基于WMMA算法的盲信道估计与均衡系统matlab性能仿真,对比MMA和CMA

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

Matlab2024b

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

function [y,ws] = func_WMMA(x,M,mu)
R          = 1+sqrt(-1);
w          = zeros(1,M);
w((M+1)/2) = 1;
wo         = w;
 
N          = length(x);
m          = 1;
am         = 0.001;
for n = M:1:N 
    coff  = x(n:-1:n-M+1);
    y(m)  = w*coff;
    er(m) = real(y(m))*(real(y(m))^2 - real(R)^2);
    ei(m) = imag(y(m))*(imag(y(m))^2 - imag(R)^2);
    if m>1
       w    = w + mu*[er(m)+ei(m)]*coff'*y(m) + am*(ws(:,m)-ws(:,m-1))^2;
    else
       w    = w + mu*[er(m)+ei(m)]*coff'*y(m); 
    end
    m    = m + 1;
 
    ws(:,m) = w;
end
 
end
01_249m

4.算法理论概述

在无线通信系统中，信道估计与均衡是克服多径衰落、提高信号传输可靠性的关键技术。传统的信道估计方法需要发送训练序列，这会降低频谱效率。盲信道估计则仅利用接收信号的统计特性来估计信道，无需额外的训练开销，因此受到广泛关注。本文将详细介绍基于加权多模算法 (Weighted Multi-Modulus Algorithm, WMMA) 的盲信道估计与均衡系统，并与多模算法 (MMA) 和恒模算法 (CMA) 进行对比分析。