FPGA在數(shù)字濾波器設(shè)計中的應(yīng)用：線性自適應(yīng)信道均衡算法研究

1、線性自適應(yīng)信道均衡算法研究專 業(yè)：通信工程指導(dǎo)教師：鄧曉紅 答 辯 人：何 毅9/3/20221主要內(nèi)容緒論碼間干擾均衡器的分類與結(jié)構(gòu)自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)9/3/20222一、緒論引言 在無線通信中，由于多徑效應(yīng)影響產(chǎn)生碼間干擾，使接收信號產(chǎn)生誤碼，而通信協(xié)議要求發(fā)送方重新發(fā)送產(chǎn)生誤碼的數(shù)據(jù)幀，從而影響無線通信信道中傳輸數(shù)據(jù)的速率。自適應(yīng)均衡技術(shù)能補(bǔ)償由于信道引起的畸變，同時有效的抗碼間干擾，提高傳輸速率。9/3/20223一、緒論均衡技術(shù)的發(fā)展：均衡技術(shù)最早廣泛應(yīng)用于 信道。20世紀(jì)六十年代以前，均衡器是固定或手調(diào)的1965年，Lucky提出了迫零準(zhǔn)則1967年，Austin提出了判決反饋均

2、衡器。1969年，Gersho等人提出了根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則的自適應(yīng)均衡算法。 1970年，Brady提出分?jǐn)?shù)間隔自適應(yīng)均衡方案。1972年，Ungeboeck將LMS算法應(yīng)用于自適應(yīng)均衡。1974年，Gedard在kalman濾波理論上推導(dǎo)出遞推最小二乘算法RLS1979年，Satonus等人提出了格型自適應(yīng)均衡器。1975年，首次提出了盲均衡的概念。 9/3/20224一、緒論本文所作的工作 為了抑制碼間干擾或補(bǔ)償信道失真，我們需要采用均衡技術(shù)。實現(xiàn)均衡的算法有很多種，本課題中我們將研究均衡技術(shù)中的幾種算法，并對其進(jìn)行仿真。9/3/20225二、碼間干擾碼間干擾的定義 由于實際信道的頻帶總

3、是有限，并且偏離理想特性，所以使通過的信號在頻域上產(chǎn)生線性失真，在時域上波形發(fā)生時散效應(yīng)。這種時散效應(yīng)對數(shù)字通信所造成的危害稱之為碼間干擾(ISI)。 9/3/20226二、碼間干擾碼間干擾數(shù)學(xué)模型圖2.1 數(shù)字通信系統(tǒng)中數(shù)學(xué)模型常用的通信信道數(shù)學(xué)模型為式中是 傳輸信號， 是信道的沖擊響應(yīng)， 是功率譜為的加性高斯白噪聲。9/3/20227三、均衡器分類與結(jié)構(gòu)均衡器的分類 均衡器從結(jié)構(gòu)上可以被分為兩類:線性均衡器和非線性均衡器。圖3.1 均衡器的分類9/3/20228四、均衡器的分類與結(jié)構(gòu)本文中主要介紹三種均衡器的結(jié)構(gòu)線性橫向均衡器（LTE）判決反饋均衡器（DFE）最大似然序列估值均衡器（MLS

4、E）9/3/20229三、均衡器的分類與結(jié)構(gòu)線性橫向均衡器（LTE）圖3.2 線性橫向均衡器結(jié)構(gòu)圖判決前橫向濾波器的輸出為：9/3/202210三、均衡器的分類與結(jié)構(gòu)判決反饋均衡器（DFE）圖3.3 判決反饋均衡器結(jié)構(gòu)圖判決反饋均衡器的輸出為：9/3/202211三、均衡器的分類與結(jié)構(gòu)圖3.4 最大似然序列估值（MLSE）結(jié)構(gòu)圖最大似然序列估值（MLSE）圖3.4 帶自適應(yīng)匹配濾波器的最大似然序列估值(MLSE)結(jié)構(gòu)9/3/202212四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)決定算法的主要因素收斂速度-算法所需要的迭代次數(shù)失調(diào)-總平均的均方誤差終值與最優(yōu)的最小均方差的 差距。計算機(jī)復(fù)雜度-完成迭代算法所需的操

5、作次數(shù)數(shù)值特性9/3/202213四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)最小均方（LMS）算法LMS算法的具體步驟如下：步驟1：初始化抽頭系數(shù)矢量， ， n=0；步驟2：當(dāng)n =n+1時計算濾波器輸出 ，計算誤差函數(shù) ，更新濾波器抽頭系數(shù)矢量 。 9/3/202214四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)最小均方（LMS）算法圖4.2 LMS算法仿真結(jié)果圖9/3/202215四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)遞歸最小二乘（RLS）算法RLS直接算法：步驟1：初始化 ， ， ，I是NN的單位矩陣；步驟2：當(dāng)n =n+1時，更新K(n)為增益矢量 e(n )為估計誤差 遞推公式 抽頭系數(shù)9/3/202216四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)遞歸

6、最小二乘（RLS）算法RLS算法仿真圖9/3/202217四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)遞歸最小二乘（RLS）算法 ，SNR=25dB (b) =2，SNR=25dB9/3/202218四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)恒模算法與實現(xiàn)CMA算法實現(xiàn)：步驟1：初始化 ， ， ,n=0 ；步驟2：當(dāng)n =n+1時更新，均衡器的輸出 均衡器抽頭系數(shù) 9/3/202219四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)恒模算法與實現(xiàn)(a) 原始的QAM信號的星座圖 (b) 均衡前信號的星座圖 (c) 均衡后信號的星座圖9/3/202220四、自適應(yīng)均衡算法與實現(xiàn)恒模算法與實現(xiàn)(a) 0.0001 (b) 9/3/202221致謝 在論文完成之際，首先衷心感謝敬愛的導(dǎo)師鄧曉紅。在畢業(yè)設(shè)計過程中，鄧?yán)蠋熃o了我非常重要的指導(dǎo)。在論文寫作過程中提供了許多寶貴資料并進(jìn)行了細(xì)心地批改，使我能夠圓滿地完成論文設(shè)計工作。在此，我以最誠摯的心情向我的導(dǎo)師鄧曉紅老師表示最衷心的感