現(xiàn)代信號(hào)處理盲ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-05-01 18:02本頁(yè)面
【正文】 k k????????)(tvks輸入 (a) )(th ∑ )()()( tvkTthstyk k????????)(tv????? ?k k kTts )(?輸入 輸出 (b) 圖 6 過(guò)采樣模型 等效模型 28 盲自適應(yīng)算法 ???????????????????????????))1(()())1(()(00000000TdKmthTKmthTdKthTKth?????H? ?TnTmtynTtyn )( , ... ),()( 00 ???????y? ?TdnTKsnTKsn )1(,),()( 00 ????? ?s? 過(guò)采樣信道 ? 循環(huán)平穩(wěn)性（續(xù)） 過(guò)采樣信道的表示與循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的兩種等價(jià)平穩(wěn)表示有關(guān)： 1) 向量表示 ? ?TnTmtvnTtvn )(,),()( 00 ??????? ?v其中 )23()()()( nnn vHsy ??小結(jié) : (22)和 (23)的重要區(qū)別是 ： 標(biāo)量 y(n)是循環(huán)平穩(wěn)過(guò)程；而向量 y(n)是平穩(wěn)過(guò)程 。 29 盲自適應(yīng)算法 1,1,0 , )( ???????? ?? LlLlTnThnh l ?1,1,0 , )( ???????? ?? LlLlTnTyny l ?1,1,0 , )( ???????? ?? LlLlTnTvnv l ?? 過(guò)采樣信道 ? 循環(huán)平穩(wěn)性（續(xù)） 其中 hl(n),yl(n)和 vl(n)分別是 h(n),y(n)和 v(n)的過(guò)采樣表示 。 )24(1,..,1,0,)()()( ????? ?????Llnvknhsnyk llkl2)多信道表示 小結(jié) : (24)是多信道平穩(wěn)過(guò)程，如下圖所示。 30 + )(0 nh?+ + )(1nh)(1 nhL?)(0 nyks)(0 nv)(1nv)(1 nvL?)(1 ny)(1 nyL?31 盲自適應(yīng)算法 ? 基于循環(huán)平穩(wěn)性的盲信道辨識(shí)與均衡 ? 結(jié)論 (22)為單信道過(guò)采樣信號(hào)的標(biāo)量表示形式 , 對(duì)應(yīng)于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)形式 (23)為單信道過(guò)采樣信號(hào)的向量表示形式 , 對(duì)應(yīng)于平穩(wěn)向量信號(hào)形式 (24)為單信道過(guò)采樣信號(hào)的多信道表示 , 對(duì)應(yīng)于多信道平穩(wěn)信號(hào)形式 ? 循環(huán)平穩(wěn)性（續(xù)） 32 盲自適應(yīng)算法 ? 基于循環(huán)平穩(wěn)性的盲信道辨識(shí)與均衡 ? 盲信道辨識(shí)與盲均衡的時(shí)域算法 式 (22)中矩陣 H的最小二乘解即給出信道沖激響應(yīng)的最小二乘估計(jì)，從而可辨識(shí)出非最小相移信道。 33 算法 (盲信道識(shí)別與盲均衡的時(shí)域算法 ） 步驟 1： ,0 ????? mLTTt s 和使和選擇并構(gòu)造觀測(cè)值向量 ? ? 1,1,0 ,)(,),()( 00 ????????? LinTmtynTtyi T ??y步驟 2： 估計(jì) ???? 10 )()(1)0(? Nn Hy nnN yyR??? ?? 10 )1()(1)1(? Nn Hy nnN yyR步驟 3： 的最小奇異值給出加性白噪聲的方差估計(jì) 而主要奇異值的個(gè)數(shù)即為信號(hào)子空間的維數(shù) )0(? yRdv??步驟 4： 計(jì)算 的奇異值分解，并計(jì)算 其中 是由 的主要奇異值構(gòu)成的對(duì)角矩陣，而 是與這些主要奇異值對(duì)應(yīng)的奇異向量組成的矩陣，它們構(gòu)成信號(hào)子空間。 IRR 20 ?)0(? vy ??? HsUΣF 1??Σ 0R sU34 步驟 5： 計(jì)算 ? ?HTvx s FJRFR 2?)1(? ???令 和 分別表示與最小奇異值對(duì)應(yīng)的左右奇異向量。 dy dz步驟 6： 估計(jì) ΣQUH s??? ?dddd yRRyyQ )1(, ?? ?式中? ?ddddd zzRzRQ ,)(,)( )2()1( ??????或如果需要，則從 得出 ，完成信道的盲辨識(shí)。式中 表示矩陣 的偽逆矩陣。 H? )(kh ?RR步驟 7： 在要求盲均衡的情況下，計(jì)算 )()(??)(? iii H FyQyHs ??
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