基于高斯过程回归的多模盲均衡方法研究

高斯过程回归在多模盲均衡方法中的应用 高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种基于概率论的机器学习算法，能够对复杂的非线性关系进行建模和预测。在多模盲均衡方法中，GPR被用于解决相位旋转问题和码间干扰问题。 多模盲均衡方法是指在不知道信道信息的情况下，通过对信号的处理和分析来恢复原始信号的方法。传统的多模算法将会引入相位信息，误差函数被分为实部和虚部，以解决相位旋转问题。 本文提出一个新的将多模（MMA）误差函数加入到传统的高斯过程回归（GPR）框架的多模盲均衡方法。该方法通过将MMA误差函数加入到GPR框架中，能够解决相位旋转问题和码间干扰问题。 GPR框架下的后验密度函数是通过贝叶斯规则的高斯先验权重前提下得到的。提出的盲GPR均衡器是基于线性权重的回归模型。该方法可以避免繁琐的交叉验证过程，并展示了较好的性能。 与最先进的机器学习盲SVR（IRWLS）均衡器相比，提出的盲GPR均衡器没有繁琐的交叉验证过程且在码间干扰和输出信号星座图方面展示了较好的性能。 GPR在多模盲均衡方法中的应用具有以下几个优点： 1. 能够解决相位旋转问题和码间干扰问题。 2. 能够避免繁琐的交叉验证过程。 3. 展示了较好的性能。 本文提出了一种新的基于高斯过程回归的多模盲均衡方法，该方法能够解决相位旋转问题和码间干扰问题，并展示了较好的性能。 关键词：高斯过程回归；盲均衡；多模信号；单输入单输入系统。 中图分类号：TN015 高斯过程回归是一种强大的机器学习算法，能够对复杂的非线性关系进行建模和预测。在多模盲均衡方法中，GPR能够解决相位旋转问题和码间干扰问题，展示了较好的性能。未来，GPR将会在更多的领域中发挥重要作用。