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盲均衡技术

时间:2013-6-6 18:25:56 点击:

  核心提示:盲均衡技术是一种不借助于训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道特性,使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术,它能有效地补偿信道的非理想特性,克服码间干扰,减小误码率,提高通信质量。盲均衡的原理框图如图3.1所示。...

盲均衡技术是一种不借助于训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道特性,使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术,它能有效地补偿信道的非理想特性,克服码间干扰,减小误码率,提高通信质量。盲均衡的原理框图如图3.1所示。

3.1 盲均衡的系统模型

图中h(n)为离散时间传输信道(包括发射滤波器、传输媒介和接收滤波器等)的冲激响应,其依据所用调制方式的不同,可以是实值,也可以是复值;w(n)为均衡器的冲激响应;x(n)为系统的发送序列;y(n)为经过信道传输后的接收序列,同时也是均衡器的输入序列;n(n)为信道上叠加的高斯噪声;为盲均衡器的输出序列,表示判决器的输出序列。

若不考虑噪声的影响,则有下式成立:

                              (3.1)

y(n)是由x(n)h(n)卷积而成,要从y(n)中恢复出x(n),意味着要解出卷积因子h(n),这样的过程叫做去卷积或逆解卷积。当y(n)x(n)均为已知时,解决这个问题并不困难,均衡器工作于训练模式就属于这种情况。当只有y(n)为已知,三个参数中有两个是未知时,问题就比较困难了,这类问题的数学模型称为盲解卷积问题(Blind Deconvolution),盲均衡问题是盲解卷积问题在通信领域的应用。

由图3.1可知

                         (3.2)

盲均衡的目的就是将  作为x(n)的最佳估计值。因此要求:

                                 (3.3)

其中,M为一整数时延,为一常数时移。

为了实现(3.3)式,在不考虑信道叠加噪声的前提下,要求

                              (3.4)

取上式的Fourier变换,则有:

                        

                           (3.5)

也就是说,盲均衡器的目的就是要使其传输函数和信道传输函数的关系应满足式(3.5)。

一般来讲,M  是未知的。但是,恒定时延M并不影响原输入信号序列{x(n)}的恢复。而常数相位  可以利用判决装置去除。

实现传递函数,也就是设计均衡器的抽头系数,使得式(3.3)成立。若令代表原信道与均衡器的组合系统的抽头系数,则:

                 (3.6)

但又因为:

         (3.7)

那么有限维向量是一个只有一个非零元素(其模等于1)的向量,即:

                         (3.8)

因此,当均衡器达到最优均衡时,原信道与均衡器组合系统的抽头系数应当满足式(3.8),这也就是盲均衡中的置零准则。

目前的盲均衡算法一般采用有限长抽头式横向滤波器,其结构框图如图3.2

所示。

3.2 横向滤波器的结构图

其中,横向滤波器的长度为L,横向滤波器的输入Y(n)

                 (3.9)

滤波器的抽头系数W(n)

                     (3.10)

则横向滤波器的输出  可表示为

         (3.11)

理想的滤波器是无限长的,图3.2所示滤波器是截断的有限长滤波器,它是理想滤波器的近似模型,这就必然带来剩余码间干扰,滤波器的输出仅仅是源信号x(n)的估计值。因此误差信号为

     (3.12)

式中,为均衡器的输入信号,为抽头i的加权系数。

训练过程的任务是求出一组抽头系数,使均衡器最有效地消除码间干扰,这组抽头系数称为最佳抽头系数。为了使均衡器获得最佳抽头系数,需要根据不同应用场合选用不同的优化算法,在自适应均衡常用的有最小均方算法(LMSLeast Mean Square)和递归最小二乘(RLSRecursive Least Square)。盲均衡一般也用这两种算法来实现,区别在于盲均衡算法对均衡器输出信号的无记忆非线性变换来代替自适应算法中的期望信号。

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