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为了解决传统常数模盲均衡算法收敛速度缓慢的问题,考虑到M-QAM信号模值分布在几个已知半径圆上的特点,该文给出了一种新的基于归一化常数模(NCMA)的递归步长多模盲均衡算法。这种算法能够自适应地调节步长,使收敛后的步长在达到最优的同时,得到的剩余稳态误差也达到最小。仿真实验表明,该算法能够在计算量增加不大的前提下,具有较好的收敛性能及抗误码性能,其收敛速度也得到较大的改善。