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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 论文题目：无线通信信道均衡技术的争论摘 要在移动通信领域中,码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一；为了提高通信质量, 削减码间干扰, 在接收端通常采纳均衡技术抵消信道的影响；由于信道响应是随着时间变化的, 通常采纳自适应均衡器； 自适应均衡器能够自动的调剂系数从而跟踪信道, 成为通信系统中一项关键的技术；本篇论文在对无线通信信道进行争论的基础上, 阐述了信道产生码间干扰的缘由以及无码间干扰的条件,介绍了时域均衡的原理； 深化争论了均衡器的结构和自适应算法,在均衡器的结构中主要介绍了2 种自适应均衡器结构即线性横向均衡器和判决反馈均衡器 ,并
2、对这几种结构进行了比较；对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法,包括 LMS 算法、盲均衡常用的恒模算法CMA ,并争论了它们各自的优缺点；最终选用线性横向均衡器结构与上述2 种系数调整算法,利用MATLAB进行仿真,并对结果进行分析与比较,试验结果为 CMA 算法整体较 LMS 算法好；在移动通信领域中, 码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一；为了提高通信质量, 削减码间干扰, 在接收端通常采纳均衡技术抵消信道的影响；由于信道响应是随着时间变化的, 通常采纳自适应均衡器； 自适应均衡器能够自动的调剂系数从而跟踪信道, 成为通信系统中一项关键的技术；本篇论文在对无线通信信道进行争论的基础
3、上, 阐述了信道产生码间干扰的缘由以及无码间干扰的条件,介绍了时域均衡的原理； 深化争论了均衡器的结构和自适应算法,在均衡器的结构中主要介绍了2 种自适应均衡器结构即线性横向均衡器和判决反馈均衡器 ,并对这几种结构进行了比较；对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法,包括 LMS 算法、盲均衡常用的恒模算法CMA ,并争论了它们各自的优缺点；最终选用线性横向均衡器结构与上述2 种系数调整算法,利用MATLAB 进行仿真,并对结果进行分析与比较,试验结果为 CMA 算法整体较 LMS 算法好；名师归纳总结 关键字：均衡器LMS CMA MATLAB 第 1 页,共 11 页- - - - - -
4、 -精选学习资料 - - - - - - - - - 目录第一章 绪论 .3其次章 信道、码间干扰及均衡技术简介.5 第三章 移动通信中均衡算法的争论 .6 第四章 均衡器的仿真与实现 .10 第五章 总 结 .10名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 引言 通常信道特性是一个复杂的函数,它可能包括各种线性失真、非线性失真、交调失真、 衰落等； 同时由于信道的迟延特性和损耗特性随时间做随机变化,因 此,信道特性往往只能用随机的过程来进行描述；例如,在蜂窝式移动通信中,电磁波会由于碰撞到建筑物或者其他物体而产生反射、散射
5、、绕射,此外发射端和接收端仍会受到四周环境的干扰,从而产生时变现象, 其结果为信号能量会不止一条路径到达接收天线, 我们称之为多径传播；数字信号经过这样的信道传输后,由于受到了信道的非抱负特性的影响,在接收端就会产生码间干扰 ISI,使系统误码率上升, 严峻情形下使系统无法连续正常工作；理论和实践证明, 在接收系统中插入一种滤波器, 可以校正和补偿系统的特性, 削减码间干扰的影响；这种起补偿作用的滤波器称为均衡器；校正可以从时域和频域两个不同的角度来考虑：频域均衡是利用可调滤波器的频率特性来补偿实际信道的幅频特性和群延 时特性,使包括均衡器在内的整个系统的总频率特性满意无码间干扰传输条件；时域
6、均衡是从时间响应的角度考虑, 使包括均衡器在内的整个传输系统的冲击响 应满意无码间干扰的条件； 频域均衡满意奈奎斯特定理的要求,仅在判决点满意 无码间干扰的条件相对宽松一些； 随着数字信号的处理理论和超大规模集成电路 的进展,时域均衡器已成为当今高速数字通信中所使用的主要方法；调整滤波器抽头系数的方法有手动调整和自动调整；假如接收端知道信道特性, 例如信道冲击响应或频域响应, 一般采纳简洁的手动调整方式； 由于无线通信信道具有随机 性和时变性, 即信道特性事先是未知的, 信道响应是时变的, 这就要求均衡器必 须能够实时地跟踪通信信道的时变特性,可以依据信道响应自动调剂抽头系数,我们称这种可以自
7、动调整滤波器抽头系数的均衡器为自适应均衡器；1.2 国内 外争论现状 均衡技术最早应用于 信道,由于 信道频率特性不平整和相 位的非线性引起时间的弥散, 使用加载线圈的均衡方法来改良传送语音用的双绞 线电缆的特性；最常用于均衡的线性滤波器是一个横向滤波器,称为线性均衡；有两种常用的方法确定均衡器的抽头系数：迫零 MMSE 准就；争论说明,线性均衡器对于像固定ZF 准就和最小均方误差 这样的信道来说性能良好,因此这种算法被广泛应用到各种码间干扰不是很严峻的场合；然而随着移动通信技术的进展, 这种均衡算法的弱点逐步暴露出来；因此人们把争论的重点放在了名师归纳总结 - - - - - - -第 3
8、页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 实现简洁、性能较好的非线性均衡器上；判决反馈均衡器DFE和最大似然序列估 计 MLSE 就 是 两 种 非 线 性 均 衡 器 ； 判 决 反 馈 均 衡 器 包 括 一 个 从功能上讲反馈滤波器用于从当前估量值中除去由从前被检测符号引起的那部分符号间干扰；而最大似然序列估量MLSE 方法实质就是在极大似然序列估量的基础上采纳自适应信道估量器为序列检测供应信道信息；因此这两种非线性均衡方法与线性均衡方法相比其性能有很大的改善；由于在很多系统中衰落信道是随机时变的, 故需要争论自适应地跟踪信道时变特性的均衡器,这促进了自适应均衡技
9、术的进展；基于训练序列的自适应均衡器最早在二十世纪六十岁月提出；传统的自适应均衡技术往往使用导频训练信号,时隙,在此时隙中传输一个在接收端已知的训练信号,即在传输的数据中加入一个 然后依据自适应算法, 在接收端调整均衡器, 使均衡器的输出是与已知的参考训练最相近的匹配；其技术己经被用在很多数字通讯系统中,例如：高速率系统,卫星通信系统,数字蜂窝移动通信系统等；至今广泛应用的自适应算法有最小均方 LMS 算法和盲均衡算法 CMA 等,他们的收敛特性和均衡性能己经被人们深化的争论；目前常见的自适应均衡器结构有格形结构、横向结构和网络结构神经网络均衡器 ；基于训练序列的自适应均衡方法的不足是传输训练
10、序列占用了宝贵的信道容量,降低了系统的传输效率； 因此二十世纪八十岁月以来, 无需训练序列的盲均衡技术开始得到快速的进展；现在显现的典型的盲均衡算法如下：基于 Bussagang技术的盲均衡算法、基于高阶统计量的盲均衡算法、基于二阶矩的盲均衡算法 8 等；盲均衡的优点是可以降低发送训练序列所增加的额外开销,适用于不行能发送训练序列的情形 ;而其缺点是需要较多的观测数据,收敛速度较慢；近年来,半盲均衡算法也引起了人们的极大争论爱好；半盲均衡就是同时利用盲方法所用的信息和来自已知符号的信息来完成信道均衡的方法；典型的无线通信系统中一般都会发送一些已知信号用作信道估量和同步的训练数据,或作为分隔突发
11、数据的爱护间隔,为了不显著降低系统的性能,嵌入的数据都不是太长；这种情形下,传统的基于训练序列的均衡算法没有足够长的信号序列可用,而应用纯盲均衡又 有些铺张这些数据信息； 半盲均衡和识别算法集成了基于训练序列的算法和纯盲算法的优点, 可以很好地应用于这类通信系统中,克服了两种算法分别独立使用名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 时的缺点, 其能够使盲均衡问题和基于训练序列的问题更具有鲁棒性,而且能提供比这两种方法更优的性能；由上可知, 随着技术的进展, 人们对移动通信系统的性能要求越来越高；因此我们有必要设计出与之相适
12、应的各种信道均衡方 法,以提高系统性能是非常必要的；1.3 论文争论的主要内容本论文主要争论的是在数字通信系统中设计一个抱负的均衡器,用以补偿信道,从而削减码间干扰；依据均衡器的结构有多种,我们需要依据迫零 ZF准就或者最小均方误差MMSE 准就挑选一个均衡器,并挑选较为简易的算法来调整均衡器的抽头系数,并用 MATLAB 进行仿真；各章的主要内容如下：第一章简洁介绍了均衡技术,以及其争论现状与进展等；大连交通高校 2022 届本科生毕业设计论文3 其次章描述了通信信道的特性,对无线信道做了比较详尽的分析,并且给出了通信信道的仿真模型, 介绍了产生码间干扰的缘由以及一些削减码间干扰的措施,概述
13、了自适应均衡的原理与特点；第三章介绍了最常用的自适应均衡衡器以及其中 2 中算法： LMS 和 CMA 第四章挑选自适应均衡器的结构和算法,用 MATLAB 对其进行仿真, 然后分别采纳 LMS 算法和 CMA 算法进行仿真, 并对 LMS 和 CMA 的收敛性能抗干扰性能等其他方面进行了比较；第五章为全文做了总结与展望；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 其次章 信道、码间干扰及均衡技术简介数字信号经过信道的传输到达接收端,而实际上信道是一个特性复杂的函数而且仍是时变的；因此接收到的信号已经发生了严峻的畸变从而产生
14、码间干扰,自适应均衡器能够补偿信道所产生的畸变,衡器的抽头系数,以跟踪信道的时变特性；信道并且依据接收信号的变化自动调剂均从宏观上讲, 任何一个通信系统均可视为由发送设备、信道、接收设备三大部分组成；信道是通信系统的重要组成部分, 其特性对通信系统的性能影响很大；实际信道都不是抱负的, 均具有非抱负的频率响应特性,同时仍不行防止地存在着噪声干扰和其他干扰； 信道在答应信号通过的同时又给信号以限制和损害,信道的特性将直接影响通信的质量； 争论信道及噪声的最终目的是弄清它们对信号传输的影响,寻求提高通信的有效性与牢靠性的方法；信道,就是信号的通路, 分为狭义信道和广义信道两大类；狭义信道是指介于发
15、送设备和接收设备之间的传输媒质构成的信号通路；它可分为有线信道和无线信道两大类；有线信道如双绞线、电缆、光纤、波导等；而广义信道是将信号经过 的传输路径都称为信道, 不仅包括传输媒质, 仍包括通信系统中有关部件和电路,如天线与馈线、功率放大器、滤波器、调制器、解调器等；广义信道又分为调制 信道和编码信道在线性条件下,信道的传输特性打算于等效四端网络的传输函数 wHc；一般来说, 信道的带宽总是有限的； 这种带限信道对数字信号传输的主要影响是 引起码元波形的展宽,从而产生码间干扰；为了使码间干扰削减到最少的程度,名师归纳总结 就需要采纳自适应均衡技术； 但在实际的通信信道中会产生加性噪声,其同样
16、会第 6 页,共 11 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 对信号传输产生影响； 加性噪声与信号独立, 并且始终存在, 实际上只能实行措施削减加性噪声的影响,而不能完全排除加性噪声；通信信道模型如下图,发射端发送的信号ts经过信道传送时,第一受信道传输的影响, 再经由加性高斯白噪声 AWGN恶化,便成为接收端收接收到的信号；均衡器的分类：的滤波器结构有很多种, 而且每种结构在实现时又有很多种算法；如图是按均衡器所使用类型、结构和算法的不同,对常用的均衡技术了进行了分类名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 11 页精选学习资料 - -
17、- - - - - - - 第三章 移动通信中均衡算法的争论在移动通信均衡器中, 最常用的均衡器为： 自适应均衡器, 所以本章节以自适应均衡器为例进行争论, 其可以使用不同的自适应算法来实现信道均衡；在满足肯定的准就前提下, 这些算法对均衡器系数进行调整；两个准就在均衡系数最优化中得到了广泛使用,一个是迫零准就,另一个是最小均方误差 MMSE准就；对于迫零准就,调整均衡器系数使稳固后的全部样值冲击响应具有最小的码间干扰；而 MMSE准就的均衡器系数调整是为了使期望信号 nd 和均衡器输出信号ny 之间的均方误差最小；无论是基于最小均方误差准就仍是迫零准就无限抽头的线性横向均衡器在无噪声情形下直
18、观上都是信道的逆滤波器,在 MMSE准就下,均衡器抽头对加性噪声和信道畸变均进行补偿,方面；补偿包括相位和幅度两个在均衡器优化设计中,可以考虑采纳某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量,一般有以下几种挑选：1 估量误差的均方值；2 估量误差肯定值的期望值；3 估量误差肯定值的三阶或高阶期望值；选项 1 由于简洁进行数学处理而优于其他两项；实际上,挑选均方误差准就导致均衡器中滤波器冲击响应未知系数代价函数的二阶相关性；而且该代价函数有一个特殊的最小值能唯独地定义滤波器的优化统计设计,因此在本文针对 LMS算法主要介绍 MSE准就4 ；自适应算法比较经典的算法有最小均方误差算法 将具体介绍这几种常
19、用的算法；1、最小均衡误差算法 LMS LMS 和 CMA算法等；下面 LMSLeast Mean Square 算法最早于 Widrow 于 1960 年建立；采纳最小均方差的均衡器比迫零算法均衡器要稳固一些,它的依据是最小均方误差, 即抱负信号 nd 与滤波器实际输出 ny 之差 ne 的平方的期望值 2neE 最小,并且依据这个依据来修改权系数 nwi ；为了使期望值 2neE 最小,采纳最广泛的自适应算法形式“ 下降算法” ：名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 1nnnwnwiin是第 n 次迭代的收敛因子
20、, n是第 n 次迭代的更新方向；最常用的下降算法是梯度下降法,常称为最陡下降法2、盲均衡算法一般的均衡器需要训练和跟踪两个阶段,在训练阶段, 需要已知信号的一些特性参数来训练均衡滤波器, 或者直接周期地发送训练序列；由于训练序列并不包含 用户的数据,而占用信道资源,自然会降低信道的利用率；另外,在跟踪阶段,不发送训练序列,假如信道特性是快速变化的,均衡器的性能将快速恶 化10 ；盲均衡技术是一种不需要发射端发送训练序列,仅利用信道输入输出的基本统计特性就能对信道的弥散特性进行均衡的一种特别技术；由于这种均衡技术可以在信号眼图不张开的条件下也能收敛,法的根本区分在于误差产生的不同；所以称为盲均
21、衡； 它和前面所述的自适应算依据盲自适应算法的理论基础分类,可以将已经推出的自适应盲均衡算法分为3种不同的类型 4 ：1、基于随机梯度的盲均衡算法,也称 Bussgang 算法；2、基于高阶或循环信号统计的盲均衡算法；3、基于最大似然准就的盲均衡算法；基于最大似然准就的盲均衡算法在三种算法中最正确,但是 ISI 涉及的符号数多时,复杂性会急剧上升； 另外,基于高阶统计的盲均衡算法对运算的要求也比较 高；所以,当 ISI 涉及的符号数多且信道不是非常恶劣时,一般采纳随机梯度盲均衡算法,且它与传统使用的LMS算法简洁融合在一起, 有利于算法的实现 11 ；下面将具体介绍 Bussgang算法 4
22、；Bussgang盲均衡算法的基本原理是先建立一个目标函数或代价函数,使得抱负系统对应于该代价函数的微小值点,然后采纳某种自适应算法寻求代价函数的极值点；当代价函数到达极值点,系统也就成为期望的抱负系统；名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - - - 第四章 均衡器的仿真与实现第一 , 输入双极性基带信号,进入调制系统,而后通过含高斯白噪声的信道,此时信号已经杂乱不堪, 我们在将信号通过均衡器, 使之尽量复原到进入信道前的样子,最终,我们将复原之后的信号进行解调输出；第五章 总 结在信息日益膨胀的数字化、 信息化时代, 通信系统
23、担负了重大的任务,这要求数字通信系统向着高效率、 高牢靠性的方向进展； 信道均衡是通信系统中一项重要的技术, 能够很好的补偿信道的非抱负特性,从而减轻信号的畸变, 降低误码率；在高速通信、无线通信领域,信道对信号的畸变更加严峻,因此信号均衡 技术是不行或缺的； 自适应均衡能够自动的调剂系数从而跟踪信道,成为通信系 统中一项关键的技术； 基于此,本文对均衡器的结构和自适应算法做了理论争论 和电脑仿真分析,具有肯定的理论意义和实践意义；本论文在分析通信信道的基础上, 阐述了产生码间干扰的缘由以及无码间干扰的条件；分析了各种均衡器结构和自适应算法,并对其进行了比较和电脑仿真；主要对 LMS和 CMA
24、算法的收敛特性进行比较与分析；本文的主要工作有以下几个方面：1、分析了通信信道的特点, 建立了通信信道的模型, 分析产生码间干扰的缘由,争论了排除码间干扰的方法,即时域均衡；2、介绍了均衡器的分类,并对线性均衡器和判决反馈均横器进行了分析；3、对常用的自适应均衡算法进行了争论,包括LMS算法和 CMA算法；并挑选线性横向均衡器,分别选用这两种算法分别对抽头系数进行调整,用 MATLAB进行 仿真,并对 LMS和 CMA算法的收敛速度进行比较,试验结果为 CMA算法整体较 LMS算法好；名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 11 页精选学习资料 - - - - - - - -
25、 - 均衡算法种类繁多, 本论文只介绍了其中几个, 盲均衡中只介绍了 CMA算法；目前,盲均衡器是人们很关注的一项均衡技术,已有很多的盲均衡算法问世,盲均衡算法不用训练序列维护, 削减了训练时间, 有较大的敏捷性； 由于时间的关系,对其他的均衡算法没有做出争论,但其他算法仍是有必要深化争论的；致 谢 第一,我要诚心的感谢电气信息学院的培育, 它为我供应了很好的学习时机,让我学到了很多专业学问和做人的道理；同时要感谢四年来各位老师的谆谆教导和各位同学的无私帮忙和支持；本文所作的争论以及本文的撰写工作都是在邹娟老师的尽心指导下完成, 在论文的撰写过程中曾多次遇到问题,邹老师在空余时间很耐心的赐予指
26、导, 在此诚心感谢老师的帮忙与支持；我仍要感谢我的家人,是他们的无限关爱使我能顺当完成高校的学习,是他们在我遇到难题时给我准时的帮忙与无限的动力！最终,对参与论文评审和答辩的各位老师致以最诚挚的致谢 . 参考文献1 梁虹.信号与系统分析及MATLAB 实现 M. 北京：电子工业出版社, 2002. 2 张贤达 .保铮.通信信号处理 M. 北京：国防工业出版社 其次版 ,2002. 3 张雄.基于 Bussgang技术盲均衡算法的争论 D. 太原,太原理工高校电路与系 统专业, 2003. 4 张辉. 现代通信原理与技术 M. 西安：西安电子科技高校出版社,2002. 5 吴伟陵 .牛凯.移动通信原理 M. 北京：电子工业出版社, 2005. 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 11 页