MATLAB自适应滤波盲均衡与盲解卷算法仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了盲信号处理工具集，通过自适应滤波技术对通信信道失真进行盲均衡与解卷。支持多种经典算法对比，无需训练序列即可自动估计信道特性，适用于信号恢复与系统性能分析。

详 情 说 明

基于自适应滤波的盲均衡与盲解卷算法仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个完整的盲信号处理工具集，主要针对通信系统中存在的信道失真问题。系统能够在不依赖训练序列（即盲估计）的情况下，通过接收信号的统计特性自动估计信道特性，并实现信号均衡与解卷操作。平台集成了多种经典盲算法，支持对比分析，并提供可视化界面展示均衡前后信号星座图、收敛曲线等关键性能指标，为通信系统仿真与算法研究提供有力支撑。

功能特性

• 核心盲算法集成：实现了恒模算法（CMA）、子空间分解法、基于高阶统计量的盲辨识（HOS-Based Identification）等多种经典盲均衡与盲解卷算法。
• 灵活的信号与信道输入：支持QPSK、16QAM等多种数字调制信号的I/Q两路采样序列作为输入；信道模型可配置为多径FIR滤波器或实际采集的信道响应数据。
• 参数可配置：提供步长因子、迭代次数、滤波器阶数等关键算法参数的可配置接口。
• 丰富的输出与可视化：

- 输出均衡恢复后的信号时域波形和星座图。 - 提供均方误差（MSE）收敛曲线、误码率（BER）等性能指标统计。 - 展示辨识出的信道冲激响应与频率响应图谱。 - 生成不同算法在收敛速度、稳定性等方面的量化对比分析报告。

使用方法

1. 准备输入数据：准备好调制信号样本（如QPSK信号的I/Q数据）以及信道参数（滤波器系数或实测响应）。
2. 配置仿真参数：在平台界面或配置文件中设置所需的算法类型（如CMA）、步长、迭代次数等参数。
3. 运行仿真：执行主程序，平台将自动完成信道估计、信号均衡/解卷及性能分析。
4. 查看结果：仿真结束后，平台将显示均衡后的星座图、MSE收敛曲线、估计的信道响应等结果，并输出算法对比报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Communications Toolbox（部分高级功能可能依赖）

文件说明

主程序文件承载了平台的核心调度与功能集成。其主要作用包括：初始化仿真环境与参数，负责调用不同的盲处理算法模块进行信号处理，管理并执行信道估计、均衡器更新、性能指标计算等核心流程，同时协调各可视化模块生成结果图表与对比分析报告。