盲均衡算法matlab代码

盲均衡算法是指通过对不带有任何先验信息的信号进行处理，将输出信号逐步逼近原信号的过程。一般来说，盲均衡算法的流程可以分为三个阶段：先验信息抵消，信号恢复和反距离谱估计。在这里，我们将介绍一种用MATLAB编写的盲均衡算法的代码。

% ---------- 先验信息抵消 ----------
x = YourSignal; % 信号输入
M = 5; % 环节数
Ryy = toeplitz(mean(abs(x).^2)*eye(M), mean(conj(x(1:M)).*x(M+1:end)));
Rxy = conj(x(M+1:-1:1).');
weight = inv(Ryy)*Rxy;

% ---------- 信号恢复 ----------
out = filter(weight, 1, x);

% ---------- 反距离谱估计 ----------
P = 64; % FFT 线数
L = length(out);
fft_blocks = floor(L/P);
H = zeros(P, 1);
for k = 1:P
fft_start_index = (k-1)*fft_blocks+1;
fft_end_index = fft_start_index+fft_blocks-1;
fft_data = fft(out(fft_start_index:fft_end_index));
H(k) = sum((1./fft_data).*conj(1./fft_data))/fft_blocks;
end

H = H./max(H); % 归一化
estimated_channel = ifft(H); % 得到估计的信道响应

以上就是一个比较简单的MATLAB代码，用以实现盲均衡算法，首先是先验信息抵消，在这一阶段中，我们使用了 ZF 算法，其次是信号恢复，最后是反距离谱估计。值得注意的是，这个代码是基于单径信道的，如果有多径信道，还需要进行多径信道的处理，并进行等化的优化。

以上就是盲均衡算法MATLAB代码的相关内容。