基于误差能量的自适应动量CMA盲均衡

为了解决动量恒模算法（CMA）盲均衡的稳态残差大的问题，提出了一种由能量稳态控制的动量CMA盲均衡。在更新过程中估算均衡器权重的能量。根据自适应滤波理论，算法收敛后，均衡器权重的能量达到稳态，当能量变化率小于阈值时，可将动量设为0，从而避免了附加梯度动量引起的噪声进一步提高了算法的收敛精度。该算法利用动量来加快收敛速度​​，并在一定程度上避免了代价函数的局部最小值。同时，它具有与CMA相同的收敛精度。计算机仿真结果表明，与CMA，动量CMA（MCMA）和自适应动量CMA（AMCMA）盲均衡相比，该算法收敛速度最快，稳态残差与CMA相同。