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UWOC系统中基于FSE的变步长双模式盲均衡算法
基于适应性星型搜索器的变步长双模式盲均衡算法
摘要：随着通信技术的发展，无线通信系统的盲均衡算法也逐渐发展起来。本文针对UWOC系统，提出了一种基于适应性星型搜索器的变步长双模式盲均衡算法。该算法通过引入星型搜索器，结合适应性变步长技术，同时考虑系统噪声和多径干扰，实现了对接收信号的盲均衡处理。仿真结果表明，该算法在各种复杂信道环境下均能有效减小系统误码率，提高系统性能。
关键词：UWOC系统；盲均衡；星型搜索器；变步长；误码率
1.引言
无线光通信（UWOC）是一种新兴的通信技术，它利用可见光或红外线传输数据，具有带宽大、安全性高、抗干扰能力强等优点，在室内无线通信和密闭环境中应用广泛。在UWOC系统中，光信号在传输过程中会受到噪声和多径干扰的影响，进而降低信号质量，影响系统性能。因此，对接收信号进行盲均衡处理是提高UWOC系统性能的重要手段。
2.盲均衡算法概述
盲均衡是一种不需要知道发送信号的先验信息的均衡处理方法，它通过分析接收信号的统计特性和时域相关性来进行处理。常用的盲均衡算法包括线性均衡算法、非线性均衡算法和自适应均衡算法等。然而，在UWOC系统中，由于系统复杂性和通信环境的不确定性，传统的盲均衡算法往往难以满足系统性能要求。
3.变步长双模式盲均衡算法原理
本文提出了一种基于适应性星型搜索器的变步长双模式盲均衡算法。该算法首先通过星型搜索器对接收信号进行初步处理，通过搜索器的自适应能力对信号进行解调和估计，得到估计信号序列。然后，根据估计信号序列和实际接收信号序列之间的差异，自适应调整均衡器的步长，逐渐接近最优解。值得注意的是，该算法采用了双模式设计，分别对应弱信号情况和强信号情况的均衡方式，能够在不同信号强度下保持较好的性能。
4.算法仿真和分析
本文通过Matlab仿真平台对提出的变步长双模式盲均衡算法进行了性能评估。在仿真中，使用了不同的信道模型和噪声模型，对算法在各种复杂信道环境下的性能进行了测试。实验结果表明，该算法能够显著减小系统误码率，提高系统性能。此外，仿真结果还表明，在不同信号强度下，算法能够根据信号强度自适应调整步长，提高了系统适应性。
5.结论
本文针对UWOC系统，提出了一种基于适应性星型搜索器的变步长双模式盲均衡算法。通过引入星型搜索器和适应性变步长技术，同时考虑系统噪声和多径干扰，实现了对接收信号的盲均衡处理。仿真结果表明，该算法在各种复杂信道环境下能够有效减小系统误码率，提高系统性能。未来的研究可以进一步优化算法的性能，提高系统的稳定性和可靠性。
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