高阶矩在盲均衡算法中的应用研究

"这篇文章是2000年发表在四川大学学报(自然科学版)的一篇自然科学论文，探讨了在数字通信中利用高阶矩解决盲均衡问题的新方法，主要作者包括付强、雷菁和郑林华。文章讨论了传统梯度估值计算均衡系数在收敛性上的不足，并提出了一种基于高阶矩的解决方案，适用于QAM系统。" 在数字通信领域，均衡技术是至关重要的，用于消除信道失真和码间串扰(ISI)。盲均衡作为无需训练序列的自适应均衡技术，在无法获取精确训练序列的实际情况中具有显著优势。然而，现有的盲均衡算法，如最小均方误差算法，依赖于梯度估值来计算最优均衡系数，可能会面临收敛性不佳的问题。 该论文提出了一种新的方法，利用信号的高阶矩（四阶统计矩）来求解均衡器的抽头系数。这种方法对于四电平正交幅度调制（4QAM）系统的盲均衡尤其有效。4QAM信号由两路独立的多进制基带信号正交调制产生，其在传输过程中可能受到信道失真和干扰的影响，导致接收信号失真。 系统模型中，QAM信号经过信道传输后，接收端接收到的信号可能不再与发送端一致。传统的均衡方法通过训练序列调整横向滤波器（TF）的抽头系数，但盲均衡则避免了这一需求。论文提出的高阶矩方法，通过分析输入和输出信号的四阶统计特性，可以自适应地调整均衡系数，从而改善均衡效果。 通过这种方法，即使在存在码间串扰和信道干扰的情况下，也能有效地进行均衡，尤其是在这些干扰较小的场景下，性能表现良好。论文深入讨论了算法的性能，并提供了相关的数学推导和分析，为数字通信中的盲均衡技术提供了新的思路和理论支持。 这篇论文为解决数字通信中的盲均衡问题提供了一个创新的解决方案，强调了高阶统计量在改善均衡算法收敛性和性能上的潜力，对后续的科研工作和实际通信系统设计具有一定的指导意义。