高速卫星并行CMA-LMS自适应均衡算法优化

高速卫星两级并行CMA-LMS自适应均衡是一项针对高速宽带卫星传输中遇到的非线性群时延信道导致的码间干扰问题的重要研究。本文于2017年6月发表在《西北工业大学学报》上，由高翔博士及其合作者共同完成，得到了浙江省自然科学基金和国家自然科学基金的支持。 作者们提出了一种新颖的并行双模常模-最小均方（CMA-LMS）级联自适应均衡算法，它将CMA（共轭梯度算法）和LMS（Least Mean Square，最小均方）算法相结合，形成了一种盲-非盲混合均衡结构。这种结构在频域内利用快速傅立叶变换（FFT）的快速部分并行滤波技术，能够在保持高速并行处理的同时，以相对较少的训练字和微小带宽占用，有效地解决了高速宽带卫星传输中的信号处理问题，提高了频带利用率。 算法的设计目标是实现高速且低稳态误差的均衡，以减少接收信号的误码率。卫星通信系统的非线性特性，如幅频特性不佳和群时延问题，通过这种算法能够得到改善，从而解决频谱扩展、星座扭曲和信道畸变等问题，提升整个系统的性能。 同时，文中还探讨了部分并行结构的算法框架，重点分析了其实现的复杂度，以确保在资源有限的情况下，仍能高效地进行卫星非线性信道的频域均衡。这种方法对于现代高速卫星通信系统具有实际应用价值，特别是对于那些对速度和性能有高要求的场景。 这项研究为解决高速卫星通信中的信号处理难题提供了创新的解决方案，展示了CMA-LMS自适应均衡技术在卫星通信领域的潜力，对于提升卫星通信系统的稳定性和效率具有重要意义。