信息处理 - 恒模算法和梯度运算 - 吾爱随笔录

CMA

CMA 是一种盲信道均衡算法，详细信息如上所示。我面临 3 个困难，希望得到帮助

Q1：是否 $H$ 和酒吧结束 $\bar{y_k}$ 代表转置符号？

Q2：计算梯度时， $\Delta J(w) = 2E{({|y_k|}^2 - 1). \Delta(w^Hx_kx_k^Hw)}$ , 梯度如何 $\Delta(w^Hx_kx_k^Hw)$ 变成 $x_kx_k^Hw$ ? 有公式吗？

Q3：方程式：最终方程式由下式给出 $w_{k+1}= w_k - \mu x_k({|y_k|}^2-1)y_k^T$ （T = 转置）。在进行最陡上升时，我们通常会朝梯度的相反方向迈出一步。因此，根据最小均方给出的逻辑，负值应该变为正值。

我正在查看此处给出的 Matlab 实现http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/39482-blind-channel-equalization/content/lms.m 第 109 行 - 113 行中给出的方程是不同的从理论上的那些（摘录上面）。实现中的方程式是：

for i=1:K
   e(i)=abs(c'*X(:,i))^2-R2;                  % initial error
   c=c-mu*2*e(i)*X(:,i)*X(:,i)'*c;     % update equalizer co-efficients
   c(EqD)=1;
end

什么是正确的？有人可以显示正确的版本吗？