发明名称 一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法
摘要 针对MIMO系统的传统常模盲均衡方法抑制信道间干扰能力弱、收敛速度慢、稳态误差大的缺陷,本发明从降低信道间和信号间相关性入手,发明了一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法,利用奇异值分解降低了信道输出信号的相关性;利用正交小波基函数对MIMO信道输出信号作正交小波变换,降低了盲均衡器输入信号的自相关性;在充分考虑信道间相关性的基础上,重新定义MIMO系统常模盲均衡算法的代价函数,降低了盲均衡器输出信号的互相关性;由变步长函数控制盲均衡权向量更新过程,加快了收敛速度、降低稳态误差。
申请公布号 CN103825851A 申请公布日期 2014.05.28
申请号 CN201410027389.9 申请日期 2014.01.21
申请人 南京信息工程大学 发明人 郭业才;高亚兰;王慧;黄友锐
分类号 H04L25/03(2006.01)I;H04B7/08(2006.01)I 主分类号 H04L25/03(2006.01)I
代理机构 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人 顾进;叶涓涓
主权项 1.一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤A,系统输入向量A(k)通过信道H(k)后与信道噪声向量W(k)相加,得到信道输出向量Y(k):Y(k)=H(k)A(k),其中输入信号向量A(k)为M×L维矩阵,信道冲激响应H(k)为D×M维矩阵,信道输出向量Y(k)为D×L维矩阵,M、L、D为正整数;k为时间序列;步骤B,步骤A所述的信道输出向量Y(k)经过奇异值分解变换器得到N×L维分解矩阵V(k),且<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>V</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>V</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>V</mi><mi>N</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>v</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd><msub><mi>v</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>v</mi><mi>N</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo></mtd><mtd><msub><mi>v</mi><mi>N</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mi>L</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mi>SY</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>其中,S为N×D维变换矩阵,N为正整数,v<sub>N</sub>(k-L+1)表示矩阵V(k)中第N行第L-1列元素;步骤C,步骤B所述的分解矩阵V(k)经正交小波变换器得到盲均衡器输入信号向量为N×L维矩阵R(k),且<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><mi>R</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='[' close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>R</mi><mn>1</mn></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>&CenterDot;</mo></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>R</mi><mi>N</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mi>QV</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths>其中Q为N×N维的正交小波变换矩阵;步骤D,步骤C所述的盲均衡器输入信号向量R(k)通过盲均衡器,得到盲均衡器输出信号z(k):z(k)=F(k)R(k),其中,盲均衡器权向量F(k)为N×N维矩阵。
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