如发现有乱码，请点击下面链接浏览原文
正文摘录:

代凌云等：TIT()系统中盲FIR信道辨识方法的性能分析TITO系统中盲FIR信道辨识方法的性能分析代凌云，刘琚(曲阜师范大学山东日照276826)摘要：近年来，统计信号处理已经成为无线通信发展中的一项关键技术，特别是被ISI和MAI严重污染的宽带多用户通信系统。针对TITO(Two—Input—Two—Output)情况下，交叉信号混叠的信道的盲辨识问题介绍了一种分析解法，数学工具是SOS(Second—Order—Statistics)。在阐述问题的时候，认为源谱和混叠信道都是未知的，如果源相关信息有效，这种方法能解决通常的MIMO(Multiple—Input—Multiple—Output)系统问题。针对这种方法，我们对他作了性能分析，仿真结果表明他可以较好地辨识混叠滤波器，具有较强的鲁棒性。并用维纳滤波的方法恢复出了原始语音信号，证明这种方法也适用于非平稳信号的情况。关键词：盲信道辨识；二阶统计；鲁棒性；正则化均方误差中图分类号：TN911.5文献标识码：B文章编号：1004—373X(2006)2l一00604PerformanceAnalysisofBlindFIRChnanelIdentificationinTITOSystemDAII，ingyun，I。IU_iL。(QufuNormalUniversity，Rizhao.276826.(、hi】1a)Abstract：Inrecentyears，thestatisticsignalprocessinghasbecomeakeyteclmiqueinwirelesscommunicationdevelop—ment，especiallythewidebandmulti—usercommunicationsystemwhichwaspollutedbyISIandMAI.Theblindchanneliden—tificationwaspropesedaccordingtoTITO，themathtoolwasSoS.Thesurcespectrumandcbannalwereunknown，themethodcansolvetheproblemofMIMOwhilesourceinformationwaseffective.SimulationresuItprovedthattherobUStness()fthemethod，perfectperformanceofthealgorithm.Keywords：blindchannelidentification；second—orderstatistics；robustness：normalizedmean—squareerror1引言在过去十年里，盲系统辨识和均衡方法取得了很大发展。这个领域里的贡献主要有两种：处理单个源(SIS()／SIMO)情况下的方法和多个源混迭(MIMO)情况下的处理方法。对于第一类问题，已经有基于观测信号的高阶统计特性和二阶周期平稳统计特性的各种各样的技术。SOS已经被成功地应用到过去单个源问题中。近来.有一些SIS()系统的盲均衡方法被用到MIM()系统中，但是一般性的MIMO问题并没有被解决。用HOS解决TI—TO问题已经被讨论过。MIM()问题也趋向于用SOS方法来解决，Parra等提出了一种成功地算法，然而，这种方法只适用于非统计信号，他们用频率域分析和迭代最小均方优化一个合适的能量函数。这种方法能够成功地分离语音信号的卷积混迭。另外，统计信号的MIMO问题也已经被研究：I，indgrenandBroman用一种基于代价函数梯度下降算法优化的方法解决TITO问题，这种方法的缺收稿日期：2006—0526基金项目：曲阜师范大学科研启动基金资助点是代价函数存在局部最小点，并日住分析和决定收敛域方面存在困难。通常的N输入N输出MIM()问题。源统计‘特性是未知的.假设输入信号有相同的已知周期，并且在一定的信道条件下.已经有一种有限长信号的分离方法。本文针对TIT()情况下.交叉信号混迭的混迭信道的盲辨识问题介绍了一种分析解法，数!学工具是SOS。在阐述问题的时候.认为源潜和混迭信道都是未知的，如果源相关信息有效，这种方法能解决通常的MIM()系统问题。针对这种方法，我们对他作了性能分析，仿真结果表明即使在噪声情况下，短时傅里叶变换谱的统计特性也足够可以求出混叠滤波器，并通过正则化均方误差NMSE..(NorrealizedMean—squareError)证明该算法具有较强的鲁棒性。2盲TITO系统辨识2.1问题阐述首先，我们考虑通常的MIM()问题，在这里。假设”个随机序列“，(是)，…川。(走)来表示”个源“。(是).…，“，，(是)的多信道混叠输出：