《盲均衡算法研究分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《盲均衡算法研究分析（40页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、盲均衡算法研究盲均衡算法研究 摘摘 要要 如今在很多通信系统中 传统的需要训练序列的自适应均衡方法已经变的不再适 用 而不需要训练序列的均衡 也就是盲均衡技术则取得了越来越广阔的应用 本文 主要研究了更具实际应用价值际的 Bussgang 类盲均衡算法 并以其中最为经典的常模 数算法 CMA 和近年来新提出来的基于 RENYI 信息熵的盲均衡算法为主要研究对象进行 了较为深入的理论研究和仿真分析 文中分析论证了两种算法的理论依据 进行了相 应的算法推导 最后利用计算机进行仿真并对仿真结果进行分析和比较 得到了如下 结果 在单入单出系统 SISO 中对 CMA 算法和 RENYI 熵算法进行了全
2、面的分析和比较 验证了 RENYI 熵算法的快速收敛性 同时发现了该算法在鲁棒性上有待改进的 地方 在多入多出系统 MINO 中对 CMA 算法和 RENYI 熵算法进行了新的研究 不考虑 盲分离 研究改进后的 CMA 算法在 MIMO 系统中的均衡效果 并以此为基础提 出了以 RENYI 熵为基础的新算法 MIMO RENYI 算法 通过仿真发现该算法的具 有更快的收敛速度 具有良好的研究前景 关键词 关键词 盲均衡 Bussgang CMA RENYI 熵 AnalysisAnalysis ofof BlindBlind EqualizationEqualization AbstractA
3、bstract Nowadays traditional self adaptive equalization that needs trained sequences is no longer suitable in many communication scenarios Blind equalizations which do not need any trained sequence can obtain broader application In this paper we mainly studied Bussgand type blind equalizations which
4、 is a very practical type of blind equalization Two algorithms are studied during the article one is the most famous algorithm constant modulus algorithm CMA and the other is RENYI s entropy based blind equalization which is a newly released blind equalization algorithm Some comprehensive theoretica
5、l analysis is done in this paper and computer simulation helps to get better comparison about these two algorithms Finally I get the following results An all aspects comparison is done between CMA and RENYI s entropy algorithms in the Single Input Single Output systems SISO Through simulation we ver
6、ify the fast convergence of RENYI s entropy algorithm and find out that it need optimization to be more robust Similarly we do the same analysis in the Multi Input Multi Output system MIMO s Not consider the issue of blind separation we studied the improved CMA in MIMO What s more we get a new algor
7、ithm in MIMO based on RENYI s entropy After computer simulation we find its good convergence speed compared to MIMO CMA which shows a good prospect for future study KeyKey words words blind equalization Bussgang CMA RENYI s entropy 目目 录录 摘 要 I 第一章第一章 引言引言 1 1 1 1 研究背景 1 1 2 盲均衡系统理论基础 2 1 2 1 发射信号 2
8、1 2 2 信道冲击响应和噪声 3 1 2 3 信道输出序列 3 1 2 4 均衡器抽头系数 3 1 2 5 算法性能描述 3 第二章第二章 SISOSISO 系统中的盲均衡算法系统中的盲均衡算法 4 4 2 1 BUSSGANG类盲均衡算法 4 2 2 典型的 BUSSGANG盲均衡算法 CMA 6 2 2 1 CMA 算法模型 6 2 2 2 CMA 算法仿真与仿真结果分析 7 2 3 基于 RENYI 熵的盲均衡算法 9 2 3 1 RENYI 信息熵理论 9 2 3 2 Parzen 窗估计法 10 2 3 3 RENYI 熵盲均衡算法建模 12 2 3 4 RENYI 熵盲均衡仿真与
9、结果分析 13 2 3 5 RENYI 熵算法与 CMA 算法比较 16 2 4 QAM 信号的盲均衡 19 2 5 小结 22 第三章第三章 MIMOMIMO 系统中的盲均衡算法系统中的盲均衡算法 2222 3 1 多入多出系统 MIMO 理论基础 22 3 2 MIMO 盲均衡模型建立 23 3 3 MIMO CMA 算法 25 3 3 1 MIMO CMA 算法模型建立 25 3 3 2 算法仿真与结果分析 26 3 4 MIMO RENYI 算法 28 3 4 1 算法模型建立 28 3 4 2 MIMO RENYI 算法仿真与结果分析 28 3 4 3 MIMO CMA 与 MIMO
10、 RENYI 算法性能比较 30 3 5 小结 31 第四章第四章 结束语结束语 3131 参考文献参考文献 3333 致致 谢谢 3434 第第 1 1 章章 引言引言 1 1 1 1 研究背景研究背景 在现代通信系统中 由于有限带宽通信信道的失真和畸变引起的码间干扰 ISI 和 信道间干扰 ICI 是影响通信质量的重要因素 码间干扰和信道间干扰的积累将会导致 误码的产生 从而导致通信质量的下降 为了减少码间干扰和信道间干扰 降低误码 率 能够获得理想的通信效果 必须对信道进行适当的补偿 例如 1 在有线传输系 统中 当数据传输率高于 4800bit s 时 由于有线信道的传输特性不理想 其
11、幅频特 性和相频特性响应分别是非恒定和线性的 而且会随着环境 气候 气温等因素而变 化 因此必须补偿信道的畸变 以减小误码 在数字微波接力通信系统中 由于多径 传播而引起的码间干扰 也必须采取措施来克服 在军事对抗中 需要在发送信号未 知的情况下监听对方的通信内容 在认知无线系统中 感知用户同样需要检测其他用 户空闲时刻 在高速限带系统中 需要克服信道造成的码间干扰对大量数据进行高效 的传输 水声通信中 随机时变 空变的相干多径限带信道更对水声通信带来了巨大 的挑战 传统的克服码间干扰的方法是采用自适应均衡技术 其包括训练和跟踪两种模式 它能够动态地跟踪信道的变化 及时调整均衡器的参数 准确的
12、补偿传输信道的特性 从而有效地抑制码间干扰和信道间干扰对通信质量的影响 这种均衡技术在数据传输 之前 通常需要预先发送一段接收端和发送端都己知的训练序列 接收机测量出该序 列通过信道后产生的变化或误差 并依据该误差信息对均衡器参数进行调整 最终使 均衡器正好补偿信道特性 从而使接收机能够从均衡器输出中得到几乎无错的发送信 号提高数据传输的可靠性和有效性 这段过程被称为训练 此时均衡器被称为工作在 训练模式 训练过程结束后 数据开始传输 此时对于接收端发送信号是未知的 为 了动态跟踪信道特性可能发生的变化 接收端将均衡器输出的判决信号作为发送信号 的参考信号 用来测量信号通过信道后产生的误差 对
13、均衡器输出的信号继续进行调 整 此时均衡器工作在决策指向 Decision Directed 模式 自适应滤波理论认为 均 衡器在决策指向模式下能正常工作的条件是输入信号的眼图预先张开到一定程度 判决 结果的错误率极低 以保证均衡器可靠地收敛 如果这个条件不满足 就要由发送端 发送一个接收端己知的训练序列对均衡器进行训练 使均衡器达到收敛 因此训练过 程也被称为均衡器的学习过程 通常情况对于通信系统而言是一个必要的阶段 然而 由于需要训练序列 自适应均衡在很多无线通信领域的应用性不好 因此 在很多应用场景中 传统的均衡方法由于其需要训练序列 且训练序列会造成传输有 用信息的效率降低 已经变得不
14、适用了 在多数情况下 输入信号和信道在信道输出 端是未知的 因而不需要训练序列的自适应均衡 或者盲均衡技术得到了广泛关注 盲均衡技术是指能够不借助训练序列 仅利用接收序列本身的先验信息 便可以 均衡信道特性 使均衡器的输出序列尽量接近发送序列的一种新兴自适应均衡技术 因此 在数据通信系统中不必发送训练序列 可以提高信道效率 同时占均衡技术还 可以获得更好的均衡性能 它是目前数字通信技术中的关键技术之一 也是通信 信 号与信息处理 检测理论等学科的一个重要前沿热点研究课题 盲均衡技术在通信 雷达 声纳 控制工程 地震勘探 生物医学工程等领域均有非常重要的理论意义和 实用价值 1 2 1 2 盲均
15、衡系统理论基础盲均衡系统理论基础 均衡技术是一种强有力的抗码间干扰的技术 通常在基带或者解调以后判决之前 进行 其基带模型图如 图图 1 1 所示 其中为发送信号 为信道系统函数 a n h n 为高斯白噪声 和分别为信道输出序列和均衡器输出序列 为均衡 n n x n y n n 器抽头序列 发送机 h n 均衡器a n c n x n 信道 高斯白噪 y n 判决 a n 图 1 1 盲均衡系统等效基带框图 下面对系统中各个部分的假设进行说明 本文中针对单入单出 SISO 系统的各种 均衡算法的研究都是建立在这些假设的基础之上的 1 2 1 1 2 1 发射信号发射信号 当为实信号时 要求
16、其具有以下的统计特性 1 a n 序列属于有限符号集 切平稳独立同分布 具有零均值和单位方差 即 a n MERGEFORMAT 1 1 1 0 0 nm E a nE a n a m nm 其中表示数学期望 E 的概率密度函数是对称 且服从均与分布 a n MERGEFORMAT 1 2 1 2 3 33 0 a f a 其他 对于复信号而言 其实部和虚部都应该满足以上条件 1 2 2 1 2 2 信道冲击响应和噪声信道冲击响应和噪声 信道的冲击响应可以表示为 其中为信道冲击响应的 0 1 1 Thhhh N N 长度 对于噪声 本文均假设均值为 0 方差为 1 的高斯白噪声 1 2 3 1 2 3 信道输出序列信道输出序列 信道的输出序列可以表示为 MERGEFORMAT 1 3 1 0 N i x nh i a nin n 输入到均衡器的序列可以表示为 nX MERGEFORMAT 1 4 1 1 2 Tnx nx nLx nL x nLx nL X 1 2 4 1 2 4 均衡器抽头系数均衡器抽头系数 本文讨论的各种盲均衡算法中所使用的均衡器均采用横向滤波器的结构 4 其结 构
