用于选择性频率的数字传输信道的均衡和解码装置

摘要

一种均衡和解码装置中有一模块,述及的模块中有一个均衡器和一个均衡输出解码器。这个装置的特征在于它有多个串接的这样类型的模块,每个模块的每个均衡器中都至少有一个横向滤波器,特别用来降低噪声功率,且对于秩严格大于1的模块,用来接收来自信道的一个样本序列,样本序列的延迟量等于前面各模块的处理时间。

说明书

本发明是关于用于选择性频率的数字传输信道的均衡和解码装置。

在数字传输中，一个接收器可以是由多个基本功能串接而成，每个功能实现一种专门的处理，如滤波、解调、均衡、解码等等。

一般说来，由单一基本功能所实现的处理只使用其可使用的信息的一部分，这样接收器的整体性能就是次优的。

本发明的一个目的就是避免这种缺陷。

多位作者已经建议用各种类型的接收器来摆脱由信道引入的符号间干扰。这些接收器是根据最大似然性的均衡器或一个检测器所组成，往往简要地称为Vitèrbi均衡器。在这方面最具意义的是：

〔1〕A.Gersho，T.L.Lim，“Ataptive Cancellation of IntersymbolInterference for Data Transmission”贝尔系统技术期刊，Vol.60，No.11，1997-2021页，1981页11月。

〔2〕M.S.Mueller，J.Salz，“A Unified Theory of Data-AidedEqualization”贝尔系统技术期刊，Vol.60，No.9，2023-2038页，1981年11月。

在这些文章中，作者们建议的接收器组合了一个自适应滤波器和一个干扰消除器(annuleur)，以消除由信道的选择性频率而引入的符号间干扰而不增加噪声电平。用由单个横向滤波器(filtre transverse)构成的接收器预先产生的解码的符号供给干扰消除器(稳态判定(décisionferme))。其与本发明的差别在于：一方面供给我们的均衡器是由信道解调器所产生的均衡判定；另一方面是使用处理的迭代过程。当然在〔1〕和〔2〕中所描述的接收器的性能低于所推荐本发明的性能。

还有，在文章

〔3〕V.M.Eyboglu，“Detection of Coded Modulation Signal onLinear，Severely Distorded Channels Using Decision Feedhaek NoisePrediction with Interleaving”IEEE Transaction on communication，Vol.36，No.4，401-409页，1998年4月，中建议用一判定反馈均衡器(égaliseurà décision dans la boucle)和一个与周期性的交织器相组合的信道解码器。使用这种方法，作者证明：在某些情况下，均衡器可以借助于由解码器所引入的延迟的灵巧管理使用述及的解码器的输出。当然，其所获得的性能从来没有超过由传送数据所控制的判定反馈均衡器的性能。在〔3〕中所描述的系统的性能低于所推荐的本发明的性能。

还可参考：

〔4〕K.Zhou，J.G.Proakis和F.Ling“Decision FeedbackEqualization of Fading Dispersive Channels with Treillis-CodedModulation”Int.Conf.Commun.Tech.，中国南京，1987年11月.

〔5〕K.Zhou和J.G.Proakis，“Coded Reduced-Bandwith QAMwith Decision-Feedback Equalization”，Conf.Rec.IEEE Int.Conf.Commun.，Philadelphia，penn.，PP.12.6.1-12.6.5，1988年6月。

这两篇文章所建议的一种方法和Eyubglu所遵循的方法类似，但用于衰落信道(canaux à evanouissement)和使用RLS(Recursive Least-Squares Lattice最小二乘格型)型标准的判定反馈均衡器。均衡器的收敛速度较参考文献〔3〕中提高，但其关于差错率的性能没有变化，

还有，在

〔6〕C.Douillard，A.Glavieux，M.Jézéquel和C.Berrou，“Dispositif de réception de Signaux numériques à structure itérative，module et procédé correspondants”，法国专利第9501603号，FRANCETELECOM，TDF 1995年2月，还建议组合根据最大似然的检波器(Viterbi均衡器)和信道解码器，通过迭代处理使得有可能管理由解码器所引入的不同的延时。

然而在这篇申请中所介绍的装置所在信道的信道响应时间为几个符号的量级。

而对于本发明所推荐的装置，则特别适用于均衡分布有大数量符号的时间响应的信道。

本发明所涉及的是具有一个模块的均衡和解码装置，模块中有一个均衡器和一个均衡的输出解码器，其特征在于该装置有多个串联的这种类型的模块，其中所有的均衡器中的每一个都有一个横向滤波器，特别用来降低噪声功率，且对于秩严格大于1的那些模块，接收一个信道的采样序列，采样序列的延迟量等于前面各模块的处理时间。

最好，秩严格大于l的模块的均衡器中还有另一个横向滤波器，用来重新构建第一个滤波器的输出出现的符号间干扰，且接收前一个模块的输出，均衡器的输出对应于第一个滤波器的输出扣除由第二个滤波器重新构建的符号间干扰。

相当方便，对于秩严格大于1的模块，接收来自信道的样本序列的横向滤波器是收敛于自适应滤波器的一个滤波器。

这样，述及的装置有多个串接的模块，每个模块中有一个均衡器和一个均衡输出的解码器。

秩为1的模块的均衡器有一横向滤波器，用于减小噪声功率和符号间干扰。它接收来自解调器的一个样本序列。

秩严格大于1的模块的均衡器在一个最佳实施变型中有两个横向滤波器，第一个适应于信道，仅用来降低噪声功率，第二个用于重新构建在自适应滤波器输出处的符号间干扰。述及的自适应滤波器接收来自解调器的样本序列，这个序列的延时量等于前面的各模块的处理时间，而供给第二个横向滤波器是由来自前一个模块的信道解码器输出计算的符号平均值序列。述及的均衡器的输出等于自适应滤波器的输出扣除由第二个滤波器所重新构建的符号间干扰。

这样，使用这样的迭代结构，述及的均衡器结合使用解调器和信道的解码器的输出，试图消除由信道的选择性所引入的符号间干扰。它要同时考虑传输信道的特性和由编码函数所引入的冗余信息以实现其处理。

这就能得到的性能类似于具有加性高斯白噪声而无符号间干扰但有编码的信道的性能。

作为变型，述及的均衡器还可以是判定反馈型的。

图1示意性地示出传输链原理；

图2示意性地示出根据本发明的一个可能实施例的一个均衡与解码装置的一个迭代结构的原理；

图3示意性地示出图2所示的结构的一个模块结构；

图4是一图象，示出Porat和Friedlander信道的传递函数的各个零点。

图5是一图象，示出解码后的差错率随E_b/N_o比的变化，且示出由图2和图3所示的那种类型的一个装置对于一个在Porat和Friedlander信道上的MDP4调制的性能。

图6示出一个图象，示出解码后的差错率随E_b/N_o比的变化，且示出图2和图3所示的那种类型的装置对于在Porat和Friedlander信道上的MAQ-16调制的性能。

图7和8示出图2和图3所示类型的装置的相继模块的横向滤波器的输入信号的星宿图形，分别对于MDP-4型调制和MAQ-16型调制，且E_b/N_o比分别为4dB和7dB。

图9为一图象，示出Proakis信道的传递函数的各零点。

图10和图11都是类似于图5和图6的图象，示出在根据本发明的装置在Proakis信道上的性能，分别对于MDP4调制和MAQ-16调制。

传输链：

在图1中示出二进制数据α_k的传输链的原理图，述及的二进制数据α_k是由信息源按照每T_b秒一个数据发送。

述及的数据α_k是用信道编码器1编码。一个M进制(M-aire)二进制编码器将一个方差为σ_d²的复数符号d_n＝a_n+jb_n与每个由2m个编码数据c_n，i(i＝1...2m)连系起来。符号d_n经交织器3交织后再以每T秒(T＝T_blog₂M)一个符号的节律发送，符号a_n和b_n的取值为集合{±1，中的值，此处，并用来调制两个正交的(en quadrature)载波幅度(MAQ-M调制)。

包括调制器、解调器、传输媒质及发射和接收滤波器的整体在图1中用一个等效离散信道4来表示，受到加性噪声w_n的干扰，等效离散信道的输出r_n的形式为 $>>>r>n>>=>>\Sigma >>k>=>->>L>1>>>>L>2>\; >>\Gamma >k>>>(>n>)>>>d>>n>->k>>>+>>w>n>>>s>此外\Gamma$_k⁽ⁿ⁾是等效离散信道的系数，通常为复数，假定已归一化，这些系数检验例如传统的假设： $>>>\Sigma >>k>=>->>L>1>>>>L>2>\; >E>\{>|>>\Gamma >k>>>>(>n>)>>2>>|>\}>=>1>>s>量w$_n是中心高斯白噪声(de bruit blanc，centrés，gaussiens)的样本，独立于符号d_n和方差σ_w²。

述及的等效离散信道具有传递函数C(f)，它引入符号间干扰，述及的符号间干扰的因果部分和反因果(anti-causale)部分分别达到L₁符号和L₂符号上， $>>C>>(>f>)>>=>>\Sigma >>k>=>->>L>1>>>>L>2>\; >>\Gamma >k>>>(>n>)>>exp>->j>2>\pi fkT>>s>装置的一般结构$

在推荐的装置中，是用迭代的方法实现均衡器和信道解码器的操作。

图2示出这种意义上的一个装置的原理示意图。该图所示的装置对应于P个基本模块，其中每个基本模块p(p＝1…P)对应于一次迭代。在一个模块中有多个功能，其中特别有一个均衡器和一个信道解码器。模块p(1＜p≤P)的输入的构成是：一方面是来自等效离散信道的样本序列{r_n}_p-1，并经延时线延迟的量等于一个模块的处理时间(模块等待时间)的(p-1)倍；而另一个方面，从属于第(p-1)个模块的信道解调器输出计算的符号d_n平均值{d_n}_p-1的序列。属于1＜p≤P的一个均衡器因而可以同时享用等效离散信道的输出和由述及的编码器所引入的冗余信息以实现其处理。

属于第一个模块(p＝1)的均衡器仅使用来自等效离散信道的信息以实现其处理。基本模块的结构

图3示出第p个基本模块的结构。它是由一个均衡器4、一个去交织器(desentrelaceur)5、一个M进制二进制转换器6、一个均衡输出信道解码器7、一个用来计算符号d_n的平均值d_n的函数8、以及交织器9。均衡器的结构

在图3所示的例子中，均衡器4是干扰消除器型的。

这种均衡器是由两横向滤波器构成，其频率响应分别为P(f)和Q(f)。对于1＜p≤ P，滤波器P(f)的输入是由样本序列{r_n}_p-1构成，而滤波器Q(f)的输入是由平均值序列{d_n}_p-1构成。

滤波器P(f)在迭代过程中收敛于一个适应于信道响应C(f)的滤波器，具有(L₂+L₁+1)个系数，且仅用于降低噪声w_n的功率。这个自适应滤波器的理论公式为 $>>P>>(>f>)>>=>sup>>\sigma >d>2sup>>sup>>\sigma >d>2sup>>+sup>>\sigma >w>2sup>>>>>\Sigma >>k>=>->>L>2>>>>L>1>\; sup>>\Gamma >>->k>>*sup>>exp>->j>2>\pi fkT>>s>此处，*为对一个系数取共轭。$

滤波器Q(f)的中心系数固定在零(q_o＝0)，用来在迭代过程中由量{d_n}_p-1重新构造出现在滤波器P(f)输出处的符号间干扰。它最多有(2L₁+2L₂+1)个系数。最优化的滤波器Q(f)的理论公式为 $>>>(>f>)>>=>sup>>\sigma >d>2sup>>sup>>\sigma >d>2sup>>+sup>>\sigma >w>2sup>>>>>\Sigma >>k>=>->>(>>L>2>>+>>L>2>>)>>>>(>>L>1>>+>>L>2>>)>\; >>q>k>>exp>->j>2>\pi fkT>>s>其中$ >>>q>k>>=>>\Sigma >>J>=>->>L>1>>>>L>2>\; sup>>\Gamma >>j>->k>>*sup>>>\Gamma >j>>->>\delta >>k>.>o>>>>s>$$

于是，均衡器的输出s_n便简单地从滤波器P(f)的输出x_n中扣除由滤波器Q(f)重新构建的符号间干扰y_n而得到。

属于第一个模块(p＝1)的均衡器仅由具有一个响应的滤波器P(f)构成，而不再适应于C(f)的滤波器，但要同时负责使噪声功率和出现在等效离散信道4的输出处的符号间干扰最小。

均衡器的滤波器的系数的计算

均衡器的滤波器的系数是采用自适应的方法确定的，根据均衡器输出s_n和解码的数据间的最小方差原则，使用随机梯度的算法。

应用 $>>>p>n>>=>[sup>>p>>->>L>2>>>nsup>>\dots sup>>p>0>nsup>>\dots sup>>p>>L>1>>nsup>>>]>t>>>s>及$ >>>Q>n>>=>[sup>>q>>->>(>>L>1>>+>>L>2>>)>>>nsup>>\dots >0>\dots sup>>q>>(>>L>1>>+>>L>2>>)>>nsup>>>]>t>>>s>矢量，其所有的分量分别为滤波器P(f)和Q(f)在nT时刻的系数，可以写出：$ >>>p>>n>+>1>>>=>>p>n>>-sup>>\mu R>n>*sup>>>(>>S>n>>-ver>>>d>n>>^>>)>>>s>和$ >>>Q>>n>+>1>>>=>>Q>n>>+>>\mu >>\prime >>sup>ver>>D>->>n>*sup>>>(>>S>n>>->ver>>d>^>>n>>)>>>s>此处，和(此处t表示转置操作)，分别是观察矢量(Vecteur d’ observation)和由第(p-1)个模块所产生的符号d$$$$_n的平均值矢量，为均衡器在nT时刻所使用。μ和μ′是两个自适应步长系数(coefficients de pas d′adaptation)，而是根据由模块(p-1)所产生的量d_n＝a_n+jb_n经解码的符号。

当然，其它滤波器的系数的自适应估计方法也是可以考虑的。例如RLS估计方法。

对于MAQ-M调制，符号a_n和b_n的解码准则为：

     _n＝(M-1)，如果a_n＞(M-2)

     _n＝(M-1)，如果b_n＞(M-2)

     _n＝(2i+1)，如果2i＜a_n＜2i+2

     _n＝(2i+1)，如果2i＜b_n＜2i+2

     _n＝-(2i+1)，如果-2i-2＜a_n＜-2i

     _n＝-(2i+1)，如果-2i-2＜b_n＜-2i

     _n＝-(M-1)，如果a_n＜-(M-2)

     _n＝-(M-1)，如果b_n＜-(M-2)

对于第一个模块(p＝1)，只要更新滤波器P(f)的系数。对此，仍使用(1)式，但现在是根据均衡器的输出s_n＝u_n+jv_n经解码的符号。解码准则仍由(2)式给出，而用u_n代替a_n，用v_n代替b_n。

交织器与去交织器

交织是在符号a_n和b_n上实现的。将述及的符号a_n和b_n一行一行地写入维矩阵。参数N应是2的幂，大于M＝2^P。对于一对(i，j)，i固定(i＝0、1、…(N₁-1))，而j从0到(N₂-1)变化，发射符号的坐标(i_l，j_l)为：

    i_l＝2mod_N1/2(x)+1

    j_l＝mod_N2(Yj)此处，mod₁表示模l。并且：

              x＝(2j+i)，如果i是偶数，

              x＝(2j+i-1)，如果i是奇数，以及：

    y＝7，如果z＝0；         y＝29，如果z＝4；

    y＝17，如果z＝1；        y＝13，如果z＝5；

    y＝11，如果z＝2；        y＝21，如果z＝6；

    y＝23，如果z＝3；        y＝19，如果z＝7；此处z等于x模8。

去交织器9具有和交织器3相对偶的功能。它的使用将直接从前者导出。

这样的符号的交织是非常有益的。特别可以克服某些公制级的噪声。如在二进制数据上进行交织，则使解调器的输出性能更好。同样，在符号级上交织(entrelacement par symbole)则可使用网格编码调制。

M进制二进制转换器

M进制转换可以使用一个信道解码器，其结构和MAQ-M调制的状态数无关。

M进制二进制转换器6使每个样本s_n与2m个表示2m个解码的二进制数据c_n，i，i＝1，2...2m的样本相联系。

可以根据样本s_n，用计算编码的数据的似然性比(rapport devraisemblance)的对数(LRV)得到和每个样本s_n相连系的2m个样本，此处K为一常数。

由于已编码数据的LRV的表达式相对复杂，可以作近似计算。对于反射(Gray)编码和k＝βσ_w²/2，可以使用下式：

  Λ(c_n，m)＝|u_n|-β2m^-1

  Λ(c_n，i)＝|Λ(c_n，i+1)|-β2^i-1；i＝(m-1)...2

  Λ(c_n，1)＝u_n和

  Λ(c_n，2m)＝|v_n|-β2m^-1

  Λ(c_n，i+m)＝|Λ(c_n，i+1+m)|-β2^i-1；i＝(m-1)...2

  Λ(c_n，m+1)＝v_n此处， $>>\beta >=sup>>\sigma >d>2sup>>/>>(sup>>\sigma >d>2sup>>+sup>>\sigma >w>2sup>>)>>.>>s>$

当M＝4时，就是说，对于4态相位调制(MAQ-4)，当符号a_n和b_n都是二进制符号时，没有必要将M进制二进制转换器插入到去交织器的输出与解码器的输入之间。

信道解码器与符号d_n的平均值的计算

在去交织之后，样本Λ(c_n，i)便出现在均衡输出信道解码器的输入端，例如若使用的编码是卷积型的，利用如在

〔7〕C.Berrou，P.Adde，E.Angui和S.Faudeil“A low complexitysolf-output Viterbi decoder architecture”，ICC′93，Geneva，Switzerland，1993等5月中所描述的Berrou-Adde算法，则此解码器生成编码数据的似然性比的对数(LRV)的一个新的近似值 $>>>(>3>)>ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>i>>>)>>=>>1>l>>log>>>Pr>\{>>c>>n>,>i>>>=>1>/>observation>\}>>>Pr>\{>>c>>n>,>i>>>=>0>/>observation>\}>>>>s>此处1/\lambda 为一系数。$

量仍可写成下面的形式： $>>>(>4>)>>->->-ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>i>>>)>>=>k\Lambda >>(>>c>>n>,>i>>>)>>+>w>>(>>c>>n>,>i>>>)>>>s>此处k为一常数，在Berrou-Adde算法中为2，而W(c$_n，i)是一个和数据c_n，i有关的非本征的信息。

为了向均衡器的滤波器Q(f)提供信号，因为符号d_n是未知的，所以这些值都用根据在第一次迭代中的计算得到的平均值d_n＝a_n+jb_n和本征信息W(c_n，i)所代替，用于后面的各次迭代。

使用Λ(c_n，i)，然后仅使用W(c_n，i)来计算数据d_n的平均值，这便很好地按照基本规则使用来自解码器的信息。按照基本规则，解码器在n时刻的输入不应和在前一个迭代当中所生成的非本征信息W(c_n，i)有关。

·在MAQ-16调制情况下，

对于MAQ-16调制，每个符号d_n＝a_n+jb_n是和四个编码数据(c_n，i，i＝1、2、3、4)有关。考虑反射编码(codage de gray)，写作：

(5)a_n＝3Pr{c_n，1＝1，c_n，2＝1}+1Pr{c_n，1＝1，c_n，2＝0}

      -1Pr{c_n，1＝0，cn，2＝0}-3Pr{c_n，1＝0，c_n，2＝1}

(6)b_n＝3Pr{c_n，3＝1，c_n，4＝1}+1Pr{c_n，3＝1，c_n，4＝0}

      -1Pr{c_n，3＝0，c_n，4＝0}-3Pr{c_n，3＝0，c_n，4＝1}

考虑到由于有交织器，和符号d_n有关的数据c_n，i相互是独立的，利用式(3)、(5)和(6)，在第一次迭代中计算得到的符号的平均值a_n和b_n分别等于： $>>>(>7>)>>->->-ver>>>a>n>>->>=>>>>>3>e>>>\lambda >[ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>1>>>)>>+ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>2>>>)>>]>>>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>1>>>)>>>>->1>->>>3>e>>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>2>>>)>>>>>>[>1>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>1>>>)>>>>]>[>1>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>2>>>)>>>>]>>>>s>和$ >>>(>8>)>>->->-ver>>>b>n>>->>=>>>>>3>e>>>\lambda >[ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>3>>>)>>+ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>4>>>)>>]>>>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>3>>>)>>>>->1>->3>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>4>>>)>>>>>>[>1>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>3>>>)>>>>]>[>1>+>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>4>>>)>>>>]>>>>s>$$

对于后面的各次迭代，符号的平均值a_n和b_n总是由式(7)和(8)给出，但用W(_cn，i)代替其中的

·在MAQ-4调制的情况下：

对于有四个状态的相位调制(MAQ-4)则式(5)和(6)得到简化，成为

   (9)a_n＝1Pr{c_n，1＝1}-1Pr{c_n，1＝0}

    (10)b_n＝1Pr{c_n，2＝1}-1Pr{c_n，2＝0}这样，使用式(3)，(9)和(10)，则在第一次迭代中算得的符号的平均值a_n和b_n分别等于 $>>>(>11>)>>->->-ver>>>a>n>>->>=>>>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>1>>>)>>>>->1>>>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>1>>>)>>>>+>1>>>>s>$ >>>(>12>)>>->->-ver>>>b>n>>->>=>>>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>2>>>)>>>>->1>>>>e>>\lambda ver>>\Lambda >~>>>(>>c>>n>,>2>>>)>>>>+>1>>>>s>对于以后的各次迭代，符号的平均值a$$_n和b_n都是用式(11)和(12)给出，但和前面一样，用W(c_n，i)代替

上述类型装置的性能

为了估计所述装置的性能，对于等效离散信道，使用两种模型：第一种是Porat和Friedlander推荐的，具有复系数；第二种是Proakis所推荐，具有实系数，这些信道的传递函数的零点或远或近接近于一个单位园，就是说均衡的容易程度或大或小：

Porat和Friedlander信道的情况：

Porat和Friedlander信道有五个系数Γk都是常数，其中有四个是复数，图4示出这种信道的传递函数的零点在单位园上的位置：

[2-0.4j；1.5+1.8j；1.2-1.3j；0.8+1.6j]

图5和图6示出对于Porat和Friedlander信道在涡轮-均衡器(turbo-egaliseur)的输出处的二进制差错率(Teb)随E_b/N_o比的变化，分别对应于四状态相位调制(MDP-4)和正交双载波16状态幅度调制(modulation d′amplitude suivant deux porteuses en quadrature à16états)(MAQ-16))。在这种视作难于均衡的信道中，本发明所推荐的装置在四个迭代以后的性能与一个无符号间干扰而有编码的信道的性能相同，以致信噪比对于MDP-4调制大于4dB，对于MAQ-16调制，大于7dB。

在图7中，一方面示出了对于E_b/n_o比＝4dB的接收信号的星宿图，另一方面示出对于1至5次迭代的置于滤波器输入处的信号(符号d_n的平均值)的星宿图。可以指出，自第三次迭代以后，这些信号的星宿图就非常接近MDP-4调制的星宿图。这样对于信噪比大于或等于4dB，滤波器便能重新构建在滤波器输出处的符号间干扰。

在图8中示出接收信号的星宿图以及对于1至5次迭代和E_b/N_o比为7dB时在滤波器的输入处的信号(符号d_n的平均值)的星宿图。从第四次迭代起，这些信号的星宿图便非常接近调制MAQ-16的星宿图。这使信噪比大于或等于7dB，均衡器的输出能成为无符号间干扰。

因此，根据本发明的装置能完全克服信道的选择性频率而不增加噪声电平，使之与以真实数据连续操作的判定反馈均衡器(DFE)无关。对于10^-5的Teb，相对于DFE型均衡器的增益对于MDP-4调制为1.5dB，对于MAQ-16调制为2dB。

在Proakis所推荐的信道的情况下

Proakis所推荐的信道的系数Γ_k有11个，皆为实常数。图9示出这种信道的传递函数的零点在单位园上的位置。

[0.04；-0.05；0.07；-0.21；-0.5；0.72；0.36；0；0.21；0.03；0.07]

图10和图11示出对于Proakis所推荐的信道在涡轮-均衡器(turbo-égaliseur)输出处的二进制差错率随E_b/N_o比的关系，分别对应于四状态相位调制(MDP-4)和十六状态正交二载波的幅度调制(MAQ-16)。对于这种信道，两次迭代就足以使涡轮-均衡器的性能和无符号间干扰而有编码的信道的性能一样，假设对于MDP-4调制的信噪比大于或等于2dB，对于MAQ-16调制的信噪比大于或等于6dB。这里指出，涡轮-均衡器所得到的性能总是好于以真实数据操作的判定反馈均衡器的性能。即使对于10^-5的差错率，后者的改善不超过0.5dB。

应用

对于脉冲响应延续几十个符号时间的信道，应用上述装置是有优越性的。实际上，对于这些信道，不能考虑根据最大似然性原则所优化的接收机。

本发明特别在移动终端的无线电信道传输、电缆信道还有海底声纳信道的传输上的应用都是有优越性的。

本发明可用于所有的使用线性调制的传输系统，如两状态或四状态相位调制(MDP-2、MDP-4或MAQ-4)，或单载波或双载波的正交幅度调制(MAQ-M)。

编码系统可以是卷积型的或是矩阵子集型(en bloc)的，而解码器应是均衡输出型的，就是说能将一个可靠性信息与每个解码的符号相关。