有关CMA均衡器的一般问题

因此，我最近在MATLAB中实现了CMA均衡器，该均衡器使用最速下降方法收敛到最小成本。（我在均衡器实现狂潮中）。

我的问题如下：

1）在我看来，CMA算法仅适用于相对“平坦”的通道。换句话说，它不适合用于淡入淡出/空的通道吗？这通常是真的吗？

2）我使用的是BPSK信号，从这里的第一个图可以看出，在多径效应之后，我在BPSK信号的复平面上出现了拖影-正如预期的那样，没有两个漂亮的簇。相反，我们看到4个红色簇。我的问题是，在CMA均衡器之后，我还有 4个集群怎么办？（我把那些颜色涂成蓝色）。我认为这是有一定道理的，因为CMA只是将信封设置为1，而不是“关心”您正在谈论的集群。我听说CMA可能会遇到局部最小问题。这是一个例子吗？（即，由于这是BPSK，因此获得4个群集而不是2个群集）。如果没有，该怎么办？

3）几乎好像在回答问题2一样，我继续进行了更改，以求将误差最小化的常数模量。我选择了0.25作为模数，而不是选择1（如BPSK那样）。这是我得到的星座：

问题是，即使这是一个“解决方案”，人们如何先验地知道选择模数是什么呢？我认为这是一个问题，原因是如果我有4个群集而不是2个群集，则会使符号后相位/频率偏移估计/校正更加复杂，尤其是当由于BPSK信号而期望2个群集时。

（为完整起见，我附加了相同的图，但是当我添加频率偏移时）

在此先感谢您对均衡器的任何见解！

1. 通常，对于所有均衡器来说，使用深度衰减来均衡通道是一个问题。CMA均衡器也不例外。缺少训练信号会使情况变得更糟。

2. 显然，这是CMA陷入局部最小值的一个示例。CMA均衡器的初始条件可能在局部最小值附近。CMA收敛到的，与通道卷积的均衡器滤波器不会产生类似脉冲的总体响应。

3. 请记住，CMA均衡器的成本函数是非线性的。修改模量对成本函数没有“线性”影响。可能发生的情况是，您的“修改模量” CMA均衡器的初始条件（与前面的情况相同）现在已经落在全局最小值附近。这就是非线性的“美”！