MATLAB实现基于横模算法的盲均衡自适应系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了盲均衡算法2，结合横模算法作为自适应机制，对失真信号进行盲均衡处理。无需训练序列，系统依据信号统计特性自动调整参数，有效恢复原始信号，适用于通信信道畸变补偿。

详 情 说 明

基于横模算法的盲均衡自适应系统实现

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了基于横模算法的盲均衡技术，旨在对通信系统中因信道失真而劣化的接收信号进行自适应补偿。系统核心在于无需依赖已知训练序列，仅根据接收信号的统计特性，通过横模算法迭代优化均衡器系数，从而有效恢复原始传输信号。该方法适用于缺乏先验信道信息的实际通信场景，为信号恢复提供了一种自适应的解决方案。

功能特性

• 盲均衡处理：无需训练序列，实现对失真信号的盲自适应均衡。
• 横模算法优化：采用横模算法作为自适应机制，动态调整均衡器抽头系数。
• 信道模拟：内置信道响应模拟功能，可生成典型的失真信道环境。
• 性能评估：提供误码率计算及多种可视化分析（收敛曲线、信号对比图），全面评估均衡效果。
• 参数灵活配置：支持用户自定义均衡器阶数、算法步长、迭代次数等关键参数。

使用方法

1. 准备输入数据：提供经过信道失真后的接收信号向量（复数序列）。
2. 设置运行参数：配置均衡器阶数、横模算法步长、最大迭代次数等参数。可选设置信道特性参数用于对比。
3. 执行主程序：运行主程序启动盲均衡处理流程。
4. 分析输出结果：程序将输出均衡后的信号序列、均衡器系数收敛曲线、误码率指标、输入输出信号对比图以及算法收敛状态报告。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• 内存：建议至少 4GB 可用内存，处理长信号序列时需更多资源。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理逻辑，其主要功能包括：初始化系统参数与均衡器结构，执行横模算法的迭代优化过程以更新均衡器系数，对接收信号进行滤波以产生均衡后信号，实时监控算法收敛状态并判断终止条件，最后生成均衡效果评估指标与可视化分析图表。