混沌通信中时变信道的盲辨识

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.23.043

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (23): 151-153.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.23.043

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混沌通信中时变信道的盲辨识

范永全^1，2，张家树²

1.西华大学数学与计算机学院，成都 610039
2.西南交通大学信号与信息处理重点实验室，成都 610031

收稿日期:2009-01-19 修回日期:2009-04-24 出版日期:2010-08-11 发布日期:2010-08-11
通讯作者: 范永全

Blind identification of time-varying channel in chaotic communication

FAN Yong-quan^1，2，ZHANG Jia-shu²

1.School of Mathematics and Computer Engineering，Xihua University，Chengdu 610039，China
2.Key Lab of Signal and Information Processing，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China

Received:2009-01-19 Revised:2009-04-24 Online:2010-08-11 Published:2010-08-11
Contact: FAN Yong-quan

摘要/Abstract

摘要： 利用混沌信号的有界性，集员广义LMS（SM-GLMS）算法成功用于混沌通信中的盲信道辨识。进一步将其应用于时变信道的盲辨识，分析了该算法的收敛性能，并提出了一种新的基于时变衰减因子的GLMS（VFF-GLMS）算法。结果表明VFF-GLMS和SM-GLMS算法性能相当，并且比常规的GLMS算法具有更好的稳态性能和时变参数跟踪能力。

关键词: 盲辨识, 集员, 最小均方（LMS）, 混沌, 时变信道

Abstract: With the boundedness of chaotic signal the Set-Membership Generalized Least Mean Square（SM-GLMS） algorithm has been successfully used to blind channel equalization in chaotic communications.In this paper，the SM-GLMS is further applied to time-varying channel identification and its convergence property is also justified，finally a novel GLMS algorithm with Variable Forgetting Factor（VFF-GLMS） is proposed.Simulation results show that the performance of VFF-GLMS is comparable with that of SM-GLMS.In comparison with conventional GLMS algorithm both of them provide significant improvement in terms of steady state performance and tracking ability to the variation of channel parameters.

Key words: blind identification, set-membership, Least Mean Square（LMS）, chaos, time-varying channel

中图分类号:

TN911.7

范永全^1，2，张家树². 混沌通信中时变信道的盲辨识[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(23): 151-153.

FAN Yong-quan^1，2，ZHANG Jia-shu². Blind identification of time-varying channel in chaotic communication[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(23): 151-153.

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Blind identification of time-varying channel in chaotic communication

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