分数间隔判决反馈盲均衡器的设计与仿真

卫星高速数传的速率已经数百Mb/s甚至上Gb/s的量级,码间干扰和群时延影响已不可忽视。采用易于高速实现的LMS算法,和有利于提高接收机的性能的分数间隔和判决反馈均结构,设计出了一种高性能盲均衡器。该均衡器的设计目标立足于具有较好性能和易于工程上现场可编程门阵列（FPGA）实现。通过仿真均衡前后误码增益,得到4种情况下均衡器的性能理论曲线。所设计的均衡器和仿真的性能理论曲线,可以为工程设计提供有益参考。     

半模基片集成波导增益均衡器的设计和实现

针对增益均衡器小型化的发展趋势和要求,设计了多子结构单元级联的Ku波段的半模基片集成增益均衡器.谐振子单元与主传输线在三层介质基板上,成空间立体分布,构成七层结构;提出了利用多节微带线枝节进行阻抗匹配的过渡带设计方法,根据坐标变换分析得到HMSIW谐振腔的主模;采用羟基铁填充的吸收柱阵列调节衰减量和Q值,给出了该结构均衡器的设计步骤.与微带均衡器相比,该均衡器提高了Q值,减小了损耗.测试结果表明,该结构保持了和腔体类均衡器相同的性能,同时缩小了体积,实测结果与目标均衡曲线吻合度较好,最大差值为0.6dB.行波管与均衡器联测后,输出增益波动小于±0.4dB.     

微带功率均衡器设计研究

针对微波接收系统中,采用多级放大器级联导致接收信号幅频特性不理想的问题,首先提出了一种用于补偿递减增益的微带功率均衡器设计方法。该方法运用理论分析设置初值;运用计算机优化确定均衡器结构;通过微带蛇形线结构实现小型化。然后,在充分考虑工程需求及工艺实现难度的条件下,运用此方法设计了一种L波段小型化功率均衡器。测试结果表明,该均衡器满足系统对均衡量、驻波及小型化的要求。对微波接收系统中均衡器的设计有一定指导意义。     

宽带小型化微带均衡器设计

功率放大模块在工作频带内存在增益波动的情况,目前较为理想的解决方案是在原传输网络中添加一个增益均衡网络,该均衡网络就是增益均衡器。文章针对2~6 GHz 功放模块增益波动较大的问题,设计和制造了一种采用微带电路的小型化均衡器,其工作频率为2~6 GHz,均衡量约为9 dB,输入输出驻波系数小于1.5,改善了功放模块输出功率不平坦的问题,对研发该类均衡器有一定的参考价值。文中简要介绍了传输线和增益均衡器的基本原理以及薄膜电路的相关设计,结合实际需求,确定目标曲线,设计增益均衡器的初始模型,再利用三维场仿真软件对增益均衡器进行仿真优化,研制出2~6 GHz 微带型增益均衡器。该增益均衡器实测结果与设计基本吻合,满足了小型化的设计要求。     

X波段宽带低差损功率均衡器的设计与实现

功率均衡器是改善微波系统幅度响应平坦度的一种有效的解决办法。文中研究了电阻加载谐振网络及其在宽带功率均衡器中的应用。利用ADS仿真软件对电阻加载宽带功率均衡器进行联合电磁仿真设计与优化,实现了X波段宽带低差损功率均衡器。均衡器在整个频带内均衡5 dB,输入输出驻波比均小于1.5∶1,最终测试结果与初始设计相吻合,满足了工程需要。结果表明,电阻加载均衡器适用于宽带功率均衡器的研制。     

激光通信系统的波特间隔均衡器设计

当前应用的均衡器，主要采用单一的盲自适应算法实现信道均衡处理，容易出现误差扩散的现象，导致均衡器误码率较高。因此，针对激光通信系统，设计一种新的波特间隔均衡器。根据激光通信系统的接收端接收信号模型、干扰模型，定义激光通信系统信道模型。基于信道均衡要求，设计由前滤波器、反馈滤波器两个主要部分组成的多阶滤波器，作为波特间隔均衡器的基础结构。通过设置MSE切换门限联动LMS算法和CMA算法，形成自适应混合均衡算法，确保均衡器具有优越的信道均衡处理性能。最后，在FPGA上实现波特间隔均衡器。实验结果显示：应用所设计均衡器后，激光通信系统的最小误码率降低至10^-4,达到了提升激光通信质量的目的。     

基于多变量动态算法的Hadoop负载均衡优化与实现

分析了云计算平台Hadoop负载均衡机制,针对Hadoop系统自带的均衡器要预先输入阈值才能运行的不足,通过多变量动态估计阈值对其进行优化与实现,依据集群磁盘空间负载情况和集群繁忙程度,动态估计均衡器的阈值,并给出了与估计阈值相关的计算公式,在此基础上采用集群系统对上述算法进行了测试验证.实验结果表明,对比Hadoop系统自带的需要固定阈值的均衡器,新方法能在均衡过程中利用系统相关信息动态估计阈值,对Hadoop的负载均衡优化取得更加令人满意的效果.     

34 Mbps解调器与均衡器工程实现

根据工程实践,主要介绍了大容量微波通信系统中高速解调器和均衡器的工程设计原理及工程上的简化算法。通过采用均衡技术,以解调器抗白噪声性能的略微牺牲为代价,从而有效地消除多径信号对系统的影响。过程中详细说明了设计思路及工程实现,最后实际的测试结果表明了解调器和均衡器抗白噪声和多径能力较强。     

地空通信调制解调关键技术分析

针对地空通信中的多径时延展宽引起的严重的码间干扰和信道时变以及多谱勒频移等问题,介绍了调制解调中的关键技术,分析了自适应均衡技术和LDPC编码原理,提出了均衡器-解调器联合设计结构和LDPC编解码实现方法,给出了均衡器–解调器联合设计的解调器仿真结果以及采用LDPC的解调器误码曲线。该2项技术对通信的质量和系统的传输可靠性有明显的改善。     

电动汽车锂电池组双层环形均衡器研究

传统Buck-Boost均衡电路传输路径长且均衡效率低,现有的环形均衡器无法从根本上解决该问题。针对该问题,文中提出了一种基于Buck-Boost及开关电容的锂电池双层环形均衡器。该均衡电路采用模块化均衡的方法在底层模块和顶层模块采用Buck-Boost和开关电容的混合电路实现均衡,并采用图论分析的方法,从均衡速度、均衡效率两方面分析电路结构。结果表明,该均衡电路具有能量传输路径少、能量传输效率高的优点。文中在MATLAB/Simulink电力仿真平台上搭建了均衡电路的仿真模型,仿真结果表明基于Buck-Boost及开关电容的双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡速度提高了46%。文中搭建了4节电池的实验样机对环形均衡电路工作原理及系统均衡效率进行实验验证,结果表明双层环形均衡器比单层环形均衡器均衡效率可提高26.78%。仿真与实验结果与理论分析一致,说明电路结构合理有效。     

Convergence analysis of constrained joint adaptation in recording channels

Partial response (PR) equalization employing the linearly constrained least-mean-square (LCLMS) adaptive algorithm is widely used for jointly designing equalizer and PR target in recording channels. However, there is no literature on its convergence analysis. Further, existing analyses of the least-mean-square (LMS) algorithm assume that the input signals are jointly Gaussian, an assumption that is invalid for PR equalization with binary input. In this paper, we present a novel method to analyze the convergence of the LCLMS algorithm, without the Gaussian assumption. Our approach accommodates distinct step sizes for equalizer and PR target. It is shown that the step-size range required to guarantee stability of LCLMS with binary data is larger than that with Gaussian data. The analytical results are corroborated by extensive simulation studies.     

单载波频域均衡消除符号间干扰的研究

介绍了单载波频域均衡（SC-FDE）系统以及SC-FDE所常用的频域块最小均方（FBLMS）算法。为了进一步改进单载波频域均衡系统的性能，基于抽头泄漏的思想，通过增加抽头的泄漏进一步优化了FBLMS算法，并对基于优化算法的单载波频域均衡系统进行了计算机仿真模拟。其仿真结果表明：与常用算法相比较，该优化算法能有效提高均衡器的收敛速度和显著改善均衡器消除符号间干扰（ISI）的性能。     

Adaptive multichannel decision feedback equalization for volterra type nonlinear communication channels

A model-based approach for the decision feedback equalization of Volterra type nonlinear communication channels is proposed such that the linear model-based decision feedback equalization can be considered as a special case of the proposed approach. In designing the decision feedback equalizer, the nonlinear decision feedback equalization problem is visualized as a linear, multichannel equalization problem. A complete modified Gram–Schmidt orthogonalization of the input vector is achieved by using modified sequential processing multichannel lattice stages. The elements of the multichannel desired signal vector are then estimated from the new orthogonal set by using only scalar operations. The probability of error performance of the proposed equalizer is improved by the estimation of the elements of the desired signal vector through a sigmoid activation function so that a polynomial perceptron equalizer is realized. The comparative computational complexity calculations and performance results of the proposed decision feedback equalizer are also provided.     

稀疏信道下基于稀疏贝叶斯学习的精简星座盲均衡算法

针对稀疏信道的盲均衡问题,在精简星座均衡算法框架下建立线性模型,利用稀疏信道下均衡器固有的稀疏特性,引入具有稀疏促进作用的先验分布对均衡器系数加以约束,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代求解均衡器系数得到最大后验估计值。该文提出的均衡方法属于数据复用类均衡算法的范畴,能够适用于数据较短的应用场合。与随机梯度方法相比,算法性能受均衡器长度影响较小,收敛后误符号率性能更好,仿真实验验证了算法的有效性。     

Sparse adaptive constant blind equalization algorithm for sparse multipath channel

In order to improve the convergence rate of the blind equalizer for sparse multipath channel,a novel blind equalization approach called l₀-norm constraint proportionate normalized least mean square constant algorithm was proposed for M-order phase-shift keying (MPSK) signal.Based on the constant modulus characteristics of MPSK signal and the sparse property of equalizer,a new blind equalization cost function with the l₀-norm penalty on the equalizer tap coefficients was firstly constructed.Then the update formula of the tap coefficients was derived according to the gradient descent algorithm.Moreover,the iteration step was updated by drawing upon the normalized proportionate factor.The algorithm not only assigned step sizes proportionate to the magnitude of the current individual tap weights,but also attracted the inactive taps to zero adaptively.Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm outperforms the existing blind equalization algorithms for sparse channel in reducing ISI and improving convergence rate.     

基于粒子群优化的正交小波盲均衡算法

为克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,在分析正交小波常数模盲均衡算法(WT-CMA)基础上,该文提出了基于粒子群优化的正交小波常模盲均衡算法(PSO-WT- CMA)。该算法利用粒子群的信息共享机制和有效的全局搜索特点,寻找最优的均衡器权值,并用正交小波变换降低信号的自相关性。水声仿真结果表明:与常数模算法(CMA)、基于粒子群优化的常数模盲均衡算法(PSO-CMA)和基于正交小波变换的常数模盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法在提高收敛速度和减小码间干扰方面的性能有很大的改善。     

一种不受信道阶数估计影响的SIMO直接盲均衡算法

针对单输入多输出（Single-Input-Multiple-Output, SIMO）模型提出一种完全不需要信道阶数估计的直接盲均衡算法。文章利用接收数据的截短协方差矩阵和信号子空间的关系设计一种零延迟均衡器,并通过信道矩阵和均衡器系数的合响应特性克服了算法相位偏转的问题,最后得到一种对信道阶数估计鲁棒并且没有相位偏转的盲均衡算法。该算法不同于一般子空间类算法,不需要直接对接收信号的协方差矩阵进行信号子空间和噪声子空间的分解,因此对信道阶数估计具有很强的鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明该算法几乎不受信道阶数过估计或欠估计的影响,同时该算法具有良好的均方误差（Mean Square Error, MSE）和误符号率SER（Symbol Error Rate, SER）性能,并且具有很快的收敛速度。      

一种锂电池多模组联合均衡系统的设计

车用动力电池组在充放电循环使用中容易出现一致性恶化的现象,这会导致电池容量衰减甚至引发安全问题。为了解决此问题,文中提出了一种基于CAN网络的锂电池多模组联合均衡系统。该系统能够级联多个均衡器,每个均衡器能够利用充电芯片对电池模组进行主动均衡,同时结合小电阻阵列进行被动均衡,并利用串联在均衡器外部的大功率电阻为电池模组提供快速放电均衡。通过设计有效的控制策略与均衡算法,实现了多个模组联合均衡的目的。仿真和实验对控制策略与均衡算法进行了验证,在实验中,电池组电压极差从均衡前的200 mV缩小为均衡后的20 mV,证明该均衡系统可以有效改善电池组的一致性情况。     

基于Kalman滤波的水声混合双向迭代信道均衡算法

水声信道均衡中基于信道估计的均衡方法理论上具有更优的均衡性能,但较高的计算复杂度限制了算法的实际应用。针对这一问题,该文首先基于Kalman滤波和Turbo均衡提出一种迭代Kalman均衡器,实现了基于软符号的迭代信道估计与迭代Kalman均衡,且复杂度较常规方法降低约1个数量级。其次,针对单一均衡算法和单一方向Turbo均衡器存在的误差传递现象,设计了基于迭代Kalman均衡器与改进成比例归一化LMS (IPNLMS)自适应均衡器相结合的混合双向Turbo均衡器,提高了自适应均衡器的收敛速度和均衡性能,并通过双向均衡结构带来的增益改善了符号估计误差传递的现象。理论分析与仿真实验验证了该文算法的有效性。