高阶盲均衡的MATLAB实现并绘出效果图

基于MATLAB的高阶盲均衡（以16QAM信号为例，采用CMA+LMS算法）的实现代码，并绘制均衡前后的星座图：

% 参数设置
M = 16; % 16QAM
N = 1000; % 信号长度
mu = 0.01; % 学习率
R = sqrt(10); % 常数模值
h = [1; 0.5; -0.2; 0.1]; % 信道冲激响应
noise = 0.1*randn(N, 1); % 噪声

% 生成16QAM信号
s = randi([0, M-1], N, 1);
s = qammod(s, M);

% 通过信道并添加噪声
x = filter(h, 1, s) + noise;

% 初始化权重
w = zeros(length(h), 1);
w((length(h)+1)/2) = 1;

% CMA算法
for n = length(h):N
    x_n = x(n:-1:n-length(h)+1);
    y = w' * x_n;
    e = abs(y)^2 - R^2;
    w = w - mu * e * conj(x_n);
end

% LMS算法微调
for n = length(h):N
    x_n = x(n:-1:n-length(h)+1);
    y = w' * x_n;
    e = y - s(n);
    w = w - mu * e * conj(x_n);
end

% 均衡后的信号
y_eq = filter(w, 1, x);

% 绘制星座图
figure;
subplot(1, 2, 1);
scatterplot(s);
title('原始信号星座图');
xlabel('实部');
ylabel('虚部');

subplot(1, 2, 2);
scatterplot(y_eq);
title('均衡后信号星座图');
xlabel('实部');
ylabel('虚部');

1. 参数设置：定义了16QAM信号的参数，包括信号长度、学习率、常数模值等。
2. 信号生成：生成16QAM信号，并通过信道添加噪声。
3. CMA算法：使用CMA算法对信号进行粗略均衡，调整权重以使信号幅度接近常数模值。
4. LMS算法微调：在CMA算法的基础上，使用LMS算法对均衡器权重进行微调，进一步优化信号质量。
5. 绘制星座图：绘制原始信号和均衡后信号的星座图，对比均衡前后的效果。
6. 参考 高阶盲均衡的MATLAB实现并绘出效果图

效果图

运行上述代码后，将生成两个星座图：

• 原始信号星座图：显示未经过均衡处理的信号星座点。
• 均衡后信号星座图：显示经过CMA和LMS算法处理后的信号星座点，可以看到信号质量得到了明显改善，星座点更加清晰。

通过这种高阶盲均衡技术，可以在没有先验信号信息的情况下，有效恢复高阶调制信号，提高通信系统的可靠性和性能。