cma盲均衡matlab

以下是一个简单的基于CMA算法的盲均衡的Matlab代码示例：

clear all;
close all;

% 生成发送信号
N = 10000; %发送信号长度
s = randi([0, 1], N, 1); %二进制随机信号

% Modulation
modulatedS = 2 * s - 1; % BPSK调制

% 信道
h = [0.5+0.5j -0.3+0.4j 0.1-0.3j 0.2+0.1j]; %信道冲激响应
n = 0.1 * (randn(N, 1) + 1j * randn(N, 1)); %高斯白噪声

% 接收信号
r = conv(h, modulatedS) + n; %卷积信道冲激响应并加高斯白噪声

% CMA盲均衡
M = 20; %CMA算法中的滤波器长度
mu = 0.01; %步长因子
w = zeros(M, 1); %初始化滤波器系数

for i = 1:N-M+1
    x = r(i+M-1:-1:i); %输入向量
    y = w' * x; %输出信号
    e = conj(h(1)) * y; %误差信号
    w = w - mu * x * e; %更新滤波器系数
end

% 解调和比较
demodulatedS = real(conv(w, r)); %解调
demodulatedS = demodulatedS(M:end-M+1); %去掉卷积的边缘效应
estimatedS = demodulatedS > 0; %比较

% 误码率
errorBits = sum(abs(s-estimatedS));
ber = errorBits/N;
disp(['误码率 = ' num2str(ber)]);

在上述代码中，首先生成一个长度为N的随机二进制发送信号。然后将其进行BPSK调制，并经过一个给定的信道。接着，使用CMA算法进行盲均衡，得到解调后的信号。最后，将解调后的信号与原始发送信号比较，得到误码率。

需要注意的是，CMA算法中的步长因子mu需要根据具体的应用场景进行调整，否则可能会导致算法无法收敛或收敛过慢。