[发明专利]一种分数低阶统计量模值变换小波频域多模盲均衡方法

说明书

技术领域

本发明属于水声无线通信技术领域，具体指的是一种分数低阶统计量模值变换小波频域多模盲均衡方法。

背景技术

在水声通信系统中，由多径效应和信道畸变引起的码间干扰(inter-symbol interference,ISI)，降低了信息的发送速率和可靠性。为了克服水声信道中的ISI，需要采用盲自适应均衡技术来消除。盲自适应均衡技术因其不需要发射训练序列而成为水声通信领域研究的热点，时域常数模方法(constant modulus algorithm,CMA)应用最为广泛，该方法非常适用于对常模信号的均衡。然而，非常模M阶正交幅度调制信号(MQAM)的星座和其统计模值不匹配，导致CMA对MQAM(例如16QAM信号)的均衡效果较差。通过模值变换将非常模MQAM的多个幅度模值变换成单一幅度模值后，对其进行均衡，有效降低了稳态误差。

在传统盲自适应均衡方法（简称盲均衡方法）中，信道噪声都被假设为高斯噪声，但是近些年的大量研究表明，实际信道中的一些噪声经常表现为较强的脉冲性，并不完全服从高斯分布模型，而是一种称为α稳定分布的广义高斯分布模型。在α稳定分布噪声中，信号的二阶统计量是不存在的，基于信号二阶统计量的信号处理方法已经不再适用，因此需要采用分数低阶统计量对信号进行分析与处理。

频域常数模方法(frequency domain constant modulus algorithm，FCMA)将传统时域盲均衡方法变换到频域进行盲均衡处理，由于利用了快速傅里叶变换(fast fourier transform，FFT)和重叠保留法(overlap-save law，OSL)，减少了时域盲均衡方法的计算量。将正交小波变换引入到盲均衡方法中，利用正交小波对均衡器输入信号良好的去相关性，加快了收敛速度。

综上所述，现有技术中，对α稳定分布噪声信道条件下多模盲均衡问题还没有形成一个完整、有效的技术方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，针对时域常数模方法CMA在α稳定分布噪声中性能退化及其无法有效均衡16阶正交幅度调制多模信号的缺点，提出一种分数低阶统计量模值变换小波频域多模盲均衡方法WT-FLOSMTFMMA；所述方法利用分数低阶统计量对α稳定分布噪声进行抑制，利用模值变换将多个幅度模值变换成单一幅度模值，以降低稳态误差；利用快速傅里叶变换及重叠保留法，以减少传统盲均衡方法的计算量；利用正交小波变换，以降低均衡器输入信号的自相关性。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种分数低阶统计量模值变换小波频域多模盲均衡方法，包括如下步骤：

步骤A，将发射信号a(n)经过脉冲响应信道c(n)得到信道输出向量b(n)，其中n为时间序列；

步骤B，采用α稳定分布噪声w(n)和步骤A所述的信道输出向量b(n)得到正交小波变换前的均衡器输入信号y(n)：y(n)=w(n)+b(n)；

步骤C，对步骤B所述的均衡器输入信号y(n)取其实部y_r(n)和虚部y_i(n)，然后对实部y_r(n)和虚部y_i(n)分别进行正交小波变换，则经过正交小波变换后的信号为

v_r(n)=Qy_r(n)，v_i(n)=Qy_i(n)

式中，Q为正交小波变换矩阵，v_r(n)和v_i(n)分别为时域均衡器输入信号y(n)的实部y_r(n)和虚部y_i(n)经过正交小波变换后的信号分量，频域均衡器输出Z(N)的实部Z_r(N)和虚部Z_i(N)分别为

Z_r(N)=R_r(N)F_r(N)，Z_i(N)=R_i(N)F_i(N)

式中，N表示长度为L的数据块的块数，L为均衡器权向量长度，F_r(N)和F_i(N)分别为频域均衡器权向量F(N)的实部和虚部，R_r(N)和R_i(N)分别为v_r(n)和v_i(n)经过快速傅里叶变换后的频域实部和虚部；