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人为地，有规律地在码元抽样时刻引入码间串扰，并在接收端加以消除，从而可以达到改善频谱特性，压缩传输频带，使频带利用......查看: 968|
摘要: 　　在基带传输中，除噪声外，码间干扰是影响传输质量的主要因素。通过精心设计的发送滤波器和接收滤波器就可以达到消除码间干扰的目的。但实际通信时，总的传输特性将会偏离理想特性，这样就会产生码间干扰。要想克 ...
　　在基带传输中，除噪声外，码间干扰是影响传输质量的主要因素。通过精心设计的发送滤波器和接收滤波器就可以达到消除码间干扰的目的。但实际通信时，总的传输特性将会偏离理想特性，这样就会产生码间干扰。要想克服这些偏离就需要采用均衡的手段。　　均衡器又分为频域均衡器和时域均衡器两种。频域均衡的基本思想是利用幅度均衡器和相位均衡器来补偿传输系统的幅频特性和相频特性的不理想，以达到所要求的理想形成波形，从而消除码间干扰。因此它的出发点是保持形成波形的不失真。时域均衡的基本思想是建立在消除取样点的码间干扰的基础上，并不要求传输波形的所有细节都与奈氏准则所要求的理想波形一致。因此它们利用接收波形本身来进行补偿，消除抽样点的码间干扰，提高判决的可靠性。所以时域均衡是对信号在时域上进行处理，比频域均衡更为直观。　　理论和实践都表明，在数字基带系统的接收滤波器和抽样判决器之间或在数字调制系统的解调器和抽样判决器之间插入一个均衡器，可以消除或减小通信系统参数变化引起的码间干扰。　　一、时域均衡的基本原理　　时域均衡器主要是由横向滤波器构成，它是由无限多的横向排列的迟延单元和抽头加权系数组成的线性系统，如图1所示。它的功能是利用它产生的无限多个响应之和，将接收滤波器输出端抽样时刻上有码间干扰的响应波形变换成无码间干扰的响应波形。
图1 横向滤波器 　　不难看出，横向滤波器的特性将取决于各抽头系数。如果是可调整的，则图1所示的滤波器是通用的；特别当可自动调整时，则它能够适应信道特性的变化，可以动态校正系统的时间响应。　　理论上，无限长的横向滤波器可以完全消除抽样时刻上的码间干扰，但实际中是不可实现的。因为，不仅均衡器的长度受限制，并且系数的调整准确度也受到限制。如果的调整准确度得不到保证，即使增加长度也不会获得显著的效果。因此，有必要进一步讨论有限长横向滤波器的抽头增益问题。　　设一个具有个抽头的横向滤波器，如图2（a）所示，其传递函数
图2 有限长横向滤波器及其输入输出波形 　　单位冲激响应为
　　又设它的输入为，是被均衡的对象，且没有附加噪声，如图2 (b)所示。则均衡后的输出波形为
　　在抽样时刻，有
　　或者简写为
　　也就是说，均衡器在第k个抽样时刻得到的样值将由与 的乘积之和来确定。根据消除码间干扰的要求，我们得出
　　将展开
　　令n等于，得个独立线性方程如下：
　　写成矩阵形式，有
　　解个独立线性方程，可求得 个，　　举例说明：　　例1设计一个三抽头迫零均衡器的抽头增益加权系数，输入波形的样值为其余。　　解：
　　再用求得的核对已均衡波的，得
　　可见，它能保证在范围内消除码间干扰，但是超出这个范围还存在码间干扰。所以，当有限时，不能完全消除码间干扰。然而，当时，可完全消除码间干扰。　　二、时域均衡器的结构　　横向滤波器的特性完全取决于各抽头系数，而抽头系数的确定则依据均衡效果的评价标准。均衡效果通常用最小峰值畸变准则和最小均方误差畸变准则来衡量，根据这两种准则构成的均衡器分别为预置式自动均衡器和自适应均衡器。　　1.预置式自动均衡器　　预置式自动均衡器采用最小峰值畸变准则。若时域均衡器的输入信号为，输出信号为，则它们的峰值畸变分别为
　　理论分析表明：当均衡器输入峰值畸变（即眼图不闭合）时，调整除外的个抽头增益并迫使均衡器单脉冲输出的抽样值，而，就可以获得最佳的均衡效果，即最小。常称这种方法为“迫零调整”。　　图3为预置式自动均衡器的原理方框图。在系统的发送端，每隔一段时间向发送滤波器输入一个单脉冲波形。当该波形每个秒依次输入时，在输出端就将获得各样值为的波形。根据迫零调整原理，若得到的某一为正极性时，则相应的抽头增益应下降一个适当的增量；若为负极性时，则相应的应增加一个增量。为了实现这个调整，在输出端将每个依次进行抽样并进行极性判决，这个过程由图中抽样与峰值极性判决器完成，判决的两种可能结果以“有无脉冲”表示并将其输入到控制电路。控制电路将在同一规定时刻将所有“极性脉冲”分别作用到相应的增益头上。让它们作增加或下降的改变。经过多次调整，就能达到均衡的目的。可见这种自动均衡器的精度与增量的选择和允许调整的时间有关。越小，精度就越高，但调整时间就越长。
图3 预置式自动均衡器的原理框图 　　2.自适应均衡器　　自适应均衡与预置式均衡一样，都是借助调整横向滤波器的抽头增益达到均衡的目的。但自适应均衡采用最小均方误差畸变准则，不再利用专门的单脉冲波形来调整抽头增益，而是在传输数据期间借助信号本身来自动均衡的。
图4 自适应均衡器 　　理论分析和实践表明，最小均方算法比迫零算法的收敛性好，但在恶劣信道环境下，它的初始收敛性能变坏。为克服初始均衡的困难，在开始传输信息数据之前可以传输一段接收机已知的随机序列，用以对均衡器进行训练。这一段随机序列为训练序列。当然带有预置式自动均衡器的基带系统传输信息数据之前所传输的单脉冲训练也是训练训练，但其周期远大于码元周期。　　自适应均衡器种类很多，但其原理基本雷同。
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短波通信信道均衡算法综述
2014年12期目录
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　　摘 要 中国论文网 /1/view-6335060.htm　　文章总结了短波通信中信道均衡算法的基本原理和设计准则，对判决反馈均衡器、Turbo均衡等几种均衡技术的特点和发展脉络进行了阐述，为实现高可靠性短波通信算法的设计提供参考依据。 　　【关键词】短波通信中 信道 均衡器 　　在短波通信中，信道的主要特点是时变、多径。多径现象是指前面的一个或是数个码元的波形串到当前码元抽样时刻，则对当前的码元判决产生影响，进而造成检测或者误码性能的降低。这类干扰又称为码间串扰（intersymbol interference，ISI）。用来补偿码间串扰的方法称作均衡算法。 　　从短波信道的时变性特点可知，短波信道的参数是变化的，用来克服ISI的均衡器也需要同步跟踪变化，采用自适应调节的方式，这类算法称为自适应均衡算法。 　　目前，短波通信主要应用的均衡算法包括极大似然估计均衡、线性均衡、分数间隔均衡、判决反馈均衡、Turbo均衡技术等，大量学者从各个方面投入于研究均衡器的设计，寻求更有效的自适应算法。 　　1 基于极大似然序列估计的均衡器 　　当发送信息码元状态为v时，设接收信息状态为r，在发送v的条件下接收到信息r的概率为P，极大似然序列估计（maximum-likelihood sequence estimation， MLSE）就是求发送信息的估计序列u使得P最大。理论上，极大似然序列检测器（MLSD）是一种最佳均衡器，但计算复杂度较高。Forney（1972年）最早提出这种基于极大似然准则的均衡器MLSD，并将维特比算法用于求解包含ISI的极大似然序列估计器。 　　2 线性均衡器 　　事实上，最先出现的是一种次佳的线性均衡（LE）方法：某时刻，接收信息的估计值是前面时刻信息序列的线性预测。线性均衡器的设计常采用下面两种方法： 　　峰值失真准则：Lucky（1965年）根据这一准则提出了 “迫零自适应均衡器”，在后来常被采用，是解决ISI类型问题的重要技巧，有着比峰值失真准则更强的生命力。 　　最小均方误差准则：根据均方误差（mean square errors，MSE）准则设计均衡器的抽头权值是线性均衡技术发展的另一个方向。Widrow（1966年）首先提出将最小均方误差（MMSE）准则用于实现均衡器系数的最佳化，在此后MMSE成为最为流行的标准之一。 　　3 分数间隔均衡器 　　作为同步均衡器性能的改进，Brady（1970年）发起了对分数间隔均衡器（fractionally spaced equalizer，FSE）的研究。其避免了因欠采样引起的频率混叠，可以用于补偿接收信号中的信道畸变。 　　4 判决反馈均衡器 　　Austin（1967年）提出了判决反馈器（decision-feedback equalizer，DFE），文中侧重于发散信道。它由两个滤波器组成，在线性均衡器后面加了一个反馈滤波器。DFE可以避免线性均衡器的噪声增强作用，并计算复杂度相对MLSE较低，在短波通信中得到了广泛的应用。 　　George（1971年）等学者给出了峰值失真准则和MMSE准则用于这种均衡器系数最佳化的应用；Price（1972年）的工作侧重于非线性DFE的研究，具体分析了这种均衡器的性能；Salz（1973年）完全站在MMSE准则上设计了最优化均方DFE。 　　Belfiore和Park（1979年）提出了另一种DFE结构。这种结构由作为前馈滤波器的FSE和一个作为反馈滤波器的线性预测器组成。Wang和Pang（1995年）的方案是把一个非线性信道均衡器与一个适用于线性信道的DFE相结合，组成一个均衡系统。Mathurasai（1999年）等人的工作将Euclidean定向搜索的方法引入DFE。新算法适用于具有多径和加性噪声的时变信道。 　　Labat（1998年）等人研究了DFE在实际应用中存在问题的解决方案，尤其是在均衡时训练序列的选取问题，分析了如何选取最有效的训练序列以及怎样缩短训练周期。Cioffi和Forney（2001年）的论文推广了DFE的概念，使得这种均衡方式在有ISI和高斯噪声的信道上，适用于信息包的传输模型。 　　Simeone（2004年）等人把DFE与MMSE准则、迫零算法相结合，提出了一类通信模式的框架。 　　5 Turbo均衡 　　一些学者将信道看做一个串行级联码的内编码器，根据Turbo编码原理和最大后验概率（maximum a posterior probability，MAP）准则，提出迭代译码均衡，称为Turbo均衡。Hagenauer（1999年）等人的论文阐述的Turbo均衡的实现方法，构筑了译码的概念与非线性网络式均衡的联系。 　　另外一种实现方法是，在发送端采用一个并行级联码（Turbo码），跟随一个分组交织器和一个调制器。在接收机采用一个MAP均衡器，跟随一个Turbo译码器。Douillard（1995年）等人的论文论述如何利用Turbo均衡原理，迭代修正ISI。Raphaeli和Zarai（1998年）的论文具体阐述了组合Turbo均衡和Turbo编码的关系。 　　在Turbo均衡算法中，由于性能最好的是MAP算法，但是其计算复杂度太高。Ariyavisitakul（1998年）等人给出了一种联合编码和均衡的方案。Tuchler（2002年）等人用LE均衡器来代替MAP均衡器大大减少了计算量，而且仿真证明其性能比采用DFE的性能要好。 　　回顾短波信道自适应均衡近年来的发展可以发现，不同的均衡算法不再有明显的界限，更多的学者选择融合不同的均衡甚至是其他学科的最优化思想，来设计某方面性能达到最佳的均衡系统。研究工作的重心，也从对基本理论的探索越来越倾斜到如何把均衡器设计和算法的基本想法投入到更广阔领域中并加以应用。 　　参考文献 　　[1]Digital Communications，John G.Proakis 　　[2]Huq，K.M.S.Bergano，M.Gameiro，A.Arefin，Md.T.（2009）.Channel Equalization in Digital Transmission，（IJCSIS） International Journal of Computer Science and Information Security，2009. 　　[3]Tuchler，M.Koetter，R.and Singer，A.（2002）.Turbo Equalization：Principles and New Results，IEEE Trans.on Commun.，）：754-767. 　　作者单位 　　广州海格通信集团股份有限公司 广东省广州市 510000
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