【正文】 26參考文獻(xiàn)[1] MATLAB 實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2022.[2] [M]. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社 (第二版)，2022.[3] Bussgang 技術(shù)盲均衡算法的研究 [D].太原，太原理工大學(xué)電路與系統(tǒng)專業(yè)，2022.[4] 張輝. 現(xiàn)代通信原理與技術(shù)[M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社， 2022.[5] [M]. 北京：電子工業(yè)出版社， 2022.[6] [M]. 北京：科學(xué)出版社，2022 .[7] [M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社， 2022.[8] 及其在理工課程中的應(yīng)用指南 [M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2022.[9] (第四版 )[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社， 2022.[10] [M]. 北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2022.[11] 邱天爽，張旭秀，李小兵等. 統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理 非高斯信號(hào)處理及其應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2022.[12] 李妍. Matlab 通信仿真開發(fā)手冊(cè) [M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2022．[13] Godard,D,SelfRecovering Equalization and Carrier Tracking in TwoDimensional DataCommunicatioSystems,Communications[J],IEEETransactionson[legacy,pre1988],682,1975．[14] Benveniste, Goursat,M,BlindEqualizers,Communications[J].IEEE Transactions on legacy,pre1988:,1984．[15] Johnson,R,Jr,Schniter,P,Endres,etal,Blind equalization using the constant modulus criterion:a review[C],Proceedings of the IEEE,1998．大連交通大學(xué) 2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27附 錄實(shí)驗(yàn) 采用線性橫向均衡器與 LMS 算法主程序clear all。len=5000error=zeros(1,len)。 modmsg=qammod(msg,M)。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。 eq=lineareq(order,lms(u))。 symerr_noeq(i)=sum((demodmsg_noeq(trainlen+1:len)~=msg(trainlen+1:len)))/(lentrainlen)。 endscatterplot(modmsg,1,0,39。g*39。)。 modmsg=qammod(msg,M)。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。 eq2=lineareq(order,lms(u2))。 symerr_noeq2(i)=sum((demodmsg_noeq(trainlen+1:len)~=msg(trainlen+1:len)))/(lentrainlen)。endplot([trainlen:len],abs(error(trainlen:len)),39。)。u2=39。)。fontsize39。fontsize39。for i=1:20 msg=randint(N,1,M)。 trainlen=500。measured39。 [eqmsg yd e]=equalize(eq,filtmsg,trainmsg)。 error1=abs(e39。 order=11。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。trainmsg=modmsg(1:trainlen)。 symerr_noeq(i)=sum((demodmsg_noeq(trainlen+1:N)~=msg(trainlen+1:N)))/(Ntrainlen)。r*39。SNR in dB39。)。legend(39。)。h1=[,
。 n=5000。,39。ISI信道自適應(yīng)均衡系統(tǒng)仿真39。 ylabel(39。blue*39。)+error。[eqmsg yd e]=equalize(eq,filtmsg,trainmsg)。measured39。 trainlen=500。end for i=1:20 msg=randint(N,1,M)。 demodmsg=qamdemod(eqmsg,M)。 trainmsg=modmsg(1:trainlen)。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。 order=11。M=4。MSE39。迭代次數(shù)39。title(39。u=39。,[trainlen:len],abs(error2(trainlen:len)),39。error2=abs(e39。 demodmsg_noeq=qamdemod(filtmsg,M)。measured39。 trainmsg=modmsg(1:trainlen)。 u2=。hold onscatterplot(eqmsg(trainlen:len),1,0,39。)。error=abs(e39。 demodmsg_noeq=qamdemod(filtmsg,M)。measured39。 trainmsg=modmsg(1:trainlen)。 u=。close all。同時(shí)要感謝四年來各位老師的諄諄教誨和各位同學(xué)的無私幫助和支持。均衡算法種類繁多，本論文只介紹了其中幾個(gè)，盲均衡中只介紹了 CMA 算法。本文的主要工作有以下幾個(gè)方面：分析了通信信道的特點(diǎn)，建立了通信信道的模型，分析產(chǎn)生碼間干擾的原因，研究了消除碼間干擾的方法，即時(shí)域均衡。基于此，本文對(duì)均衡器的結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)算法做了理論研究和計(jì)算機(jī)仿真分析，具有一定的理論意義和實(shí)踐意義。大連交通大學(xué) 2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24第五章 總 結(jié)在信息日益膨脹的數(shù)字化、信息化時(shí)代，通信系統(tǒng)擔(dān)負(fù)了重大的任務(wù)，這要求數(shù)字通信系統(tǒng)向著高效率、高可靠性的方向發(fā)展。仿真源碼程序見附錄所示。并討論影響其因素。 CMA算法均衡器仿真利用上面給出的CMA算法和線性橫向均衡器，用MATLAB進(jìn)行仿真，它的步長(zhǎng)因子是u=，u2=,，采樣次數(shù)為5000。從圖中可以看出，均衡器輸入信號(hào)由于信道和噪聲的影響，產(chǎn)生了嚴(yán)重的碼間干擾，接收機(jī)已經(jīng)不能正常工作，而均衡后信號(hào)星座圖已經(jīng)完全張開。信道參數(shù) [,]：抽頭系數(shù)為 11個(gè)。由于 LMS 算法的簡(jiǎn)單和性能優(yōu)良，因此得到了廣泛的應(yīng)用。]12[CMA 算法的無記憶非線性函數(shù) g(.)為： = [| |+ | | | |3] ())(nyg||)(ny2R)(ny大連交通大學(xué) 2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 17式中， = 是常數(shù)。s Godar算法最早提出了恒模盲均衡算法 (Const Modulus Algorithn, CMA)。大量的隨機(jī)過程都屬于 過程。上式可近似表示為： ≈ ())(y?10Li )(ii最后一步之所以成立是因?yàn)楫?dāng) n 足夠大時(shí)，運(yùn)算近似收斂，抽頭系數(shù)調(diào)整停止，所以 nk 的抽頭系數(shù)近似等于 n 時(shí)刻的抽頭系數(shù)，即 。y~nx ]10[盲均衡器采用一個(gè)非線性估計(jì)函數(shù) g(.)，使Busga= [ ] ())(g)(y用 近似代替 ，不同的 盲均衡算法有不同的非線性函數(shù) g(.)。 盲均衡器的原理框圖如 32Busgan所示。所以，當(dāng)ISI 涉及的符號(hào)數(shù)多且信道不是十分惡劣時(shí)，一般采用隨機(jī)梯度盲均衡算法，且它與傳統(tǒng)使用的 LMS 算法容易融合在一起，有利于算法的實(shí)現(xiàn) 。它和前面所述的自適應(yīng)算法的根本區(qū)別在于誤差產(chǎn)生的不同。由于訓(xùn)練序列并不包含用戶的數(shù)據(jù)，而占用信道資源，自然會(huì)降低信道的利用率。從算法對(duì)輸入 的適應(yīng)性而言，NLMS 算法最)(x好，LMS 算法最差。)(n)(varx??(3) = ，其中 (0,2)，為歸一化 LMS 算法。)(]|)([|102xinxETNi??? ]1[LMS 算法有它自身的優(yōu)點(diǎn)，但是，由于 LMS 算法采用梯度矢量的瞬時(shí)估計(jì)，有大的方差，以至于不能獲得最優(yōu)濾波性能。習(xí)慣上稱之為WidrowoptwHoff LMS 算法。 。1i ?????)( )(n?最常用的下降算法是梯度下降法，常稱為最陡下降法 。下面將詳細(xì)介紹這幾種常用的算法。在均衡器優(yōu)化設(shè)計(jì)中，可以考慮采用某種最小代價(jià)函數(shù)或者某個(gè)性能指標(biāo)來衡量，一般有下列幾種選擇：(1) 估計(jì)誤差的均方值；(2) 估計(jì)誤差絕對(duì)值的期望值；(3) 估計(jì)誤差絕對(duì)值的三階或高階期望值；選項(xiàng)(1)由于容易進(jìn)行數(shù)學(xué)處理而優(yōu)于其他兩項(xiàng)。在滿足一定的準(zhǔn)則前提下，這些算法對(duì)均衡器系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。考慮到如何降低錯(cuò)誤傳播和解決收斂速度問題，可以采用可靠性更高的軟判決和收斂速度更快的快速啟動(dòng)估計(jì)等。因此可定義 FFF 和 FBF 聯(lián)合的信號(hào)矢量為 ] ,則)(Mnd?T (~xT輸入信號(hào))1(?nx )(x )(?大連交通大學(xué) 2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 =[ ... ... ])(~nx)L?)1(?nx(nx)1?d?)(Mn?T由圖 28 可得判決反饋均衡器的輸出為 ?????Miii iwwy10 )()()(= )21ndnxTT?= ] = ([)(??)(x)(~nxT于是誤差序列為 = ())(ned)(wTDFE 通過使用 FFF 和 FBF 分別補(bǔ)償由信道將來和過去時(shí)刻的沖擊響應(yīng)產(chǎn)生的信號(hào)畸變。包括兩個(gè)抽頭延遲濾波器：一個(gè)是前饋濾波器(FFF)，另一個(gè)是反饋濾波器(FBF)。然而，對(duì)于這樣的惡性信道，判決反饋均衡器由于存在著不受噪聲增益影響的反饋部分因而性能優(yōu)于線性橫向均衡器 。線性橫向均衡器最大的優(yōu)點(diǎn)是其結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，因此在各種數(shù)字通信系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。實(shí)際應(yīng)用中，均衡系數(shù)可通過迫零準(zhǔn)則或最小均方準(zhǔn)則（MMSE）獲得。 … …….. ∑ )(ny Lw?…………… ………... 0w……………..……….. Lw sT sT sT s)(nx )(Lnx? )(Lnx? 大連交通大學(xué) 2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8圖 27 線性橫向均衡器令 表示圖 27 中線性均衡器中濾波系數(shù)的矢量，也就是)(nw ... ... ] ，L??[)(1nw)(0)(1nwL?LT表示均衡器輸入信號(hào)矢量，也就是x ... ... ] ，()x?x)?)(Lnx?T則輸出信號(hào) 可以表示為ny ()????Li Tiinny)()(式中上角“ ”表示矩陣的轉(zhuǎn)置。實(shí)現(xiàn)均衡的濾波器結(jié)構(gòu)有很多種，而且每種結(jié)構(gòu)在實(shí)現(xiàn)時(shí)又有許多種算法。均衡器一般被放在接收機(jī)的基帶或中頻部分實(shí)現(xiàn)，基帶包絡(luò)的復(fù)數(shù)表達(dá)式可以描述帶通信號(hào)波形，所以信道響應(yīng)、解調(diào)信號(hào)和自適應(yīng)算法通常都可以在基帶部分被仿真和實(shí)現(xiàn)。而在接收數(shù)據(jù)時(shí)，均衡器的自適應(yīng)算法就可以跟蹤不斷變化的信道，自適應(yīng)均衡器將不斷改變其濾波特性。典型的訓(xùn)練序列是一個(gè)二進(jìn)制偽隨機(jī)信號(hào)或是一串預(yù)先指定的數(shù)據(jù)位，而緊跟在訓(xùn)練序列后被傳送的是用戶數(shù)據(jù)。圖