【正文】 調(diào)濾波器可以校正和補償系統(tǒng)特性，減少碼間干擾的影響。在設計訓練序列時，要求做到即使在最差的信道條件下，均衡器也能通過這個訓練序列獲得正確的濾波系數(shù)。 均衡器的分類大連交通大學 2022屆本科生畢業(yè)設計（論文） 7均衡器從結構上可以被分為兩類：線性均衡器和非線性均衡器。經(jīng)過推導可得線性均衡器系數(shù)矢量完全由信道的傳遞函數(shù)來確定 ，如果信道的特]6[性發(fā)生了變化，相應的系數(shù)矢量也隨之變化，這樣才能保證均衡后在抽樣時刻上無碼間干擾。由于以上兩點線性橫向均衡器在畸變嚴重的信道和低信噪比環(huán)境中性能較差，而且濾波器的抽頭調(diào)整相互影響，從而需要更多的抽頭數(shù)目。均衡器的前饋濾波器抽頭系數(shù)的個數(shù)為 L，而后饋]6[濾波器抽頭系數(shù)的個數(shù)為 M。在本章結尾也簡單介紹了均衡器的幾種分類方法，對其中的橫向均衡器、判決反饋均衡器進行了研究，給出了它們的結構框圖，分析了其均衡前后信號的表達式，并對二者的特點進行了比對。而且該代價函數(shù)有一個獨特的最小值能唯一地定義濾波器的優(yōu)化統(tǒng)計設計，因此在本文針對 LMS 算法主要介紹 MSE準則 。大連交通大學 2022屆本科生畢業(yè)設計（論文） 12??ne1?Mw2?M1w0??nx1?z??nx1?z。根據(jù)最速下降法， “下一時刻” 權系數(shù) 應該等于“現(xiàn)在時刻”權系數(shù) 加上)1(?n)(nw一個負均方誤差梯度 的比例項，即)(n? = ())1???其中 是一個控制收斂速度與穩(wěn)定性的常數(shù)，稱之為收斂因子，LMS 算法與梯度 和? )(?收斂因子 有關。)(n)(xnSg?Sgn]8[ 以上四種算法具有各自的特點。 ]10[盲均衡技術是一種不需要發(fā)射端發(fā)送訓練序列，僅利用信道輸入輸出的基本統(tǒng)計特性就能對信道的彌散特性進行均衡的一種特殊技術。盲均衡算法的基本原理是先建立一個目標函數(shù)或代價函數(shù)，使得理想系統(tǒng)Busgan對應于該代價函數(shù)的極小值點，然后采用某種自適應算法尋求代價函數(shù)的極值點。由圖 32 可知，均衡器輸出信號 相對于估計值 的誤差信號 滿足： )(ny)(~nx)(ne = ()e)(yLMS 自適均衡應算法采用式()，即 = +2 ()1(?w?)(xe寫成標量形式為： ()1,.0,)(2)( ?????Linnii由()式可得，當 =0 時，橫向濾波器 的權系數(shù)趨于收斂。當選擇的無記憶非線性函數(shù)滿足()，就成為 均衡算法。)()(xyT= + .1?)(]||[22nxyR?可以看出，CMA 算法中抽頭系數(shù)的整個更新過程僅僅只與接收到的信號和發(fā)送信號的統(tǒng)計特性有關，而與估計誤差值 無關，因此，算法開始迭代時不需要)(dne?發(fā)送一定長度的訓練序列。并討論影響其因素。抽頭系數(shù)為11個。 LMS 算法與 CMA 算法比較利用上述仿真條件，對 LMS 算法和 CMA 算法的誤碼率進行下比較，得知 CMA 算法收斂速度比較快,而且誤差比較小。分析了各種均衡器結構和自適應算法，并對其進行了比較和計算機仿真。由于時間的關系，對其他的均衡算法沒有做出研究，但其他算法還是有必要深入研究的。len=5000error=zeros(1,len)。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。 symerr_noeq(i)=sum((demodmsg_noeq(trainlen+1:len)~=msg(trainlen+1:len)))/(lentrainlen)。g*39。 modmsg=qammod(msg,M)。 eq2=lineareq(order,lms(u2))。endplot([trainlen:len],abs(error(trainlen:len)),39。u2=39。fontsize39。for i=1:20 msg=randint(N,1,M)。measured39。 error1=abs(e39。 filtmsg=filter(channel,1,modmsg)。 symerr_noeq(i)=sum((demodmsg_noeq(trainlen+1:N)~=msg(trainlen+1:N)))/(Ntrainlen)。SNR in dB39。legend(39。h1=[,
。,39。 ylabel(39。)+error。measured39。end for i=1:20 msg=randint(N,1,M)。 trainmsg=modmsg(1:trainlen)。 order=11。MSE39。title(39。,[trainlen:len],abs(error2(trainlen:len)),39。 demodmsg_noeq=qamdemod(filtmsg,M)。 trainmsg=modmsg(1:trainlen)。hold onscatterplot(eqmsg(trainlen:len),1,0,39。error=abs(e39。measured39。 u=。同時要感謝四年來各位老師的諄諄教誨和各位同學的無私幫助和支持。本文的主要工作有以下幾個方面：分析了通信信道的特點，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，即時域均衡。大連交通大學 2022屆本科生畢業(yè)設計（論文） 24第五章 總 結在信息日益膨脹的數(shù)字化、信息化時代，通信系統(tǒng)擔負了重大的任務，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。并討論影響其因素。從圖中可以看出，均衡器輸入信號由于信道和噪聲的影響，產(chǎn)生了嚴重的碼間干擾，接收機已經(jīng)不能正常工作，而均衡后信號星座圖已經(jīng)完全張開。由于 LMS 算法的簡單和性能優(yōu)良，因此得到了廣泛的應用。s Godar算法最早提出了恒模盲均衡算法 (Const Modulus Algorithn, CMA)。上式可近似表示為： ≈ ())(y?10Li )(ii最后一步之所以成立是因為當 n 足夠大時，運算近似收斂，抽頭系數(shù)調(diào)整停止，所以 nk 的抽頭系數(shù)近似等于 n 時刻的抽頭系數(shù)，即 。 盲均衡器的原理框圖如 32Busgan所示。它和前面所述的自適應算法的根本區(qū)別在于誤差產(chǎn)生的不同。從算法對輸入 的適應性而言，NLMS 算法最)(x好，LMS 算法最差。)(]|)([|102xinxETNi??? ]1[LMS 算法有它自身的優(yōu)點，但是，由于 LMS 算法采用梯度矢量的瞬時估計，有大的方差，以至于不能獲得最優(yōu)濾波性能。 。下面將詳細介紹這幾種常用的算法。在滿足一定的準則前提下，這些算法對均衡器系數(shù)進行調(diào)整。因此可定義 FFF 和 FBF 聯(lián)合的信號矢量為 ] ,則)(Mnd?T (~xT輸入信號)1(?nx )(x )(?大連交通大學 2022屆本科生畢業(yè)設計（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 分別補償由信道將來和過去時刻的沖擊響應產(chǎn)生的信號畸變。然而，對于這樣的惡性信道，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 。實際應用中，均衡系數(shù)可通過迫零準則或最小均方準則（MMSE）獲得。實現(xiàn)均衡的濾波器結構有很多種，而且每種結構在實現(xiàn)時又有許多種算法。而在接收數(shù)據(jù)時，均衡器的自適應算法就可以跟蹤不斷變化的信道，自適應均衡器將不斷改變其濾波特性。圖 25 是帶均衡器的數(shù)字通信系統(tǒng)的等效模型： ??,na??wGrC信道+ ??wGR接收濾波器 ??E抽樣判決器均衡器??tn??na發(fā)送濾波器圖 25 帶均衡器的數(shù)字通信系統(tǒng)的等效模型均衡器通常是用濾波器來實現(xiàn)的，使用濾波器來補償失真的脈沖，判決器得到的解調(diào)輸出樣本，是經(jīng)過均衡器修正過的或者清除了碼間干擾之后的樣本。若發(fā)送濾波器的傳輸特性為 ，則 由下式?jīng)Q定)(wGT)(t? ()dwetjtT21?????若假設信道的傳輸特性為 ，接收濾波器的傳輸特性為 ，則圖 24 所示的)(C)(GR數(shù)字通信系統(tǒng)的總傳輸特性 ())()(CwHT?其單位響應為 ()????dwethjt)(21)(?是單個 作用下 形成的輸出波形。AWGN )(ts信道 + )(trAWGN 圖 23 通信信道仿真模型信號 經(jīng)過這樣一個信道濾波器，再和加性高斯白噪聲( )相疊加，)ts采用均值為 0 的隨機復數(shù)序列形式，經(jīng)過疊加的信號可以認為是接收端得接收信AWGN號 ，接下來就是對接收信號 進行均衡，其目的是恢復發(fā)送端的發(fā)射信號 。)(wHc一般來說，信道的帶寬總是有限的。信道，就是信號的通路，分為狹義信道和廣義信道兩大類。第五章為全文做了總結與展望。半盲均衡和識別算法集成了基于訓練序列的算法和純盲算法的優(yōu)點，可以很好地應用于這類通信系統(tǒng)中，克服了兩種算法分別獨立使用時的缺點，其能夠使盲均衡問題和基于訓練序列的問題更具有魯棒性，而且能提供比這兩種方法更優(yōu)的性能。因此二十世紀八十年代以來，無需訓練序列的盲均衡技術開始得到迅速的發(fā)展。因此這兩種非線性均衡方法與線性均衡方法相比其性能有很大的改善。研究表明，線性均衡器對于像固定電話這樣的信道來說性能良好，因此這種算法被廣泛應用到各種碼間干擾不是很嚴重的場合。頻域均衡滿足奈奎斯特定理的要求，僅在判決點滿足無碼間干擾的條件相對寬松一些。移動通信中信道均衡技術的研究與仿真畢業(yè)論文目 錄第一章 緒論 ..............................................................1 引言...................................................................1 國內(nèi)(外)研究現(xiàn)狀.......................................................1 論文研究的主要內(nèi)容.....................................................2第二章 信道、碼間干擾及均衡技術簡介 ......................................4 信道 ..................................................................4 碼間干擾 ..............................................................5 均衡器原理.............................................................6 均衡器的分類...........................................................7 線性橫向均衡器結構(LTE) .............................................8 判決反饋均衡器(DFE) .................................................9 本章小結 .............................................................11第三