用于高阶QAM星座的基于双曲与Givens旋转的盲源分离算法
信息论
2016-06-30 v2 math.IT
机器学习
摘要
本文解决了多输入多输出通信系统中瞬时混合信号的盲解混问题。主要目标是提出专用于中等或高阶QAM星座图的高效盲源分离(BSS)算法。提出了四种处理多模(MM)和字母匹配(AM)准则的新迭代批处理BSS算法。为优化这些代价函数，使用了Givens旋转和双曲旋转的迭代方法。还利用了预白化操作以降低设计问题的复杂度。注意到仅使用Givens旋转设计的算法仅在样本数较大时给出满意性能。然而对于小样本数，通过结合Givens与双曲旋转设计的算法补偿了此时发生的不良白化，从而改善了性能。针对中等阶QAM信号（如16-QAM）给出了两种处理MM准则的算法。另两种处理AM准则的算法针对高阶QAM信号提出。最后将这些方法与最先进的批处理BSS算法在信干噪比、符号错误率和收敛速度方面进行比较。仿真结果表明所提方法优于当前的批处理BSS算法。
引用
@article{arxiv.1506.06650,
title = {Blind Source Separation Algorithms Using Hyperbolic and Givens Rotations for High-Order QAM Constellations},
author = {Syed A. W. Shah and Karim Abed-Meraim and Tareq Y. Al-Naffouri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.06650},
year = {2016}
}
备注
13 pages, 11 figures, submitted to IEEE Trans. Signal Process, updated: New algorithms added