資料介紹
均衡技術是克服碼間干擾(Inter-Symbol Interference,ISI)的有效措施,由于信道
特性的隨機性與時變性,實際中消除碼間干擾最常用的是自適應均衡器。本文對基于最小均方(Least Mean Squares, LMS)算法和遞推最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法的自適應均衡器進行仿真研究,分析了信道特性與設計參數對自適應均衡器的收斂速度與穩態性能的影響。
關鍵詞:碼間干擾 自適應均衡器 收斂速度 穩態性能
信號在有限帶寬色散信道中傳輸會使每一個符號占用的時間被展寬,形成碼間干擾
(ISI)。在實際的數字通信系統中,由于多徑傳輸、信道衰落等影響,在接收端也會產生嚴重的碼間干擾。為了克服碼間干擾,提高通信系統的性能,一般在接收端采用均衡技術[1]。
均衡是指對信道特性的均衡,接收端的均衡器產生與信道特性相反的特性,用來減小或
消除因信道的時變多徑傳播特性引起的碼間干擾。均衡分為兩種,一種是頻域均衡,另一種是時域均衡[1]。頻域均衡是使整個系統的頻率傳遞函數滿足無失真傳輸的條件,時域均衡是直接從時間響應出發,使整個系統的沖激響應滿足無碼間干擾的條件。
在數字通信中一般采用時域均衡,最常用的方法是在基帶信號接收濾波器之后插入一個
橫向濾波器,根據濾波器抽頭系數的調整方式可以分為手動調整和自動調整[2]。如果信道的特性在接收端已知,一般采用比較簡單的手動調整方式。由于實際信道特性是未知的,具有隨機性,而且信道響應是時變的,這就要求均衡器能夠實時地跟蹤無線通信信道的時變特性,根據信道響應自動調整濾波器抽頭系數,即自適應均衡器。自適應均衡器不需要知道信號與噪聲的先驗知識,適用于實時處理系統[3,4]。本文對基于LMS算法與RLS算法的自適應均衡器進行了仿真研究,分析信道特性與設計參數對自適應均衡器性能的影響。
特性的隨機性與時變性,實際中消除碼間干擾最常用的是自適應均衡器。本文對基于最小均方(Least Mean Squares, LMS)算法和遞推最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法的自適應均衡器進行仿真研究,分析了信道特性與設計參數對自適應均衡器的收斂速度與穩態性能的影響。
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信號在有限帶寬色散信道中傳輸會使每一個符號占用的時間被展寬,形成碼間干擾
(ISI)。在實際的數字通信系統中,由于多徑傳輸、信道衰落等影響,在接收端也會產生嚴重的碼間干擾。為了克服碼間干擾,提高通信系統的性能,一般在接收端采用均衡技術[1]。
均衡是指對信道特性的均衡,接收端的均衡器產生與信道特性相反的特性,用來減小或
消除因信道的時變多徑傳播特性引起的碼間干擾。均衡分為兩種,一種是頻域均衡,另一種是時域均衡[1]。頻域均衡是使整個系統的頻率傳遞函數滿足無失真傳輸的條件,時域均衡是直接從時間響應出發,使整個系統的沖激響應滿足無碼間干擾的條件。
在數字通信中一般采用時域均衡,最常用的方法是在基帶信號接收濾波器之后插入一個
橫向濾波器,根據濾波器抽頭系數的調整方式可以分為手動調整和自動調整[2]。如果信道的特性在接收端已知,一般采用比較簡單的手動調整方式。由于實際信道特性是未知的,具有隨機性,而且信道響應是時變的,這就要求均衡器能夠實時地跟蹤無線通信信道的時變特性,根據信道響應自動調整濾波器抽頭系數,即自適應均衡器。自適應均衡器不需要知道信號與噪聲的先驗知識,適用于實時處理系統[3,4]。本文對基于LMS算法與RLS算法的自適應均衡器進行了仿真研究,分析信道特性與設計參數對自適應均衡器性能的影響。
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