【摘 要】
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为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法。由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高且具有较好的韧性。利用Matlab对两种算法进行仿真,仿真结果对新算法性能的提高进行了验证。
【机 构】
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大连理工大学电子与信息工程学院,大连海事大学信息科学技术学院,
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为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法。由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高且具有较好的韧性。利用Matlab对两种算法进行仿真,仿真结果对新算法性能的提高进行了验证。
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