改进的多模算法：解决QAM信号盲均衡中的问题

在大数据和算法的背景下，本研究论文深入探讨了非恒模性质信号中的恒模算法（CMA）在无线通信领域的应用。无线通信中的一个重要挑战是码间干扰，这直接影响通信质量。传统的均衡技术，如训练序列均衡，由于需要预先发送信号，不仅占用频谱资源，而且在某些实时通信场景中难以实施。盲均衡技术，尤其是CMA，因其无需预先发送训练序列，仅依赖接收端接收到的信号统计信息来自动调整均衡参数，从而显示出优势。 CMA算法以其计算量小、收敛速度快的特点，在处理具有固定模值的信号时表现出色，例如低阶QAM信号。然而，对于高阶QAM信号，CMA的局限性表现在较高的误码率和较慢的收敛速度，这是因为其代价函数设计的不足。这提示我们需要寻找更适应这类信号特性的优化方法。 多模算法（MMA）是对CMA的改进，旨在解决QAM信号中的相位旋转问题，但它的误码率和收敛速度仍有提升空间。本文在此基础上，引入星座匹配的思想，提出了一个改良的MMA算法，仿真结果显示，新算法在降低误码率和加快收敛速度方面取得了显著改善。 另一方面，论文还提及了符号恒模算法（Sign-CMA），由V.Weerackody和S.A.Kassam提出，虽然稳态误差较小且运算量小，但其收敛速度相对较慢。针对Sign-CMA的不足，论文提出了双模式均衡算法，特别针对高阶QAM信号的相位旋转问题，它在稳定状态下具有较低的剩余误码，相比于CMA，误码率更低。 总结起来，本文的核心贡献在于针对无线通信中非恒模性质信号的特性，对CMA、MMA和Sign-CMA等算法进行了优化和改进，以提高在高阶QAM信号下的性能，特别是通过引入星座匹配策略来提升误码率控制和收敛速度。这些研究成果对于提升无线通信系统的效率和稳定性具有重要意义。