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盲均衡技术是通信系统的关键技术之一,在不增加带宽的前提下提高系统带宽利用率,能够避免多径传输和带宽受限引起的码间干扰(ISI)。小波变换理论的迅速发展,为变换域的盲均衡算法研究提供了一种新的思路。信号经过正交小波变换之后,各分量之间的自相关性得到降低,可以有效加快均衡算法的收敛速度。近年来,Renyi熵理论被成功地应用到包括自适应滤波、模式识别、盲分离、反卷积核基于训练序列的均衡等大量的实际应用中。通过最小化熵的方法可以提供输出信号更多的信息,从而改善均衡器的性能。将小波理论和Renyi熵理论相结合,对盲均衡技术进行研究是一个很有意义的课题。因此,本文针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)存在的收敛速度慢、稳态误差大的问题,对基于Renyi熵的小波盲均衡算法进行了深入的研究。本论文主要研究内容如下：1.为了克服固定步长参数的CMA算法采用大步长在加快收敛速度的同时带来较大稳态剩余误差和采用小步长减小剩余误差却会使算法收敛速度变慢的缺陷,在步长因子μ与误差信号e(n)之间建立了一种双曲正切函数关系,将小波理论引入到均衡器的设计中,推导了均衡器的正交小波表示式,给出了基于双曲正切函数变步长的小波盲均衡算法。仿真结果表明,在计算量增加不多的条件下,该算法收敛速度快,稳定性强。2.介绍了Parzen窗概率密度估计法,采用瑞利函数作窗函数推导出瑞利分布Renyi熵表示法。用Renyi熵作为代价函数,给出了引入瑞利分布Renyi熵的盲均衡器结构,提出了基于瑞利分布Renyi熵的小波双曲正切步长盲均衡算法。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。3.根据Matlab的仿真参数,用TMS320VC5502芯片实现了WT-Tanh-CMA算法的仿真。在CCS集成开发环境中,用C语言编写算法的代码,并对其进行了优化,在主机上成功地显示出均衡后的信号眼图。图[30]表[1]参[81]