【正文】 .................II ABS TRACT .....................................................................................................................V 目 錄 .......................................................................................................................... VII 第一章 緒論 .................................................................................................................... 1 聯(lián)合盲均衡算法的發(fā)展背景 ................................................ 1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ................................................................. 2 論文的主要研究工作與結(jié)構(gòu)安排 ......................................... 4 第二章 盲均衡的通信系統(tǒng)模型分析 ................................................................................ 5 .................................................... 5 .................................................... 6 均衡器基本原理介紹 .................................................................... 6 均衡器理論分析 ........................................................................... 7 本章小結(jié) ........................................................................... 8 第三章 盲均衡算法分析 .................................................................................................. 9 （ CMA）理論分析 .................................................. 9 恒模算法（ MCMA）理論分析 ........................................ 11 （ DDLMS）理論分析 .............12 理論分析 .............................................................12 ...........................................................................14 第四章 性能仿真分析 .................................................................................................... 16 聯(lián)合均衡性能分析 ............................................................16 信噪比對(duì)聯(lián)合盲均衡的影響 ...............................................22 均衡器步長對(duì)聯(lián)合盲均衡的影響 ........................................26 ...........................................................................30 第五章 總結(jié) .................................................................................................................. 32 致謝 .................................................................................................... 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 VIII 參考文獻(xiàn) ........................................................................................................................ 33 1 第 一 章 緒論 聯(lián)合盲均衡算法的發(fā)展背景 隨著通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，社會(huì)生活生產(chǎn)中的信息傳遞日益頻繁，從而不斷提高了對(duì)通信信息量的要求，使得傳統(tǒng)的調(diào)制方式不能適應(yīng)日益提高的信息量需求，于是 十六進(jìn)制的正交幅度調(diào)制（ 16Quadrature Amplitude Modulation,16QAM） 高碼率編碼方式應(yīng)運(yùn)而生。 16QAM調(diào)制方式所產(chǎn)生的 4*4星座圖能有效地利用信號(hào)的幅度和相位特征，改變 ASK或者 PSK單一的調(diào)制形勢(shì)，使得兩者結(jié)合在一起，提高編碼的效率 [15]。 在信道傳輸過程中，由于信道傳輸?shù)亩鄰胶退ヂ湟约俺闃邮д娴确抢硐胄诺酪蛩?，?huì)對(duì)信號(hào)造成 碼間干擾（ InterSymbolInterference， ISI） ，于是在接收端使用均衡技術(shù)以消除 ISI。傳統(tǒng)的均衡需要通過不斷發(fā)送的訓(xùn)練序列，以使得接收端根據(jù)訓(xùn)練序列計(jì)算出信道參數(shù)，然后根據(jù)發(fā)送信號(hào)和接收信號(hào)的 誤差調(diào)節(jié)均衡器參數(shù)。然而，現(xiàn)實(shí)中常常遇到無法知道訓(xùn)練序列的情況，而且，即使可以獲得訓(xùn)練序列，訓(xùn)練序列也常常會(huì)占用了信息傳輸?shù)臅r(shí)間，從而降低了傳輸信息的碼率。而盲均衡技術(shù)，不需要使用訓(xùn)練序列，僅僅利用所接收到的信號(hào)，便可以實(shí)現(xiàn)對(duì)接收信號(hào)的均衡 [1]。 均衡技術(shù)最早是應(yīng)用在無線電傳輸?shù)耐ㄐ蓬I(lǐng)域中，而自從均衡技術(shù)應(yīng)用之始，它便主要應(yīng)用于消除通信傳輸信道中的碼間串?dāng)_。 1975年， 進(jìn)之后，首次提出了“ selfrecovering equalization” （之后被學(xué)界稱為“盲均衡”）這個(gè)概念。在之后的發(fā)展中，不同領(lǐng)域的學(xué)者根據(jù)自身的行業(yè)背景，對(duì)其進(jìn)行了不同的數(shù)學(xué)優(yōu)化，發(fā)展出多種盲均衡算法 [16]。 而自適應(yīng)盲均衡器是在接收端沒有任何關(guān)于信號(hào)和噪聲的先驗(yàn)信息的情況下，自適應(yīng)盲均衡器通過對(duì)該時(shí)刻之前所獲得的信號(hào)來自動(dòng)調(diào)節(jié)均衡器抽頭系數(shù)的參數(shù)，以適應(yīng)信號(hào)和噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，使得當(dāng)下的均衡效果最佳，最大限度地消除 ISI。 2 常用的 常模算法（ Constant Modulus Algorithm， CMA） 算法是 1980年Godard提出的算法的其中一個(gè)特例，其基于輸出信號(hào)的 高統(tǒng)計(jì)量的盲均衡，對(duì)信號(hào)相位和幅度進(jìn)行獨(dú)立恢復(fù)，適用于存在載波偏移的通信系統(tǒng) [2]。 由于CMA算法在很多信道中會(huì)存在相位偏轉(zhuǎn)現(xiàn)象，故本文擬采用 修正恒模算法（ Modify Constant Modulus Algorithm， MCMA） 對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行均衡處理，MCMA對(duì)信號(hào)的 x軸和 y軸分別進(jìn)行誤差計(jì)算和抽頭系數(shù)更新，以修正由于多徑效應(yīng)引起的信號(hào)相位失真。 MCMA算法具有收斂性能高，均衡器計(jì)算復(fù)雜度低，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，可是該均衡算法收斂速度慢，剩余誤差大。而同時(shí)， 判決引導(dǎo)的最小均方算法（ DecisionDirected LeastMean Square， DDLMS） 可以有較低的剩余誤差，但在均衡剛開始誤差過大時(shí)， DDLMS算法卻有可能判決錯(cuò)誤而造成剩余誤差發(fā)散的結(jié)果，故不能直接使用 DDLMS算法進(jìn)行均衡器的冷啟動(dòng)。倘若僅僅使用上述的其中一種均衡算法，都大大制約了均衡器的效果，無法適應(yīng)日益發(fā)展的通信信號(hào)處理要求，使得 16QAM信號(hào)處理具有很大的局限性。鑒于以上原因，故擬采用 MCMA和 DDLMS算法進(jìn)行聯(lián)合盲均衡，以使得均衡器同時(shí)兼?zhèn)渚?后誤差收斂和 均衡后剩余誤差較小等優(yōu)勢(shì)。 高碼率的編碼以及相應(yīng)的信 號(hào)處理方法，對(duì)大信息量的通信發(fā)展有重要影響，將成為影響甚至制約現(xiàn)代通信發(fā)展的重要因素，更優(yōu)秀的接收端均衡器的抽頭系數(shù)算法，對(duì)信號(hào)在傳輸過程中因?yàn)樾诺蓝斐傻?ISI進(jìn)行最大限度的消除，對(duì)未來的通信發(fā)展，對(duì)現(xiàn)實(shí)各類的通信應(yīng)用都具有非常重要的影響。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 均衡技術(shù)最開始是應(yīng)用在無線通信領(lǐng)域，其主要用途是為了消除信號(hào)序列在無線信道傳輸，由于信道的非理想性而產(chǎn)生的碼間串?dāng)_ ISI。并且性發(fā)展。 隨后幾年， LMS算法誕生并且在隨后飛 速發(fā)展，作為一種計(jì)算復(fù)雜度簡(jiǎn)單而且線性的 均衡 算法， LMS算法自此被廣泛應(yīng)用于多種處理較小 ISI的多 3 個(gè)領(lǐng)域 [17]。 目前，隨著通信產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展， 16QAM編碼方式以及相應(yīng)的各方面的信號(hào)處理方法已經(jīng)成為了國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，而如何在降低信噪比要求而同時(shí)保證接收端信號(hào)處理以及正確判決接收信號(hào)更是其重點(diǎn)問題。隨著通信領(lǐng)域的日益發(fā)展，原本的恒模算法 CMA算法已經(jīng)不能 夠 適應(yīng) 同時(shí)存在幅度調(diào)制和 存在相位調(diào)制的高碼率編碼方式，相應(yīng)的修正恒模算法 MCMA算法應(yīng)運(yùn)而生，同時(shí)又聯(lián)合了可以大幅度減少剩余誤差的 DDLMS算法，兩種算法的聯(lián)合均衡成為趨勢(shì)。 均衡是 指根據(jù)信息傳輸信道的特性，在接收端產(chǎn)生于信道相反的特性，以此來抵消信息在信道傳輸過程中所受到的碼間干擾。均衡器一般有兩種形式：一是頻域均衡，通過矯正幅頻特性和群時(shí)延特性，頻域均衡使得整個(gè)通信系統(tǒng)的總傳輸函數(shù)進(jìn)行無失真?zhèn)鬏?；二是時(shí)域均衡，在時(shí)間域上對(duì)整個(gè)通信系統(tǒng)進(jìn)行均衡，以使得系統(tǒng)無碼間串?dāng)_。 基于 Bussgang的盲均衡算法的最基本的思想是：通過定義 一個(gè)最初的代價(jià)函數(shù)，使用某種自適應(yīng)的盲均衡算法使得系統(tǒng)收斂于該代價(jià)函數(shù)的極小值點(diǎn)，以達(dá)到系統(tǒng)的理想效果 [18]。而早在 20世紀(jì) 80年代，根據(jù) Godard提出的代價(jià)函數(shù) J（ n），基于二維的數(shù)字通信系統(tǒng)，采用 p=2的 Godard代價(jià)函數(shù)，所收斂得到極小值點(diǎn)的盲均衡算法，即 CMA均衡算法 [3]。 對(duì)于聯(lián)合盲均衡 ，聯(lián)合 CMA算法和 DDLMS算法，由于 CMA算法具有冷啟動(dòng)特性，而且其收斂性能穩(wěn)健、均衡計(jì)算復(fù)雜度低的特點(diǎn)，對(duì)接收端信號(hào)首先利用 CMA算法進(jìn)行處理，在剩余誤差收斂到某一門限值時(shí)，轉(zhuǎn)為利用 DDLMS算法進(jìn)行 均衡，DDLMS算法雖然不具備冷啟動(dòng)功能，但是其收斂性能較好，能使得剩余誤差收斂到一個(gè)更小的值，所以可以用作 CMA啟動(dòng)后的均衡算法，以達(dá)到更優(yōu)均衡效果 [19]。而同時(shí)， MCMA算法能再實(shí)軸和虛軸同時(shí)進(jìn)行誤差估計(jì)和抽頭系數(shù)更新，克服了接收信號(hào)的相位誤差，因此也能較 CMA算法獲得更優(yōu)的均衡效果。由以上，我們擬使用 MCMA算法和 DDLMS算法進(jìn)行聯(lián)合盲均衡。 近期，國內(nèi)外都有很多通信工作者對(duì) 16QAM接收端的 ISI進(jìn)行聯(lián)合均衡實(shí)驗(yàn)，并獲得了眾多成果。 其中不乏理論和實(shí)驗(yàn)中的各類型優(yōu)秀成果，充分展示了聯(lián)合盲均衡的 多項(xiàng)特性指標(biāo)。本文擬通過對(duì)國內(nèi)外研究成果進(jìn)行 4 拓展研究，整合各類實(shí)驗(yàn)，對(duì)聯(lián)合盲均衡算法的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)而全面的研究，同時(shí)進(jìn)行自己獨(dú)立的實(shí)驗(yàn)以驗(yàn)證以及分析各項(xiàng)參數(shù)。 論文的主要研究工作與結(jié)構(gòu)安排 本文主要圍繞了 16QAM 編碼體制下的聯(lián)合盲均衡算法進(jìn)行系統(tǒng)詳盡的分析，研究了 通過 MCMA 和 DDLMS 算法的聯(lián)合盲均衡對(duì)接收端均衡效果的影響，以及對(duì)該聯(lián)合均衡算法各方面參數(shù)的實(shí)驗(yàn)分析。 本論文分為五章，結(jié)構(gòu)安排大致如下： 第一章，本章為引言，主要介紹了聯(lián)合盲均衡算法的發(fā)展背景以及該算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。 第二章，本章主要介紹了通信系統(tǒng)各個(gè)階段的信號(hào)變換過程，以及均衡器在通信系統(tǒng)中的概要作用。 第三章，本章主要介紹了 CMA算法， MCMA 算法， DDLMS 算法和聯(lián)合均衡算法的算法原理和理論推導(dǎo)。 第四章，本章主要對(duì)所介紹盲均衡算法的 matlab 仿真。 第五章，本章總結(jié)了全文的研究工作和研究重點(diǎn)。 5 第 二 章 盲均衡的通信系統(tǒng)模型分析 本章主要 首先 介紹均衡器的通信系統(tǒng)模型， 對(duì)均衡器在通信系統(tǒng)中的位置和作用進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹；然后具體分析了均衡器的理論依據(jù)，概述了均衡器中的訓(xùn)練和跟蹤過程，以及介紹了盲均衡技術(shù)中，不需要訓(xùn)練序列而通過已檢測(cè)到的信號(hào)序列進(jìn)行抽頭系數(shù)的更新，并且詳細(xì)地分析了從通信系統(tǒng)的發(fā)送端到接收端的信號(hào)變換過程，分析了在接收端均衡器輸出的信號(hào)是對(duì)原信號(hào)的一個(gè)估計(jì)，并給出了誤差公式；最后，第 3 節(jié)對(duì)本章內(nèi)容進(jìn)行了一個(gè)總結(jié)。 均衡器通信系統(tǒng)模型介紹 下圖 21 是通用的盲均衡通信系統(tǒng)模型 [4]，其中 ()xn是發(fā)送端發(fā)送的信息序列， ()hn是傳輸信道的信道相應(yīng)， ()dn是信道中加入的噪聲， ()yn是接收端所接收