（全文） 自适应盲均衡技术 郭业才著 以及MATLAB代码177342

《自适应盲均衡技术》首次以水声信道为主要研究对象，以恢复原发射序列为主要目标，利用先进的信号处理理论，系统地论述了水声信道盲均衡理论、算法与应用等方面的研究。在分析水声信道特点、盲均衡意义与发展进程及盲均衡基础理论之后，详尽论述了基于变步长的常数模盲均衡、基于不同误差测度函数的盲均衡、基于高阶统计量的盲均衡、基于统计特性均衡准则的盲均衡、基于不同切换准则的双模式盲均衡、基于分数间隔的盲均衡等技术。《自适应盲均衡技术》是国内首部系统论述水声信道盲均衡的专著，内容系统、全面、新颖，理论与应用相结合。适合于从事信息与通信工程领域的科技工作者研读，也可作为高等学校各相关专业研究生的参考书[1] 。

%% 1.常规 CMA 算法

%---- 16QAM信号的CMA算法-----------
%1. ---- 参数设定-----------
SNR = 30;                        %信噪比
L = 13;                               %均衡器阶数（阶数不要太高，太高容易不稳定，得到全局最小误差需要的迭代次数也增加）
u_cma = 1e-4;                  %CMA迭代时候的步长
u_lms = 2e-3;                   %LMS迭代时候的步长
W = 3.1;                           %特征值分散度
N = 10000;                       %处理的信号序列的长度
R2 = 13.2;                         %Godard常数 xd=[-3 -3;-3 -1;-3 1;-3 3;-1 -3;-1 -1;-1 1;-1 3;1 -3;1 -1;1 1;1 3; 3 -3;3 -1;3 1;3 3;]
                                        % xs=xd（:1）+xd（:2）*sqrt（-1）;  R2=mean（abs（xs）.^4）./mean（abs（xs）.^2）=13.2; 
a = zeros（100001）;
x = zeros（100001）;
y = zeros（N-（L-1）1）;
y1 = zeros（N-（L-1）1）;

%产生随机信道信号
b = rand（[10000 1]）;
c = rand（[10000 1]）;

for n = 1:10000
    if b（n） > 0.5
        b（n） = 3;
    else
        b（n） = 1;
    end
    if c（n） > 0.5
        c（n） = 3;
    else
        c（n） = 1;
    end
end
 
for n = 1:10000
    a（n） = sign（randn（1））*b（n） + 1i*sign（randn（1））*c（n）;
end

%产生通过LTI信道后的响应
h = zeros（13）;
for n =1:3
    h（n） = 0.5*（1 + cos（2*pi*（n-2）/W））;
end

for n = 3:10000
    x（n） = h（1）*a（n） + h（2）*a（n-1） + h（3）*a（n-2） ;         %通过LTI信道后的响应
end

h1=[0.005  0.009 -0.0024 0.854 -0.218 0.049 -0.016]; %典型电话信道
h2=[1 0.5 0.25 0.125];                                                     %普通信道
h3=[0.0410+0.01091i 0.0495+0.01231i 0.0672+0.01701i 0.0919+0.0235 0.7920+0.12811i 0.3960+0.08711i 0.2715+0.04981i 0.2291+0.04141i 0.1287+0.01541i 0.1032+0.01191i];
h4=[0.3132 -0.104 0.8908 0.3134];   %[0.3132  - o.  104  0.8908  0.3134JC
hn=h4;
x=conv（hna）;
x=conv（[0.005  0.009 -0.0024 0.854 -0.218 0.049 -0.016]a）;
x = awgn（xSNR）;                                                 %加入白噪声，SNR在文件开始出设定

%盲均衡算法
for k=1:N-L+1
    X（k:） = x（k:k+L-1） ;
end

w（11:L） = 0;
w（1（L+1）/2） = 1;
aL=0.99996;
u_cma = 5e-5;   
for k = 1:N-（L-1）
    y（k） = X（k:）*w（k:）‘;   
    e（k） = y（k）*（R2-abs（y（k））^2）;
    w（k+1:） =  w（k:）+u_cma*e（k）‘ * X（k:）;
    %{
%对CMA算法计算得到的点进行判定
    if （abs（y（k） - （3+3i）） < 1）
        y1（k） = 3 + 3i;
    elseif （abs（y（k） - （3-3i）） < 1）
        y1（k） = 3 - 3i;
    elseif （abs（y（k） - （-3+3i）） < 1）
        y1（k） = -3 + 3i;
    elseif （abs（y（k） - （-3-3i）） < 1）
        y1（k） = -3 - 3i;
        
    elseif （abs（y（k） - （1+3i）） < 1）
        y1（k） = 1+3i;
    elseif （abs（y（k） - （1-3i）） < 1）
        y1（k） = 1-3i;
    elseif （abs（y（k） - （-1+3i）） < 1）
        y1（k） = -1+3i;
    elseif （abs（y（k） - （-1-3i）） < 1）
        y1（k） = -1-3i;
        
    elseif （abs（y（k） - （3+i）） < 1）
        y1（k） = 3+i;
    elseif （abs（y（k） - （3-i）） < 1）
        y1（k） = 3-i;
    elseif （abs（y（k） - （-3+i）） < 1）
        y1（k） = -3+i;
    elseif （abs（y（k） - （-3-i）） < 1）
        y1（k） = -3-i;
        
    elseif （abs（y（k） - （1+i）） < 1）
        y1（k） = 1+i;
    elseif （abs（y（k） - （1-i）） < 1）
        y1（k） = 1-i;
    elseif （abs（y（k） - （-1+i）） < 1）
        y1（k） = -1+i;
    elseif （abs（y（k） - （-1-i）） < 1）
        y1（k） = -1-i;
        
    else
      

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        255  2017-12-25 10:07  Matlab代码\averageC2.mat

     文件        341  2017-12-27 09:41  Matlab代码\averageC4.mat

     文件      12546  2017-12-22 14:59  Matlab代码\CMA_DDLMS.m

     文件       4411  2017-12-20 15:51  Matlab代码\Rayleigh_16QAM_CMA.m

     文件       2025  2017-12-20 15:48  Matlab代码\Rayleigh_4QAM_CMA.m

     文件   13642193  2017-12-20 11:13  （全文） 自适应盲均衡技术 郭业才著.pdf

     目录          0  2018-01-23 09:27  Matlab代码

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             13661771                    7