瑞利衰落多径信道最大似然序列估计和判决反馈均衡器误差率性能比较

本文研究了高数据率对流层散射信道的判决反馈均衡(DFE)和利用维特比(Viterbi)算法(VA)的最大似然序列估计(MLSE)。信道模型用具有零均值多高斯抽头加权系数的D个分集横截滤波器表示。抽头加权的方差从典型对流层散射线路的延迟功率谱特性中选取。抽头增益变化的速率比符号速率缓慢得多,并且假设判决算法是利用抽头增益的理想估值。性能结果包括理论的下界和在数字计算机上得到的Monte Carlo模拟数据。结果表明对于典型的对流层散射线路,采用实际判决或正确判决进行反馈的VA和DFE在性能上是接近的。     

MPSK调制系统中的自适应信道估计

本文研究了在MPSK调制方式下,不发送训练序列的商接判决自适应信道估计问题。为提高信道估计性能,提出采用软判决鉴相估值来调整加权最小均方(WLMS)和加权递归最小二乘(WRLS)自适应算法中的权值来进行信道估计,并研究了改进的软判决WRLS算法。结果表明,软判决加权LMS算法比一般LMS性能有很大提高,改进的软判决WRLS算法估计性能优于WRLS算法。     

基于DD-LLMS算法的盲自适应判决反馈均衡器

本文把用于自适应线性滤波器的LLMS算法推广到盲判决反馈均衡器,并应用于短波信道的盲均衡。仿真结果表明这种DD—LLMS盲判决反馈均衡算法具有很好的稳定性、较快的收敛速度和较好的跟踪性能。     

一种短波信道自适应均衡算法的研究

基于逐幸存路径处理(PSP)的思想,研究了一种减少状态序列估计(RSSE)的短波信道自适应均衡算法.该算法首先通过训练序列估计信道的参数,然后利用RLS算法对信道参数和输入数据的估计值同时进行逐幸存路径地更新.数值仿真表明,在短波信道环境下,RSSE-PSP算法在减小计算复杂度的同时最大限度地保持了性能增益,其性能明显优于其他均衡算法.     

改进型RLS算法用于信道估值与信道均衡的比较

文对用于信道估值和信道均衡的几种改进型RLS算法进行了比较,理论分析和计算机仿真结果说明信道估值的最优解可以模拟出信道的传输函数,噪声仅对自适应滤波算法的收敛过程产生影响,而信道均衡的最优解受噪声功率谱密度的限制。因此性能良好的信道估值算法可以用于信道均衡中,以改善自适应均衡的性能。     

带判决反馈的盲最大似然序列估计

本文提出了一种新型的带有判决反馈的减小状态最大似然序列估计ＲＳＳＤＦＰＳＰ,新算法带有两个信道估值器并且可以工作在盲环境下．使用最大似然序列估计（ＭＬＳＥ）来处理信道冲激响应的前导干扰及主径,反馈滤波器处理后尾干扰,并且用ＰｅｒＳｕｒｖｉｖｉｎｇＰｒｏｃｅｓｉｎｇ（ＰＳＰ）算法来得到ＭＬＳＥ部分的信道冲激响应,信道估值器２得到后尾干扰．计算机模拟表明,这种ＲＳＳＤＦＰＳＰ方案在减小ＭＬＳＥ的计算复杂度的同时能最大限度地得到ＭＬＳＥ的性能,是ＭＬＳＥ在计算复杂度与性能之间的较好折中．     

自适应数据传输调制—解调器设计

在广泛研究各种数字调制与解调方案的基础上,决定采用自适应判决反馈均衡技术。已经证明,自适应判决反馈均衡器的符号间干扰损失小,不存在不可减少的错误,并且实现隐分集效果。对于所采用的远距离和近距离对流层散射模型,这些因素都导致它的任何其它方案有更好的性能。因为接收机是线性的(即接收机可表示为多信道线性滤波器),所以设备是简单的,并且能用线性展开的方法处理增大的符号间干扰。利用以前对于电话信道均衡器研制的进展,在贝尔试验室安装的对流层散射均衡器的试验研究模型,在实现所提出的接收机方面     

一种短波高速串行数传接收机的模拟

本文提出一种能克服严重码间干扰,并能快速跟踪短波信道衰变的接收机结构。本结构中把前置均衡(PE)与近似最大似然序列估值相结合,采用平方根Kalman算法联合调整PE和估计信道参数。计算机模拟表明,本方案可在短波高速串行数传中获得近似最佳的误码性能。     

时变深衰落信道中的自适应均衡技术

针对时变深衰落信道中线性均衡器和判决反馈均衡器的性能存在严重恶化,而作为最佳均衡方式的极大似然序列估计算法又由于其运算量过于庞大而难以工程实现的问题,提出了一种新型混合自适应均衡的实现方式,并通过理论分析和计算机仿真证实了这种均衡方式具有良好的性能和较好的可实现性。     

空间分集的判决反馈结构实现联合盲均衡算法

摘 要：信道失真和多径衰落特性会造成符号间串扰,从而导致系统性能下降。以QAM信号为对象,研究提高信号盲自适应均衡性能的算法,该算法利用联合MCMA DD的误差函数并结合分集合并技术运用到非线性结构的判决反馈均衡器中形成一种混合盲算法来均衡QAM信号。混合算法中同时利用两误差函数对系数进行更新以提高QAM信号的均衡适应能力,利用空间分集减少衰落的影响和利用非线性结构适应频响起伏大的信道。从仿真结果看,与其他算法相比该混合算法加快了收敛速度、减小了稳态误差并且纠正了相位旋转,有效性得到验证。