正交小波变换加速并行软判决盲均衡算法

"基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法 (2013年)" 本文探讨的是在无线通信和水声通信领域中，如何改进盲均衡算法以提高其性能的问题。传统的常数模算法（CMA）虽然简单且运算量小，但在收敛速度和稳态误差方面存在不足。为了克服这些缺点，研究者们提出了基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法。 首先，文章介绍了并行软判决盲均衡算法的基本原理。这种算法结合了常数模算法和均衡器输出序列的后验概率密度估计，通过同时调整均衡器抽头系数来加速收敛。然而，这种方法并未改变输入信号的自相关性，因此在某些情况下可能收敛速度仍然较慢。 接着，作者指出正交小波变换在自适应均衡算法中的作用。正交小波变换能够显著降低信号的自相关性，从而有助于改善算法的收敛性能。基于这一认识，文章提出了一种创新的算法，即在并行软判决盲均衡算法中引入正交小波变换。通过这种方式，信号在进入均衡器之前先经过正交小波变换，改变了均衡器处理的信号特性，从而有望进一步提升算法的收敛速度。 在具体实现上，新算法的结构包括了正交小波变换模块，该模块与并行软判决机制相结合。均衡器的输入不再是原始信号，而是经过小波变换后的信号，这有助于减少码间干扰（ISI）的影响。由于小波变换的多分辨率特性，它可以更好地捕获信号的不同频率成分，这对于在复杂信道条件下，如水声信道，具有特别的优势。 通过水声信道的仿真对比，文章证明了基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法相对于传统并行软判决算法有更快的收敛速度。这表明，新算法在实际应用中可能更适用于需要快速适应变化的通信环境，例如动态水下通信网络。 这篇论文提供了一种新的优化方法，通过结合正交小波变换和并行软判决机制，提高了盲均衡算法的收敛速度，这对于实时性和稳定性要求高的通信系统具有重要的实用价值。该研究为后续的盲均衡算法设计和改进提供了新的思路，并且对于水声通信领域的理论研究和技术发展具有积极的推动作用。