信号の周期性を用いたブラインド等化に関する研究

利用信号周期性的盲均衡研究

基本信息

批准号：
11750373
负责人：
大野修一
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Shimane University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,信号の周期性を用いた多入力多出力(ダイナミック)システムのブラインド等化法についての基礎的研究およびアルゴリズムの開発を行った.研究成果を以下にまとめる。・1入力多出力システムのブラインド等化のための,巡回格子アルゴリズムを用いた逐次アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは,従来法より計算量が少なく,ハードウェアへの実装が容易である。また,コンピュータシミュレーションによりアルゴリズムの性能を評価し,従来法とほぼ同じ性能を持つことを確認した。現在,開発した手法を,多入力多出力システムのブラインド等化へ拡張中である。・あるクラスの多入力多出力システムに対し,信号の周期性を用いた二次統計量によるブラインド等化を適用すると,入力信号にユニタリ行列をかけたものが出力される。このユニタリ行列(多入力多出力スカラーシステム)に対する等化を行うため,遺伝アルゴリズムを用いた等化法を開発した。コンピュータシミュレーションにより,提案アルゴリズムは,従来の勾配法を用いた手法より,誤差が少なくかつ高速に収束することを確かめた。遺伝アルゴリズムは,大域探索に優れているが,局所探索には必ずしも適していない。そこで,遺伝アルゴリズムと局所探索に優れた勾配法を併用したアルゴリズムの開発を行っている。

今年，我们针对利用信号周期性的多输入多输出（动态）系统的盲均衡方法进行了基础研究并开发了算法。研究成果总结如下。・我们开发了一种使用循环格算法的顺序算法，用于单输入多输出系统的盲均衡。该算法比传统方法需要更少的计算量，并且易于硬件实现。此外，通过计算机仿真对该算法的性能进行了评估，证实该算法与传统方法具有几乎相同的性能。我们目前正在将开发的方法扩展到多输入、多输出系统的盲均衡。 - 当使用信号周期性的二阶统计的盲均衡应用于某一类多输入多输出系统时，输出是输入信号乘以酉矩阵。为了均衡这个酉矩阵（多输入、多输出标量系统），我们开发了一种使用遗传算法的均衡方法。计算机仿真证实该算法比传统梯度法误差更少且收敛速度更快。遗传算法适合全局搜索，但不一定适合局部搜索。因此，我们正在开发一种结合遗传算法和梯度法的算法，该算法非常适合局部搜索。