二阶锥规划自适应均衡算法：MMSE准则下的高效通信优化

本文探讨了一种基于二阶锥规划的自适应均衡算法，该算法针对信道均衡问题提出了创新性的解决方案。最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)准则被用来作为优化目标，其目标是使均衡器的输出尽可能接近训练码，从而减小两者之间的均方误差。传统的均衡器算法如最小均方误差自适应算法(LMS)和递归最小二乘(RLS)通常依赖于迭代过程，这可能导致收敛速度与精度之间的权衡问题，且对参数设置有较高的敏感性。 该新型算法通过将MMSE目标函数转换成二阶锥形式，利用内点法求得最优解，避免了迭代过程中的复杂性和潜在问题。这样，相比于传统方法，它在保持高精度的同时，能够更快地达到均衡状态，减少了训练序列的长度需求，从而提高了通信系统的效率。这对于通信工程领域的实际应用，特别是对于实时性和资源利用率的要求较高的场景，具有显著的优势和实践价值。 作者陈阳等来自哈尔滨工程大学水声技术重点实验室和中兴通讯股份有限公司的研究人员，他们关注水声阵列信号处理和通信信号处理领域，此研究成果不仅有助于提升信道均衡性能，还可能推动相关技术的进一步发展和优化。该论文的研究成果发表在《系统工程与电子技术》杂志上，并得到了国家自然科学基金、水声技术重点实验室基金、中央高校基本科研业务费专项资金以及海洋公益性行业科研专项经费的支持。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种高效、精确且易于配置的自适应均衡算法，通过二阶锥规划的数学工具，简化了解决信道均衡问题的过程，对于提高现代通信系统的效率具有重要的理论和实践意义。