误差序列为：
式中，X(n)是数据向量。
瞬时误差能量的梯度向量为：
在第n+1次迭代的滤波器系数可由下式求出h(n+1)＝h(n)+μe(n)X(n)。
上式也可写为：hl(n+1)＝hl(n)+μx(n-l)e(n)，l＝0，1，...，M-1，式中，M是滤波器的长度，n是迭代序号，l是滤波器系数的序号。
步骤9：对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正和符号级处理，得到译码输出。其中，符号级处理的方法为：对初相校正后得到的数据依次进行解扰、数据解扩和LDPC译码，最后得到译码输出。
通过对RLS和LMS算法的联合设计，有效减小和消除了突发信号***中的码间干扰，提高了卫星突发信号***中的通信质量。具有良好的实时跟踪性能，收敛速度快、稳态误差低，并且适用于多种调制模式场景。
实施例2
本实施例为使用如实施例1所示的基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法在信噪比值SNR＝30dB，精频偏FO＝2KHz情况下，以及SNR值＝30dB，精频偏FO＝650KHz情况下进行仿真，得到在不同频偏条件下的误差序列和均衡前后星座图。
在SNR＝30dB，FO＝2KHz时，根据误差序列曲线，迭代至400次时，误差趋于稳定。达到收敛时，误差序列值大概为0.02，稳定后误差均值为0.00718。其仿真结果如图3所示。
在SNR＝30dB，FO＝650KHz时，根据误差序列曲线，迭代至400次时，误差趋于稳定。达到收敛时，误差序列值大概为0.02，稳定后误差均值为0.00719。其仿真结果如图4所示。
实施例3
本实施例提供一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，包括：
信号获取模块，用于获取中频信号；
自适应滤波器，用于对所述中频信号进行多项滤波；
定时同步模块，用于对多项滤波后得到的数据进行定时同步；
频偏校正模块，用于对定时同步后的数据进行频偏校正；
自适应均衡模块，用于针对经过频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；
初相校正模块，用于对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正；
符号级处理模块，用于对初相校正后得到的数据进行符号级处理，得到译码输出。
其中，
定时同步模块包括：
粗定时同步单元，用于对频偏校正后得到的数据进行粗定时同步，得到数据帧头，并将所述数据帧头传递给所述频偏校正模块；
精定时同步单元，用于对所述频偏校正模块的输出数据进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值。
自适应均衡模块包括：
RLS均衡单元，用于利用RLS方法对所述精频偏值进行第一次自适应盲均衡；
误差比较单元，用于将第一次自适应盲均衡过程中获得的误差值与所述误差门限进行比较大小，输出比较结果；
切换单元，当误差值＜误差门限时，用于将自适应盲均衡使用的方法从RLS方法切换为LMS方法；
LMS均衡单元，用于利用LMS方法对经过第一次自适应盲均衡后得到的数据进行第二次自适应盲均衡。
符号级处理模块包括：
数据解扰单元，用于对初相校正后得到的数据进行解扰；
数据解扩单元，用于对解扰后得到的数据进行解扩；
LDPC译码单元，用于对解扩后的数据进行LDPC译码，得到译码输出
另外，基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***还包括：
数字下变频模块，用于对多项滤波后得到的数据进行数字下变频，得到低频信号；
匹配滤波器，用于对所述低频信号进行匹配滤波，得到低频SNR值；
频率跟踪模块，用于对无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取中频信号；
S2：对所述中频信号进行多项滤波；
S3：对多项滤波后得到的数据进行定时同步和频偏校正；
S4：针对经过定时同步和频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；
S5：对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正和符号级处理，得到译码输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，其特征在于，所述S3之前，对所述多项滤波后得到的数据进行数字下变频和匹配滤波，得到低频SNR值。
3.根据权利要求2所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，其特征在于，所述S3包括：
S31：利用同步头对所述低频SNR值进行粗定时同步，得到数据帧头；
S32：利用同步头导频对所述数据帧头进行频偏测量及补偿，得到频偏值。
S33：对所述频偏值进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值；
S34：针对所述无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
4.根据权利要求3所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，其特征在于，自适应盲均衡的方法为：
S41：预置误差门限；
S42：利用RLS方法对所述精频偏值进行自适应盲均衡，将自适应盲均衡过程中获得的误差值与所述误差门限进行比较；若误差值＜误差门限，则将自适应盲均衡使用的方法从RLS方法切换为LMS方法，利用LMS方法继续进行自适应盲均衡。
5.根据权利要求1所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡方法，其特征在于，所述符号级处理的方法为：对初相校正后得到的数据依次进行解扰、数据解扩和LDPC译码，最后得到译码输出。
6.一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于获取中频信号；
自适应滤波器，用于对所述中频信号进行多项滤波；
定时同步模块，用于对多项滤波后得到的数据进行定时同步；
频偏校正模块，用于对定时同步后的数据进行频偏校正；
自适应均衡模块，用于针对经过频偏校正后得到的数据，依次利用RLS方法和LMS方法进行自适应盲均衡；
初相校正模块，用于对经过自适应盲均衡后得到的数据依次进行初相校正；
符号级处理模块，用于对初相校正后得到的数据进行符号级处理，得到译码输出。
7.根据权利要求6所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，其特征在于，包括：
数字下变频模块，用于对多项滤波后得到的数据进行数字下变频，得到低频信号；
匹配滤波器，用于对所述低频信号进行匹配滤波，得到低频SNR值。
8.根据权利要求7所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，其特征在于，所述定时同步模块包括：
粗定时同步单元，用于对频偏校正后得到的数据进行粗定时同步，得到数据帧头，并将所述数据帧头传递给所述频偏校正模块；
精定时同步单元，用于对所述频偏校正模块的输出数据进行精定时同步，得到无采样误差的频偏值；
还包括：频率跟踪模块，用于对所述无采样误差的频偏值，利用PLL环进行频率跟踪，得到精频偏值。
9.根据权利要求8所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，其特征在于，所述自适应均衡模块包括：
RLS均衡单元，用于利用RLS方法对所述精频偏值进行第一次自适应盲均衡；
误差比较单元，用于将第一次自适应盲均衡过程中获得的误差值与所述误差门限进行比较大小，输出比较结果；
切换单元，当误差值＜误差门限时，用于将自适应盲均衡使用的方法从RLS方法切换为LMS方法；
LMS均衡单元，用于利用LMS方法对经过第一次自适应盲均衡后得到的数据进行第二次自适应盲均衡。
10.根据权利要求6所述的一种基于WDTB突发信号的自适应盲均衡***，其特征在于，所述符号级处理模块包括：
数据解扰单元，用于对初相校正后得到的数据进行解扰；
数据解扩单元，用于对解扰后得到的数据进行解扩；
LDPC译码单元，用于对解扩后的数据进行LDPC译码，得到译码输出。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111656644.2A CN114268525A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111656644.2A CN114268525A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114268525A true CN114268525A (zh) | 2022-04-01 |
Family
ID=80831869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111656644.2A Pending CN114268525A (zh) | 2021-12-30 | 2021-12-30 | 一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114268525A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050281327A1 (en) * | 2004-06-18 | 2005-12-22 | Chien-Hsing Liao | Hierarchical adaptive equalizer and design method thereof |
| CN110213184A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-06 | 北京理工大学 | 一种基于修正代价函数的自适应信道盲均衡方法 |
| CN112152663A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-29 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于时分多址的抗多径抗干扰信号接收方法 |
| CN112468419A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-09 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种自适应的双模式盲均衡方法及*** |
-
2021
- 2021-12-30 CN CN202111656644.2A patent/CN114268525A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050281327A1 (en) * | 2004-06-18 | 2005-12-22 | Chien-Hsing Liao | Hierarchical adaptive equalizer and design method thereof |
| CN110213184A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-06 | 北京理工大学 | 一种基于修正代价函数的自适应信道盲均衡方法 |
| CN112152663A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-29 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于时分多址的抗多径抗干扰信号接收方法 |
| CN112468419A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-09 | 中国科学院国家空间科学中心 | 一种自适应的双模式盲均衡方法及*** |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| KYUNG SEUNG AHN: "Blind Adaptive Channel Equalization Using Multichannel Linear Prediction-Based Cross-Correlation Vector Estimation", IEEE, vol. 50, no. 4, 30 November 2004 (2004-11-30), pages 1026 - 1031, XP001224736, DOI: 10.1109/TCE.2004.1362494 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101477482B1 (ko) | 통신 채널들용 적응성 이퀄라이저 | |
| US7688888B2 (en) | CIR estimating decision feedback equalizer with phase tracker | |
| US7907685B2 (en) | GMSK-receiver with interference cancellation | |
| AU638785B2 (en) | Diversity reception of time-dispersed signals | |
| WO2011028978A2 (en) | Multi-stage interference suppression | |
| JP2004528779A (ja) | ショートバーストモデムおよびリンクホッピング無線ネットワーク向けの適応等化器システム | |
| WO2006086261A2 (en) | Wireless communications device performing block equalization based upon prior, current and/or future autocorrelation matrix estimates and related methods | |
| JP6540295B2 (ja) | 適応等化回路、ディジタルコヒーレント受信器および適応等化方法 | |
| US7526022B2 (en) | Low complexity equalizer | |
| JP2008519554A (ja) | 受信機におけるベースバンド周波数誤差を推定し、訂正する方法および装置 | |
| EP0527190B1 (en) | A method of equalization in a receiver of signals having passed a transmission channel | |
| KR20040019499A (ko) | 등화속도를 향상시키는 등화기를 갖는 단일반송파수신기및 그의 등화방법 | |
| KR20070117791A (ko) | 추정된 잡음전력을 이용하는 등화장치 | |
| US20020186764A1 (en) | Method and apparatus for equalizing a radio frequency signal | |
| CN114268525A (zh) | 一种基于wdtb突发信号的自适应盲均衡方法及*** | |
| JP2007201729A (ja) | 適応等化器および受信装置 | |
| KR100403067B1 (ko) | 수신 장치, 통신 단말 장치, 기지국 장치 및 레플리커 신호 생성 방법 | |
| JP3424816B2 (ja) | ダイバーシチ受信機及びダイバーシチ受信制御方法 | |
| JPH10173573A (ja) | 適応等化器 | |
| JP4425520B2 (ja) | 高精細度テレビジョン信号用のブラインド等化装置 | |
| JP2868012B1 (ja) | 受信方法および受信装置 | |
| JP5881453B2 (ja) | 等化装置、受信装置及び等化方法 | |
| US20040042546A1 (en) | Single carrier receiver with an equalizer for improving equalization quality and equalization method thereof | |
| JPH0818492A (ja) | 遅延量推定型ｍｌｓｅ等化装置 | |
| Soni et al. | Kalman Filter Based Channel Equalizer: A Literature Review |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |