基于最大相关熵准则的恒模盲均衡算法

摘要：

针对恒模算法(constant modulus algorithm,CMA)在脉冲噪声环境下性能退化的问题,本文基于最大相关熵准则(maximum correntropy criterion,MCC)对恒模算法中基于最小均方误差(mean square error,MSE)准则的代价函数进行修正,推导出适用于脉冲噪声环境的基于MCC准则的恒模盲均衡算法(MCC_CMA).该算法利用通信信号的恒模特性,首先得到发送信号与均衡器输出信号模值的误差信号,再通过使模值误差信号的相关熵最大来获得其迭代误差调节项,避免了传统高阶统计量算法在脉冲噪声环境下性能退化的问题.对高斯噪声以及α-稳定分布和混合高斯分布两种脉冲噪声环境下的信道均衡问题的仿真实验表明,相对于经典的自适应恒模盲均衡算法,MCC_CMA算法不依赖噪声的先验知识就能获得较快的收敛速度、较低的剩余码间干扰和误码率,并且在不同脉冲强度的脉冲噪声环境下都能够得到较好的均衡结果,表明MCC_CMA算法具有很好的鲁棒性.

关键词：盲均衡、最大相关熵准则、脉冲噪声、恒模算法

所属期刊栏目：36

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金资助项目;大连市科技创新项目;中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：118-124