基于支持向量机的自适应判决反馈均衡器设计方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的自适应判决反馈均衡器的设计方法，包括：(1)将数字无线通信系统的发射端与接收端约定的训练数据序列输入到自适应判决反馈均衡器中；(2)初始化；(3)获取最优权值向量；(4)选取径向基函数作为支持向量机核函数，采用交叉验证的方式求解支持向量机核函数中的惩罚因子和径向基核函数指数系数，获取支持向量机最优系数；(5)重新初始化；(6)获取均衡器的最终输出信号。本发明能有效地克服现有技术中自适应判决反馈均衡器的判决精度低的缺点，有效地提升了自适应判决反馈均衡器的均衡效果，明显地降低了系统的误比特率。

主权项

1.基于支持向量机的自适应判决反馈均衡器设计方法，包括如下步骤： (1)将数字无线通信系统的发射端与接收端约定的训练数据序列输入到自适应判决反馈均衡器中； (2)初始化 将自适应判决反馈均衡器的权值向量以及逆自相关矩阵分别初始化为零向量和单位矩阵，利用训练序列向量和数字信号的调制方式确定支持向量机训练集； (3)获取最优权值向量 3a)根据自适应判决反馈均衡器的信号估计值与训练信号之间的差值，利用最小递归二乘算法对权值向量和逆自相关矩阵进行自适应迭代更新； 3b)当自适应判决反馈均衡器的信号估计值与训练信号之间的差值小于给定的阈值或者迭代次数大于训练序列长度时，终止迭代，得到最优权值向量和逆自相关矩阵； (4)获取支持向量机最优系数4a)选取径向基函数作为支持向量机核函数； 4b)采用交叉验证的方式求解支持向量机核函数中的惩罚因子和径向基核函数指数系数； 4c)当迭代次数大于支持向量机训练集长度时，终止迭代，输出支持向量机中惩罚因子和径向基核函数指数系数的最优值； (5)重新初始化 将步骤3b)得到的最优权值向量和逆自相关矩阵重新设为自适应判决反馈均衡器的权值向量和逆自相关矩阵的初始值，根据步骤(4)得到的最优径向基核函数指数系数和惩罚因子构建支持向量机分类器； (6)获取均衡器的最终输出信号 6a)将支持向量机分类器作为自适应判决均衡器的判决部分，对估计信号进行归类，得到判决后的信号，取判决后的信号值与估计信号值之间的差值； 所述判决后的信号值与估计信号值之间的差值，按如下步骤获得： 第一、将信号估计值输入到支持向量机分类器中，得到类标值，根据类标值与调 制信号值之间的映射关系，得到其对应的信号值； 第二、按照下式，获得自适应判决反馈均衡器输出估计信号值， 其中，y_j为第j次迭代自适应判决反馈均衡器的估计信号值；x_j为第j次迭代自适应判决反馈均衡器输入信号向量，T为转置符号；为第j-1次迭代时自适应判决反馈均衡器的权值向量，j＝1，2，...，L，L为输入数字信号序列的长度；第三、将支持向量机分类器输出的判决信号作为训练信号，按照下式获得判决后的信号值与估计信号值之间的差值其中，为第j次迭代后的判决误差；为第j次迭代后支持向量机分类器输出的判决信号；y_j为第j次迭代自适应判决反馈均衡器的估计信号值，j=1，2，...，L，L为输入数字信号序列的长度；6b)将判决后的信号视为训练信号，使用最小递归二乘算法对自适应判决反馈均衡器中的权值向量和逆自相关矩阵进行迭代更新； 6c)当迭代次数大于数据包长度时终止迭代，返回步骤(1)，同时输出支持向量机分类器的判决信号。