低复杂度并行软决策恒模盲均衡算法优化

"该文提出了一种低复杂度并行软方向判决恒模盲均衡算法，旨在解决CMA+SDD算法运算量大且可能导致星座缩减的问题。通过随机划分复平面，该算法提高了收敛速度，降低了计算量，并在16QAM调制下表现优秀。" 在无线通信领域，信道均衡是解决码间干扰(ISI)和提高系统性能的关键技术之一。恒模算法（Constant Modulus Algorithm, CMA）是一种广泛应用的盲信道均衡方法，它通过最小化输出信号的模长平方来调整均衡器权重，从而消除信道引入的失真。然而，CMA算法本身可能无法完全恢复原始信号，特别是在高阶调制如16QAM的情况下。 并行软方向判决恒模算法（Concurrent Soft Decision-Directed Constant Modulus Algorithm, CMA+SDD）结合了软信息，显著改善了CMA的性能。但这种方法的缺点是计算复杂度较高，可能导致均衡过程变慢。为了解决这个问题，本文提出了一个简化版的CMA+SDD算法。该算法在不产生星座缩减的前提下，根据均衡器输出信号星座点的位置动态地、随机地划分复平面，以此减少计算量并加快收敛速度。 相较于S.Chen算法中采用的固定复平面划分，本文提出的算法更具有灵活性，能够适应不同信道条件下的均衡需求。仿真结果证明，新算法在16QAM调制下不仅收敛速度快于S.Chen的算法，而且在低信噪比(SNR)环境下仍能保持良好的性能，这在实际无线通信系统中尤其重要，因为低SNR条件通常意味着更恶劣的通信环境。 关键词涉及到的核心概念包括： 1. 盲信道均衡：无需预先知道发送信号的精确信息，仅依靠接收到的信号自动调整均衡器参数。 2. 恒模算法：基于信号模长不变的原理，通过迭代更新均衡器权重以减小信道失真。 3. 码间干扰：由于信道效应，一个符号的干扰会影响到相邻符号的解码，降低系统性能。 4. 正交幅度调制（16QAM）：一种高数据率的数字调制方式，通过改变幅度和相位来编码多个比特。 这项研究为无线通信中的信道均衡提供了一个新的优化策略，通过降低复杂度并提高收敛速度，为实际通信系统的应用提供了更具效率的解决方案。