【正文】 （ ） 式（ 38）中 錯誤 !未找到引用源。下一個新值 2W 是由計算 1W 的梯度用同樣的方法導出。 kTTkLi ikik XWWXxwy ??? ?? ?0 （ ） kTkTkkkkk XWdWXdyde ?????? （ ） WXXWWXdde TkkTTkkkk ??? 222 （ ） ? ? ? ? ? ? ? ?WXXEWXdEWdEeE TkkTkkTkk ??? 222 （ ） 定義 R 為下述方程： 新疆大學科學技術(shù)學院畢業(yè)論文（設計） 10 ? ?????????????????2101210101020LkkLkkLkLkkkkkLkkkkkTkkxxxxxxxxxxxxxxxEXXER??????? （ ） 該方陣即為輸入相關(guān)矩陣，其中主對角線上的各項是輸入信號的諸元素的均方值，其他項則是輸入信號元素之間的互相關(guān)值。 新疆大學科學技術(shù)學院畢業(yè)論文（設計） 9 ττττ+比 較 器+e kd ky kw 3w 2w 1w L+x kx k 1x k 2x k L + 1算 法 圖 1 自適應橫向濾波器的結(jié)構(gòu) 數(shù)學模型： 定 義輸入矢量 ????????????LkkkxxX ? （ ） 定義權(quán)矢量 ???????????LwwW ?0 （ ） 實際應用中希望 ky 盡可能地逼近 kd ，即希望 ky 與 kd 之間 的誤差盡可能地小。 ，這個誤差信號就成為自適應濾波器的控制信號。 , lw 相乘，把這些相乘結(jié)果相加，便形 成了此時的輸出信號 ky 。在數(shù)字信號處理中，我們一般采用)(kTx 表示這一輸入值，這里將其記為 kx 。 這兩個過程一起工作組成一個反饋環(huán)，如圖 1所示。 一般來說， LMS算法包含兩個基本過程： ： (a)、計算線性濾波器輸出對輸入信號的響應； （ b）、通過比較輸出結(jié)果與期望相應產(chǎn)生估計誤差。 LMs算法是基于最小均方誤差準則的維納濾波器和最速下降法提出。 新疆大學科學技術(shù)學院畢業(yè)論文（設計） 8 3 LMS 算法 1959年， Hoff提出了 LMS （ Least mean square）算法， LMS算法的優(yōu)點是 :實現(xiàn)簡單，不需要計算有關(guān)的相關(guān)函數(shù)，不需要求矩陣逆運算等。一般地，自適應均衡不僅可以使調(diào)整精度提高，而且當信道特性隨時 間變化時又能有一定的自適應性，因此很受重視。 時域均衡的實現(xiàn)方法有多種，但從實現(xiàn)的原理上看，大致可分為預置式自動均衡和自適應式自動均衡，前面已經(jīng)有介紹。假定濾波器的一個輸入碼元 x(t)在抽樣時刻 0t 達到最大值 10?x ，而在相鄰碼元的抽樣時刻 1?t 和 1?t 上的碼間串擾值為 4/11 ??x ， 2/11?x ,采用三抽樣均衡器來均衡，經(jīng)調(diào)試，得此濾波器增益為 4/11 ??c ， 0c =+1， 2/11 ??c 則調(diào)整后的三路波形相加得到最后輸出波形 y(t),其在各抽樣點上的值等于： iixcy ???? ?? 2112= 3120xx ???? ?? xcxcxc =161 iixcy ???? ?? 1111= 211001 ??? ?? xcxcxc =0 iixcy ??? ?? 0110= 110011 ?? ?? xcxcxc =43 iixcy ???? 1111= 01021 2 xcxcxc ??? =0 iixcy ???? 2112= 112031 xcxcxc ??? = 41 由以上結(jié)果可見，輸出波形的最大值 0y 降低為 3/4,相鄰抽樣點上消除了碼間串擾，即 1?y和 1y =0，但在其點上又產(chǎn)生了串擾， 2?y 和 2?y 。這是因為，當輸入波形想 x(t)給定，即各種可能的 ikx? 確定時，通過調(diào)整 ic 使指定的 ky 等于 0 是容易辦到的，但同時要求 k=0 以外的所有 ky 都等于 0 卻是一件很難的事 。1， 177。因為 y(t)是輸入 x(t)于沖擊響應 e(t)的卷積，故利用 e(t)為沖擊序列的特點，可得： y(t)=x(t)*e(t)= )( bNN i iTtxc ??? （ ） TbTbTbTb TbC C0 C1C1 Ci+y(t)X( 圖 線性橫向濾波器 于是在抽樣時刻 0tkTt bk ?? 有 y(k)=y(k )0tTb? = )(0 bbNN i iTtkTc ????= ]))[(0tTikxc bNN i ???? （ ） 簡寫為： )( ikNN ik xcy ????? （ ） 上式表明，均衡器在第 k 抽樣時刻得到的樣道，將由 2N+1 個 ic 與 ikx? 乘積之和來確定。它的輸入為 x(t),是被均衡器的對象。抽頭太多會給制造和使用都帶來困難。因為實際信道往往僅是一個碼元脈沖波形對鄰近的少數(shù)幾個碼元產(chǎn)生串擾。 ?H 滿足無碼間的干擾的條件 : SS TTiH ????????? ?? ??? π2 39。于是，在接收濾波器的輸出端增加一個均衡器，其特性為 T(ω),令：T(ω) H(ω)= )(39。圖 1 為加入時域的數(shù)字基帶傳輸系統(tǒng)，均衡之前的所有設備的頻率特性的用 H(ω)表示，它是發(fā)送濾波器、信道和 接收濾波器的頻率特性的乘積。均衡器通常工作在接收機的基帶或中頻信號部分 ，基帶信號的復包絡含有信道帶寬信號的全部信息，所以，均衡器通常在基帶信號完成估計信道沖激響應和解調(diào)輸出信號中實現(xiàn)自適應算法等。通常，均衡器需要通過重復性地周期訓練保證能夠一直有效地抑制碼間干擾。在接收用戶消息數(shù)據(jù)時，均衡器還不斷隨信道特性的變化連續(xù)地改變均衡器參數(shù)。典型的訓練序列是偽隨機二進制信號或一個固定的波形信號序列，緊跟在訓練序列后面的是用戶消息碼元序列。 時域均衡器的工作原理 自適應時域均衡器的工作過程包含兩個階段，一是訓練過程，二是跟蹤過程。非線性均衡器的種類較多，包括判決反饋均衡器(DFE)、最大似然 (ML)符號檢測器和最大似然序列估計等。如果接收機中判決的結(jié)果經(jīng)過反饋用于均衡器的參數(shù)調(diào)整，則為非線性均衡器；反之，則為線性均衡器。然后，介紹了最常用的自適應衡 算法一 LMS算法，并且對基于該算法的時域均衡器進行了 MATLAB仿真，最后，通過對仿真結(jié)果的分析，得出了如何通過調(diào)整算法和算法里的參數(shù)，來實現(xiàn)自適應均衡器能夠自動跟蹤信道變化、補償信道畸變、減少誤碼，最終達到了設計的要求。 本論文的主要研究內(nèi)容 本文主要研究了自適應均衡器的結(jié)構(gòu)和原理和自適應均衡的算法，以及基于 matlab自適應均衡器的設計與實現(xiàn)。信道的相頻響應還可以用群延遲來衡量，其定義如下 : df fdf )(21)( ??? ?? （ ） 若一個信道在發(fā)射信號占據(jù)的帶寬 w 內(nèi) )(fA 和 )(f? 均為常數(shù)，則稱信道為無畸變信道或理想信道，信號通過該信道將實現(xiàn)無失真?zhèn)鬏?，實際中，理想信道是不可能完全嚴格實現(xiàn)的。而隨參信道是指信道的參數(shù)隨時間發(fā)生變化，如移動 通信系統(tǒng)中的無線信道。編碼信道是從編碼器的輸出端到解碼器的輸入端信號所經(jīng)過的所有電路設備和傳輸媒質(zhì)，與調(diào)制信道類似，定義編碼信道的目的是為了研究信道編解碼器的特性，而不關(guān)心其中間的環(huán)節(jié) (如調(diào)制器和解調(diào)器等 )的工作過程。 廣義信道按其所包含的功能，可以分為調(diào)制信道和編碼信道。 從研究消息傳輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā)，將信道分為狹義信道和廣義信道，狹義信道是發(fā)送設備和接受設備之間用以傳輸信息的物理介質(zhì)，其分為有限信道和無限信道兩類。在無線通信系統(tǒng) (如公眾移動通信網(wǎng)、衛(wèi)星通信系統(tǒng)和微波視距中繼通信系統(tǒng) )中，信道是大氣或自由空間所使用的一段射頻頻譜 。如果判決輸出被用于反饋邏輯中并幫助改變了均衡器的后續(xù)輸出，那么均衡器是非線性的。時域均衡的原理已在數(shù)字通信中占有重要的地位，得到廣泛的應用，故本文的自適應均衡器的理論研究和實現(xiàn)均在時域均衡下進 行。 新疆大學科學技術(shù)學院畢業(yè)論文（設計） 2 均衡技術(shù)簡介 均衡主要是用于消除碼間干擾，其機理是對信道或整個傳輸系統(tǒng)特性進行補償，從而達到系統(tǒng)傳輸?shù)囊蟆Ｃぞ馐且环N不需要發(fā)射機發(fā)送已知信號序列進行訓練、僅利用信道輸入和輸出信號的基本 統(tǒng)計特性就能對信道的色散特性進行均衡的一種特殊的均衡技術(shù)。 LMs 類算法和 RLS 類算法是自適應濾波算法的兩大類，之后在此基礎上提出了各種