【摘 要】
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基于高阶统计量(HOS)盲均衡算法虽可适用于单入单出(SISO)系统,但HOS算法均依赖大数据量而无法满足高速信号传输的时变要求,该类算法对于高阶正交幅度调制(QAM)信号系统的盲
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学自动化学院
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基于高阶统计量(HOS)盲均衡算法虽可适用于单入单出(SISO)系统,但HOS算法均依赖大数据量而无法满足高速信号传输的时变要求,该类算法对于高阶正交幅度调制(QAM)信号系统的盲均衡能力偏弱.该文在较小数据量的前提下,提出一种适用于SISO系统的高阶QAM信号盲均衡的新算法.算法运用支持向量回归框架,根据有序风险最小化原则,通过构造由恒模算法和星座匹配误差代价函数联合组成的新经验风险项和引入ε-不敏感损失函数的方法,构造出一个新的代价函数,从而将高阶QAM信号系统的盲均衡问题转化为求解无约束的优化问题.最后采用64-QAM信号进行仿真和分析,仿真结果发现无论从算法运算代价和对数据量的要求上均优越于现有HOS盲均衡算法.
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