【摘 要】
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本文提出了一种缩放软信息的Max-Log-MAP迭代均衡算法（Scaled Max—Log-MAP，SMLM）的性能，并分析了它对SNR估计误差的敏感性问题，结果表明在低损失信道上，SMLM算法能有效改善Max-Log
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本文提出了一种缩放软信息的Max-Log-MAP迭代均衡算法（Scaled Max—Log-MAP，SMLM）的性能，并分析了它对SNR估计误差的敏感性问题，结果表明在低损失信道上，SMLM算法能有效改善Max-Log—MAP（ULM）迭代均衡算法的性能，并不受SNR估计误差的影响．考虑到在初始迭代，MLM硬判决结果可能有错误，本文还提出了一种改进的由MLM切换到LM的均衡算法，大大改善了未进行SNR校正时的误码性能．最后，本文还建议了一种由SMLM切换至LM的迭代均衡算法，它进一步改善了高损失信道上迭代
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