【摘 要】
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针对传统的线性和非线性均衡存在噪声放大和错误传播等问题,提出一种基于压缩感知的信道均衡算法。将可稀疏表示的信源序列通过信道的过程看作稀疏信号对字典的加权求和,利用
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501061、61371171);海洋工程国家重点实验室(上海交通大学)开放课题基金项目(1316)
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针对传统的线性和非线性均衡存在噪声放大和错误传播等问题,提出一种基于压缩感知的信道均衡算法。将可稀疏表示的信源序列通过信道的过程看作稀疏信号对字典的加权求和,利用重构算法恢复稀疏信号,实现均衡;采用基追踪降噪作为重构算法,使得在存在加性高斯白噪声的信道条件中也能准确地重构出信源序列,选用变量分离近似稀疏重构简化该最优化问题的计算复杂度。仿真结果表明,提出算法具有与传统的线性横向均衡和判决反馈均衡相似的鲁棒性和更好的均衡性能,随着信道条件恶劣程度的加深均衡性能的优势更加明显。
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