北京邮电大学本科毕业设计（论文）
划分判决区域，能够对16QAM信号进行均衡。
RENYI熵是一种对信息含量的描述，是传统的香浓熵的扩展。相比于香农熵更便于用来构造Bussgang类盲均衡算法的代价函数。构造代价函数为误差项的RENYI熵，用随机梯度下降法来进行最小化，能够比直接对误差项进行最小化利用更多的信息，因此获得更快的收敛速度。仿真表明在SISO系统中，RENYI熵盲均衡算法具有比CMA算法更快的初始收敛速度，并且和CMA算法具有相同的收敛终点。但是，RENYI熵盲均衡算法也有不足于CMA算法的地方：稳定性和鲁棒性。如果考虑信道突发干扰，检验算法的重启动能力，发现CMA算法能够自动重新进入盲均衡状态并逐渐收敛，而RENYI熵算法却不能自动重启，只能通过相应机制来控制其重新启动。此外，RENYI熵算法对多模信号的均衡能力较弱，如何改进以实现对QAM信号的盲均衡还有待研究。
将两种算法简单的应用到MIMO系统中，均可以实现对一路发送信号的均衡。RENYI熵算法以其优良的收敛速度，在MIMO系统中同样优于CMA算法。不过在MIMO系统中，想要把每一路发送信号的码间干扰和信道间互干扰都消除，不仅需要用到盲均衡，还需要用到盲分离的技术。盲分离的技术在本文中没有讨论。
总的来说RENYI熵算法的复杂度和CMA算法相近，收敛速度优于CMA算法，尽管在稳定性和鲁棒性方面略逊于CMA算法，但这种基于信息熵的盲均衡算法开创了Bussgang类盲均衡算法的先例，具有很好的研究前景和扩展空间，不失为CMA算法的一种替代算法。
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北京邮电大学本科毕业设计（论文）
参考文献
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北京邮电大学本科毕业设计（论文）
致 谢
历时一个学期的毕业设计已经接近尾声，我的四年大学生活也即将画上句号。如果说前三年的学习是为我在通信专业领域的学习奠定基础的话，这半年的毕业设计就是厚积后的薄发。一个学期中，我真正走进了一直感兴趣的无线通信领域，一步步了解无线通信的前沿知识，为以后的研究确定了方向和目标。在半年的学习过程中，得到了很多人的悉心指导和帮助，在此表示诚挚的感谢。
首先要感谢国家给我提供了四年良好的接受高等教育的条件。正是由于党和国家科教兴国，发展高等教育的政策，才使得我能够在稳定和安逸的环境中接受大学本科教育，让我受益颇多。
感谢王文博老师为我提供宽松的学习氛围和良好的学习环境。在这样温暖的气氛中，我得到了很多老师和师兄师姐的无私帮助，各方面知识都得到了充实。王老师严谨的科学研究态度和渊博的知识更鞭策着我不断前进。
感谢我的导师郭文彬老师，在学术上，老师的指导和点拨令我受益匪浅；在生活上，老师的关心和帮助也让我倍感温暖。郭文彬老师一丝不苟、精益求精的工作态度更是我学习的榜样。
感谢在毕设过程中帮助过我颜志、陆阳、陈斌华、罗鹏和王星师兄，师兄们活跃的研究思路，深厚的学术功底以及他对研究和科学的热情，无一不是我学习的目标。正是师兄耐心的教导，将我一步一步引入研究的大门，我至今犹记，是怎样由当初的茫然，走到现在的充满研究热情的，这一过程中养成的很多研究思路方法和习惯更会令我终身受益。
此外，还要感谢感谢一起探讨问题的刘飞、尹兴良、段汝晨同学，在讨论中给了我很多灵感。感谢寝室的同学，在生活上给了我很多支持，让我有良好的心态，面对每一次困难。
最后，感谢我的父母和其他亲人，我永远爱你们。
很快，我会开始新的学习旅程，尽管我们之间可能相隔千里，但一起学习生活的感情永远在我脑海中。我会带着从大家处学到的知识和生活态度，在以后的生活中不断进步
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