加入判决引导的恒模均衡算法优化

加入判决引导的恒模均衡算法优化

梅凡;邓元策;王竹刚

【摘要】Multipath propagation and bandwidth limitation bring the Inter-Symbol Interface(ISI) during signal transmission through of wireless channel. Constant Modulus Algorithm(CMA) is the mostly used blind equalization method. This paper proposed an optimized CMA method which introduces Decision-directed error and variable step size, in order to provide faster convergence and smaller steady state error compared with traditional CMA. Simulation experiments prove the performance of the proposed algorithm, performance show that it is easier to be fulfilled with hardware.%多径传输和带宽的限制使得无线信道的传输存在码间串扰（ISI）。恒模均衡算法（CMA）是最常用的自适应盲均衡技术。针对CMA收敛较慢和收敛之后稳态误差较大的问题，利用最小均方误差（MSE）引入判决引导误差，同时也引入了变步长。仿真实验表明该算法对比CMA而言能够提高收敛速度，稳态误差更小，同时易于硬件实现。

【期刊名称】《电子设计工程》

【年(卷),期】2016(024)023

【总页数】4页(P143-145,156)

【关键词】恒模均衡;判决引导;变步长;最小均方误差

【作者】梅凡;邓元策;王竹刚

【作者单位】中国科学院国家空间中心北京100190; 中国科学院大学北京100190;中国科学院大学北京100190;中国科学院国家空间中心北京100190【正文语种】中文

【中图分类】TN911.5

无线通信中，信道环境的复杂多变使得信号通过多条路径到达接收端，因此带来了多径干扰。理想波形传输无失真的条件被破坏，码间串扰（ISI，Inter Symbol Interference）因此产生。自适应信道均衡是改善码间串扰、提高通信质量的常用方法。盲均衡技术是自一种新兴的自适应均衡技术，其特点是不需要参考输入的训练序列，而只需要利用接收序列本身的先验信息来实现信道均衡。在通信系统中不必发送训练序列对信道利用效率是一种有效提高。相较其他均衡技术，盲均衡可以达到更好均衡性能。盲均衡技术优越的性能使它成为通信领域中热点研究的课题之一，并在数字通信、雷达、地震和图像处理等系统中得到广泛应用。在盲均衡的几种算法中，又以对于恒模算法（CMA，Constant Modulus Algorithm）的研究最为广泛。CMA算法存在一些问题，也是近年来均衡技术的焦点。

CMA（Constant Modulus algorithm）的最大优点是无需使用训练序列，依据某种准则产生与希望恢复的输入信号逼近的滤波结果。其结构如图1所示。

均衡器的结构采用的是如下的横向抽头式滤波器，滤波器输出为：

式中，Y（n）为滤波器输入，W（n）为滤波器抽头系数。抽头迭代公式为:

其中用来近似替代x（n）的无记忆非线性函数。

CMA算法的权值迭代公式为：

CMA的缺点有两个：收敛慢和稳态误差大。不少学者利用CMA的改进算法对多模均衡进行了研究。文献[5]提出了用于均衡捕获阶段的联合CMA+DDLMS均衡算法，但是该算法只用在捕获阶段，收敛后稳态误差没有改进，文献[8]提出了适

用于QAM的多模式均衡，但是多模权向量部分的半径无法在均衡之前给出，文献[9]利用径向分散度的概念来调整两种代价函数的权重，但是径向分散度的门限值根据星座的不同而不同，需要提前计算得出，HE L等人在文献[10]中针对QAM 信号利用随机梯度算法更新CMA代价函数和匹配误差函数，但是算法硬件不易实现，实用性不高。

针对收敛慢的问题，可以考虑采用变步长的方法，在误差较大的初始阶段采用较大的步长来增大收敛速度。针对稳态误差较大的问题，考虑采取在收敛之后采取判决引导的反馈滤波器来进行均衡。

Bussgang算法中有一种决策指向（DD）算法，决策指向算法与CMA的差别在于其无记忆非线性函数的不同，对于二进制等概率决策指向算法而言，有：

对比CMA算法可知，决策指向算法的无记忆非线性函数g[·]=sgn（·）。决策指向算法适用于均衡过程中眼图张开的情况。对于16APSK多进制判决算法则根据具体解调算法而定。

对于CMA算法而言，误差e（n）=x~（n）[Rc-|x~（n）|2]，16APSK的调制信号位于两个半径分别为R1和R2的圆上，CMA将输入信号在统计上均衡到半径为Rc的圆上，该方式显然对于双模16APSK信号均衡不够精确。对算法复杂度和均衡精度折衷考虑，本文引入了判决指向算法来降低均衡误差。加入判决引导之后，对于误差e（n）进行如下修正：

其中，f1+f2=1，eCMA（n）为CMA本身误差，eDD（n）为判决引导误差。式（7）表明，加入判决引导之后的CMA算法实际上是CMA均衡和DD均衡算法的一种软切换形式，在均衡刚开始的时候，误差较大，利用CMA先使得均衡系数趋于收敛，在收敛过程中，逐渐减小CMA的权重，增大DD的权重，等到完全收敛时，CMA所占有的权重已经降低，算法已经转到跟踪精度较高的DD算法与CMA的联合均衡。这样设计的另一优势是当信道是时变信道且多径的主副信道随

时间发生变化时，误差变大，此时CMA所占的权重会增大，算法再次开始捕获，因此也能够适应多径信道条件的时变。

本算法的关键是系数f1和f2的计算问题。系数的计算应该采取简单有效、利于计算的方法。文中采用的方法是：

其中，是剩余误差平方的期望值，实际计算时，期望

用均值来替代，即取当前最小均方误差MSE与到当前时刻为止最小均方误差MSE 的最大值的比值作为CMA误差的系数。该比值反映算法的收敛程度，因此可以用来当作CMA误差的系数。

步长大小是决定CMA算法收敛的关键，步长较大时，抽头系数调整幅度大，算法收敛速度快，当均衡器抽头系数接近最佳系数时，步长较大使得抽头系数在最佳系数值附近来回振荡而无法进一步收敛，带来了较大的剩余误差。相反抽头系数较小时，算法需要较长时间才能达到收敛，接近最佳系数时，抽头系数振荡幅度较小，稳态误差也较小。

在变步长的算法设计中，本文依然利用前面计算出的CMA的误差系数f1，它代表的是算法的收敛程度，因此也可以用来调节步长，为了使得步长能在一定范围内连续变化，本文从降低复杂度的角度考虑，采取线性变步长函数，因此步长调整函数为：

该线性函数使得步长在umax和umin之间变化。k和b可以由umax和umin 计算得出。当f1一直增大时，说明算法尚未收敛，此时应该增大步长，当f1较小时，算法已经收敛，此时应该减小步长，使得抽头系数在最佳系数周围小幅度振荡[16-18]。

在硬件实现上，MSE计算更新模块只需要采取一个移位寄存器和比较模块，比较当前误差输入与历史误差最大值，更新误差最大值即可，简单可行。综上，系统框图如图2所示：

图2可以看出，对比CMA而言，文中的算法主要改进在两部分：1）引入判决反

馈误差，用来降低CMA稳态误差；2）引入变步长，用来加快CMA的收敛速度。这两部分都是由代表收敛程度的MSE所计算得出的权重系数来进行控制。

利用simulink搭建模型对算法进行仿真，多径信道冲击响应为 [0.01 0.08-0.126-0.25 0.704 7 0.25-0.02 0.016-0.05]，发送信号为16APSK调制信号，

Eb/N0=22 dB，信号平均功率为1，星座半径和分别为0.326 9和0.893 1。仿

真结果如下：

图3和图4是均衡之后的星座图，由图3、图4可见，与CMA算法星座图相比，本文算法处于中间的零散点更少，说明收敛速度更快。而由图5也可以看出，本

文算法相比CMA算法稳态误差更小。从图5中MSE对比可以看出，本文算法比CMA算法稳态误差更小，能够降低稳态误差30%左右。

CMA是盲均衡最常用的算法，针对CMA算法收敛速度慢和稳态误差大的缺点，

本文提出了加入判决引导误差的CMA优化算法，由MSE计算出代表收敛程度的

系数，利用系数调节均衡权重，降低了跟踪阶段的稳态误差，同时利用变步长加快了捕获阶段的收敛速度。理论分析和实验表明，该算法能够有效改善CMA均衡算法的性能，而且有利于硬件实现。

【相关文献】

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网络优化利用负载均衡提高网站可用性

网络优化利用负载均衡提高网站可用性 互联网在现代社会中的重要性不言而喻，网站的可用性对于用户体 验和业务发展至关重要。然而，随着用户数量和数据流量的急剧增加，网站的性能和可靠性往往会受到挑战。为了解决这一问题，网络优化 中的负载均衡技术应运而生，它可以提高网站的可用性，提供更好的 性能和用户体验。 一、负载均衡的概念及原理 所谓负载均衡，即将网络流量合理地分配到多个服务器上，以提高 系统的整体性能和可用性。其核心原理是通过将请求分发到不同的服 务器上，达到整体负载的均衡，减轻单个服务器的负载压力。 负载均衡可以通过多种技术实现，其中最常见的包括： 1. 基于DNS的负载均衡：通过DNS服务器将用户请求解析到不同 的IP地址来实现流量分配。 2. 基于反向代理的负载均衡：通过反向代理服务器将用户请求转发 给多个后端服务器来实现流量分配。 3. 基于硬件的负载均衡：通过专门的硬件设备来实现流量的分发和 负载均衡。 二、负载均衡的优势和作用

1. 提高网站的可用性：负载均衡可以将流量分配到多台服务器上， 当一台服务器故障时，其他服务器可以继续接收请求，从而确保网站 仍然可用。 2. 提升网站性能：负载均衡可以将用户的请求合理分配到各个服务 器上，减轻单个服务器的负载压力，提高网站的整体性能和响应速度。 3. 扩展网站的容量：通过添加新的服务器，负载均衡可以帮助网站 扩展容量，应对用户流量的快速增长，提高网站的可扩展性和灵活性。 4. 更好地应对高并发请求：负载均衡可以根据服务器的负载情况， 动态地分配请求，从而避免因高并发请求而导致的服务器崩溃或过载 现象。 三、常见的负载均衡算法 1. 轮询算法（Round Robin）：按照服务器的顺序依次分发请求， 均衡地分配流量。 2. 最小连接数算法（Least Connections）：将请求分发到当前连接 数最少的服务器上，以实现负载的均衡。 3. 最少响应时间算法（Least Response Time）：将请求分发到响应 时间最短的服务器上，以提供更快的响应速度。 除了上述算法外，还有基于权重、哈希值、IP地址等的负载均衡算法，可以根据实际需求选择合适的算法。 四、负载均衡的部署方式

基于智能算法的微电网电力负荷均衡优化系统设计与实现

基于智能算法的微电网电力负荷均衡优化系 统设计与实现 随着电力需求的不断增长和能源供应的不稳定性，微电网作为一 种新兴的能源供应方式，逐渐受到了广泛关注。然而，微电网中存在 着电力负荷不平衡的问题，这会导致一些负载节点的能源供应不足， 影响整个系统的运行效果。因此，设计一种基于智能算法的微电网电 力负荷均衡优化系统是非常有必要的。 在传统的微电网中，常用的方法是通过手动调整发电机的输出来 实现负荷均衡。然而，随着微电网规模的不断扩大和负荷种类的增多，手动调整的方法已经无法满足需求。因此，本文提出了一种基于智能 算法的微电网电力负荷均衡优化系统。 首先，本系统采用了遗传算法来进行负荷均衡优化。遗传算法是 一种模拟生物进化过程的优化方法，它通过不断迭代和优胜劣汰的过程，找到最优解。在本系统中，我们将各个负载节点的能源需求作为 遗传算法的适应度函数，通过调整发电机的输出来满足负载节点的需求，并最终达到负载均衡的目标。 其次，为了提高系统的效率和稳定性，我们引入了模糊控制算法。模糊控制算法是一种基于人类模糊推理的控制方法，它能够处理模糊 和不确定的信息，从而实现系统的自适应调节。在本系统中，我们将 发电机的输出作为模糊控制算法的输入，根据负载节点的能源需求和 当前的能源供应情况，调整发电机的输出，以达到最优的负载均衡效果。 最后，我们设计了一个基于智能算法的微电网电力负荷均衡优化 系统的原型，并进行了实现和测试。实验结果表明，该系统能够很好 地解决微电网中的负载不均衡问题，提高系统的效率和稳定性，实现 了预期的优化效果。 综上所述，基于智能算法的微电网电力负荷均衡优化系统具有很

基于虚拟化技术的服务器负载均衡算法优化

基于虚拟化技术的服务器负载均衡算 法优化 虚拟化技术的不断发展和广泛应用为服务器负载均衡算法的优化提供了更多可能性。服务器负载均衡是分布式系统中的重要组成部分，它通过合理分配请求到不同的服务器上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。在虚拟化环境下，服务器负载均衡算法的优化尤为重要，本文将详细介绍基于虚拟化技术的服务器负载均衡算法优化。 首先，虚拟化技术的出现使得一台物理服务器可以划分为多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可以独立运行不同的操作系统和应用程序。这为服务器负载均衡算法的优化提供了更多的可能性。在研究虚拟化场景下的服务器负载均衡算法时，我们需要考虑以下几个方面。 首先，虚拟机的资源利用率是服务器负载均衡算法优化的关键。由于虚拟机在物理服务器上运行，会占用一部分物理资源。因此，在设计负载均衡算法时，需要考虑虚拟机的资源使用情况，避免资源过度分配或资源争用的情况。可以采用动态

监测虚拟机资源利用率的方法，在负载均衡过程中动态调整虚拟机的资源分配策略，以提高整个系统的性能。 其次，虚拟机的迁移技术在服务器负载均衡算法优化中起 到了重要的作用。虚拟机迁移是指将一个运行中的虚拟机从一个物理服务器迁移到另一个物理服务器的过程。通过虚拟机迁移技术，可以将负载均衡算法中的负载调整操作从物理服务器层面延展到虚拟机层面，提高负载均衡的灵活性和效果。在设计负载均衡算法时，可以考虑将迁移决策纳入算法中，并结合虚拟机的资源利用率进行优化，实现负载均衡与资源利用率的最佳平衡。 另外，虚拟网络技术也对服务器负载均衡算法的优化起到 了积极推动的作用。虚拟网络是指通过软件实现的物理网络的虚拟化，可以为虚拟机提供独立的网络环境。在虚拟化环境下，服务器之间的通信可以通过虚拟网络来实现，提高了通信的效率和可靠性。在设计服务器负载均衡算法时，可以考虑基于虚拟网络的负载监测和负载调度策略，以提高负载均衡算法的性能和可靠性。 此外，虚拟化环境下的安全性和隔离性也对负载均衡算法 的优化产生了影响。虚拟化技术可以对虚拟机进行隔离，以提高系统的安全性和可靠性。在设计负载均衡算法时，需要考虑

基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法优化

基于机器学习的网络流量预测与负载 均衡算法优化 网络流量预测与负载均衡是现代网络管理中的重要问题。 随着云计算、物联网等技术的迅速发展，网络流量的增加和变化变得越来越复杂，而传统的负载均衡算法往往无法适应这种复杂的情况。因此，基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法优化成为了一种有效的解决方案。 在传统的负载均衡算法中，通常采用的是静态的系统配置 和负载分配策略。这种方法在网络流量非常稳定且不可预测的情况下效果较好，但对于动态变化的网络流量，传统算法往往无法实时调整负载分配，导致网络拥堵、延迟高等问题。 而基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法优化可以 根据历史数据和实时数据来预测网络流量的趋势和变化，从而实现对负载均衡算法的优化。这种算法利用机器学习模型对网络流量进行训练和学习，通过分析统计数据、特征提取和模式识别等技术手段，能够较准确地预测未来的网络流量。 网络流量预测的关键是选择合适的特征和模型。特征选择 是指从大量的网络流量数据中挑选出最具代表性和预测能力的特征，常用的特征包括流量大小、流量方向、报文数量等。模型选择则是指选择合适的机器学习模型来进行网络流量预测，常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。 在负载均衡算法优化方面，基于机器学习的算法可以根据 网络流量预测结果来调整负载分配策略，从而使系统能够动态地适应网络流量的变化。例如，在网络流量较大的时候，可以采用分布式负载均衡策略，将流量均匀地分配到多个服务器上，以提高系统性能和用户体验。而在网络流量较小时，则可以采

用集中式负载均衡策略，将流量集中到一台服务器上，以节省资源和成本。 此外，基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法优化 还可以结合其他技术，如自适应网络控制、容器化等，来进一步提高网络管理的效率和质量。例如，通过将机器学习模型和容器化技术相结合，可以实现对容器的动态调度和负载均衡，从而实现更加高效和灵活的应用部署和管理。 综上所述，基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法 优化是解决现代网络管理中流量增加和变化复杂性的有效方法。它通过分析历史数据和实时数据，利用机器学习模型进行网络流量预测，并根据预测结果来调整负载分配策略，从而提高网络管理的效率和负载均衡的性能。未来，随着机器学习和网络技术的不断发展，基于机器学习的网络流量预测与负载均衡算法优化必将发挥更加重要的作用，为网络管理带来更好的解决方案。

阈值判决引导的单载波分块传输稀疏信道估计

阈值判决引导的单载波分块传输稀疏信道估计 孟庆微;苏令华;苏玉泽;孟相如;黄仰超 【摘要】为利用高速无线通信时信道的稀疏多径传播特性,改善传统单载波分块传输(SCBT)信道估计方法的性能,提出了一种阈值判决引导的稀疏信道估计方法.该方法通过导频进行初始最小二乘信道估计,利用获取的信道估计值设置判决阈值.然后,将幅值低于判决阈值的信道抽头强制置零,仅保留幅度值大于判决阈值的信道抽头估计值,从而有效地改善单载波分块传输系统的稀疏信道估计性能.基于COST 207典型乡村信道模型进行了仿真实验,结果表明:阈值判决引导的稀疏信道估计方法的实验结果最接近于信道参数已知时的误比特率性能;在信噪比为20 dB条件下,新方法的误比特率可达到5×10-4,而最小二乘算法只能达到3×10-2.该方法改善了SCBT系统的稀疏信道估计精度与复杂度,得到的结果验证了提出方法的有效性.【期刊名称】《光学精密工程》 【年(卷),期】2016(024)009 【总页数】7页(P2332-2338) 【关键词】无线通信;单载波分块传输;阈值判决;稀疏信道估计 【作者】孟庆微;苏令华;苏玉泽;孟相如;黄仰超 【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077;空军工程大学信息与导航学院,陕西西安710077

【正文语种】中文 【中图分类】TP911 近年来，数字通信系统的语音、视频和数据业务需求不断增长，无线通信传输速率显著提高，信道多径传播造成的码间串扰(ISI)越来越严重，达到几十甚至上百个码元间隔， 传统单载波连续传输方法逐个符号进行时域均衡，导致接收机复杂度大幅度提高。分块传输技术可利用快速傅里叶变换(FFT)计算频域均衡器的抽头系数，大幅度降 低了接收机的复杂度，其中，单载波分块传输(Single Carrier Block Transmission， SCBT)方案可以解决正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM)系统峰均比高且对频率偏移敏感的问题，但系统性能和复杂度与之相当，已成为后3G(Beyond 3G)无线通信系统的关键技术之一，目前已被3GPP LTE计划和IEEE 802.16标准确定为上行链路传输标准，并广泛应用于水声通信[1]、数字广播电视、航空通信[2]以及超宽带通信[3]等场景。 可靠的信道估计是高速数字通信调制解调的核心环节。常用的信道估计方法主要包括两类：导频辅助信道估计方法和盲信道估计方法。盲信道估计方法计算复杂度高、收敛速度慢，因此绝大多数无线通信系统通常以消耗少量频率带宽为代价，在发射数据帧中插入导频信号，以便接收端可以简单、可靠、实时地完成信道估计。SCBT系统的导频辅助信道估计方法主要包括基于最小二乘准则的信道估计方法 [4-5]和PN序列相关信道估计[6-7]方法。PN序列相关信道估计方法计算复杂度低，实现简单，但性能较差。最小二乘信道估计方法广泛应用于高速无线通信系统，其在多径密集型分布的无线信道中性能最优。 随着无线通信传输速率的不断提高，信道稀疏多径传播特性越来越显著，其传输能量通常集中在少数几条路径上。信道的稀疏多径传输特性为高速无线通信提供了机