【摘 要】
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为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点，提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中，得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学信息与控制学院
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为了克服传统多模算法收敛速度慢的缺点，提出了引入动态动量因子的共轭梯度多模盲均衡算法。该算法将共轭梯度方法及动量项引入多模算法中，得到了引入动量项的共轭梯度多模盲均衡算法的迭代公式。在研究动量因子变化规律的基础上，进一步引入指数函数的变形形式，构造了动量因子与误差之间的非线性函数关系。利用误差的递减规律实现动量因子的自适应减小，从而达到加快收敛速度，降低稳态误差的目的。理论分析和仿真结果均表明：提出的新算法与传统多模算法及共轭梯度多模算法相比较，能够有效地提高收敛速度，并且降低了稳态均方误差。
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