改进的CMA+DDLMS盲均衡算法提升DVB-C接收机性能

本文主要探讨了联合CMA+DDLMS盲均衡算法在数字视频广播有线标准接收机中的应用，针对传统恒模算法（CMA）在盲均衡过程中收敛速度较慢的问题。恒模算法作为一种常用的系数初始化方法，其在接收机初始设置时扮演了关键角色。然而，为了提升系统的性能和效率，研究者提出了一种创新的盲均衡策略，即在捕获阶段结合CMA和面向判决的最小均方算法（DDLMS）。 DDLMS是一种以判决为导向的算法，它利用了判决信息来优化误差调整，从而加速了均衡过程。这种联合使用的方法避免了单纯依赖CMA可能导致的收敛速度受限，同时保持了原有的收敛精度。作者在理论上对这种算法进行了深入分析，确保了算法的稳定性和有效性。 仿真结果表明，联合CMA+DDLMS盲均衡算法能够在不增加额外乘法运算次数的前提下，显著提高盲均衡的收敛速度，这对于实时性和资源利用效率极其重要。此外，由于算法设计的巧妙性，它还具有良好的硬件实现兼容性，能够有效地降低系统的复杂度和成本。 关键词集中在了数字电视有线广播、盲均衡、恒模算法以及最小均方算法等核心概念上，反映了研究的焦点和贡献。论文被发表在《清华大学学报(自然科学版)》2009年第49卷第10期，受到了广泛关注和认可，其研究成果对于改进DVB-C系统的性能和优化接收机设计具有重要意义。 这篇文章提供了一个实用的解决方案，对于提高无线通信系统特别是数字视频广播接收机的性能有着积极的影响，是数字信号处理领域的一篇有价值的技术论文。