自适应盲均衡技术研究

摘要

在实际的数字无线通信中,系统不可能满足奈奎斯特无失真传输条件,因而在接收端存在码间干扰(ISI)。产生 ISI的原因可以简单归纳为:信号的多径传播和滤波器的有限带宽。ISI的存在会造成符号的误判,因而需要研究一种减小或消除 ISI的信号处理技术,同时由于信道特性随时间变化,这种技术必须是自适应的。自适应盲均衡技术正是解决 ISI的有力武器。盲均衡的崭新思想使得其在通信、地球科学、声纳以及雷达等领域得到广泛的应用。研究人员从收敛速率、稳态均方误差、复杂度、算法的实现难度等角度对盲均衡展开研究。本文在前人的基础上,针对收敛速率和稳态均方误差这两个性能指标的提高,从均衡器结构优化和与多天线技术结合的角度对传统的盲均衡技术展开了研究。同时,收敛速率和稳态均方误差这两个指标是一对矛盾,加快收敛速率和减少稳态均方误差是算法的研究目标,但是通常一方的提高会牺牲另一方的性能为代价,解决这一矛盾,是研究算法的重点。
　　本文主要工作:(1)首先研究了线性均衡器(LE)、分数间隔均衡器(FSE)和判决反馈均衡器(DEF)的性能、优点、局限性以及应用场合等。针对各类均衡器的不足,研究一种将 LE、FSE以及 DEF相结合的均衡器结构:FSE+DEF均衡器结构。并研究了其在常数模准则(CM)下抽头向量的设计问题,为下面算法的研究打下基础,但是新的结构存在 DEF固有的错误传播现象。(2)研究了在单天线(SISO)情况下,盲均衡算法的性能表现。重点研究 CMA算法和 DD算法的性能表现、优点和局限性。围绕“提高算法收敛速率,降低稳态均方误差MSE”的目标,研究了各类改进的 CMA算法:MMA算法和 CMA+DD双模式切换算法的性能和优缺点,在此基础上提出了改进算法Ⅰ。最后针对 FSE+DEF均衡器存在的“错误传播”现象,从均衡器优化角度对传统的 MMA算法进行改进,提出了改进算法Ⅱ。该算法结合了双模式切换的思想,利用模式切换来解决FSE+DEF均衡器存在的错误传播现象,同时 FSE+DEF结构的引入提高了传统算法的性能,加快了收敛速率和降低了稳态均方误差。仿真结果也验证了改进算法的性能。(3)研究了盲均衡算法和多天线技术的结合,首先建立 SIMO盲均衡和MIMO盲均衡系统,为算法的改进打下基础。其次建立了在频率选择性衰落信道下的 MIMO-CMA算法模型,最后将 FSE+DEF结构引入 MIMO系统中,从均衡器结构优化和与多天线技术结合的角度对 MIMO-CMA算法进行改进,提出了新的改进算法,仿真结果表明,相比于传统的算法,新的改进算法在降低稳态均方误差方面有优势。

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第一章 绪论

§1.1 盲均衡技术的背景与基本概念

§1.2 盲均衡技术研究意义

§1.3 盲均衡技术研究历程

§1.4 本文工作重点与内容安排

第二章 信道的分析与建模

§2.1 无线信道基础概述

§2.2 信道建模

§2.3 盲均衡算法研究用到的离散时间基带信道模型

§2.4 本章小结

第三章 均衡器的结构

§3.1 均衡器基础概述

§3.2 各类均衡器简介

§3.3 一种新的均衡器结构：FSE+DFE 的设计

§3.4 本章小结

第四章 SISO 盲均衡算法研究

§4.1 盲均衡算法的基础概述

§4.2 Bussgang 类盲均衡算法简介

§4.3 基于 CMA 算法的改进算法

§4.4 改进算法Ⅱ：基于 FSE+DEF 结构的双模式混合算法

第五章 SIMO 和 MIMO 盲均衡算法研究

§5.1 分集接收、SIMO 和 MIMO 基础概述

§5.2 SIMO 和 MIMO 盲均衡系统模型建立

§5.3 MIMO-CMA 算法模型建立

§5.4 改进算法：基于 FSE+DEF 结构的 MIMO-CMA 算法

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士期间的主要研究成果