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利用卫星影像进行太阳能光伏项目初步选址评估的开放式创新

DOI：10.1109/TEM.2019.2955315 期刊：IEEE Transactions on Engineering Management 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出了两种针对奇数比特矩形正交幅度调制(RQAM)信号的新型盲均衡技术：矩形轮廓算法(RRECT CA)和改进型矩形轮廓算法(IRCA)。所提出的RRECT CA算法通过最小化相对于矩形零误差轮廓的离散度来实现均衡。该算法利用RQAM的几何特性校正180°范围内的相位误差，在最小化均衡器失调的同时提升收敛速度。而IRCA算法则将判决装置的估计输出引入代价函数，从而引导均衡器输出保持在多个零误差矩形模量上。这种反馈判决器输出的方法能高效减少发送星座图与新代价函数之间的失配，从而实现更快的收敛速度和更好的符号间干扰抑制效果。仅需修改两个与星座图相关的常数，所提算法即可适用于方形QAM，便于硬件实现基于偶数/奇数比特每符号星座图的传输。稳态误差分析、均方误差及剩余符号间干扰的仿真对比结果验证了所提算法的优异性能。此外，IRCA方案的收敛特性证明其作为父算法RRECT CA的改进版本具有更优性能。
作者： QASIM UMAR KHAN，SARA VIQAR，SHAHZAD AMIN SHEIKH
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研究概述 实验方案

研究目的

提出两种针对奇数比特矩形正交幅度调制（RQAM）信号的新型盲均衡技术，即矩形轮廓算法（RRECT CA）和改进型矩形轮廓算法（IRCA），旨在提高收敛速度的同时最小化均衡器失调，并更有效地抑制符号间干扰。

研究成果

所提出的RRECTCA和IRCA算法具有快速收敛速度、低均方误差以及矩形QAM星座图的残余ISI特性。IRCA算法通过结合估计输出与色散常数进一步减少误调，引导均衡器输出位于多个零误差矩形等高线上。通过修改两个与星座图相关的常数，这些算法可适配方形QAM，便于在硬件中实现基于偶数或奇数比特每符号的星座图配置。

研究不足

该研究聚焦于矩形QAM星座图，在未经修改的情况下可能不直接适用于其他类型的星座图。性能评估是在特定条件（例如信噪比为30dB）下进行的，不同条件下结果可能会有所差异。

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