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关于步长方面论文例文,与一种新型变步长CMA盲均衡算法相关本科毕业论文范文
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时,算法发散.由图5（b）可知,[α]大于1时,算法收敛速度也降低.所以[α]过大过小都会导致算法收敛速度降低.当[α]增大时,稳态误差减小.综合考虑收敛速度以及收敛精度,以下仿真取参数[α]等于0.9,[β]等于0.004.图5不同[α],[β]参数对改进算法收敛曲线的影响
3.2固定步长,瑞利步长以及改进后的瑞利步长下的分析比较
三种算法的收敛曲线比较如下：
仿真环境：典型信道,输入信号为4QAM调制方式,信噪比为20dB,滤波器阶数为11,实验仿真次数2000次.本实验中变步长算法中参数取[α]等于0.9,[β]等于0.004,仿真结果如图6所示.
图6（a）是固定步长CMA,瑞利步长CMA以及改进后的瑞利CMA三种算法的收敛曲线图,图（b）是收敛曲线的放大图,由图可以得出改进后的CMA算法收敛速度和收敛精度都高于前两种算法.
3.3算法星座图
仿真环境：典型信道.输入信号为4QAM调制方式,信噪比为20dB,滤波器阶数为11,实验仿真次数2000次.仿真结果如图7所示.图7（a）为接收信号星座图,图7（b）为均衡器输入信号星座图,图7（c）为固定步长CMA算法输出星座图,图7（d）为瑞利步长CMA算法输出星座图,图7（e）为改进的瑞利步长CMA算法输出星座图.从图7可以看出,经过改进算法的均衡器均衡之后的输出星座图更加紧密集中,清晰,即改进算法取得了更好的均衡效果,具有更小的稳态误差.
4结语
本文提出的基于瑞利分布的变步长恒模盲均衡算法及其改进的变步长恒模算法解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的算法收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提高了CMA算法的性能.算法理论分析和计算机仿真结果显示在稳态误差一样的情况下,改进的算法具有更快的收敛速度.
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