无线传感网OFDM系统中信道均衡器的电路实现

信道均衡器是无线传感网OFDM系统的关键部分,传统均衡器设计在信道估计精度或电路复杂度上效果不佳。为使均衡器更精确、复杂度更低,采用快速LMMSE算法进行信道估计与均衡,定制了精简的20位浮点数进行均衡器电路设计。电路经过综合、仿真与FPGA验证,结果表明,均衡器电路复杂度低,性能显著提高。相比于传统LS算法均衡器,在资源消耗仅增加27.27%的情况下,16dB载噪比下误码率降低了89.8%,实现了低复杂度高性能的均衡器电路。     

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。     

Turbo编码MIMO/OFDM系统中的Turbo均衡

针对Turbo编码MIMO/OFDM系统,本文提出一种低复杂度的Turbo均衡算法,均衡器采用性能近于最优检测的概率数据辅助（Probabilistic Data Association）算法,与软输入软输出的Turbo信道解码器之间迭代交换外信息,实现信道均衡与信道解码的迭代更新,以充分利用已获得的信息,克服传统判决反馈均衡器误差传播的缺陷。仿真表明,该均衡算法性能要比MMSE＋MF线性检测算法提高约1dB,在Eb/No为4dB时误比特率达到10-6,且算法复杂度仅为O（N3）,经两次迭代就可获得较为满意的码间干扰消除效果。     

应用于LTE上行链路的D-MMSE-FE 均衡算法

为克服线性均衡性能的局限性及避免传统判决反馈均衡器的高复杂度,提出了一种判决反馈均衡算法D-MMSE-FE。该均衡器先是分析线性MMSE均衡的结果成分,并根据最小均方误差准则计算出均衡器的前、后向传递函数,形成反馈链路,提高均衡器性能。将该种均衡器应用于TDD-LTE 1×2 SIMO上行链路中,在协议中常用的信道下进行了计算机仿真,仿真结果表明,TDD-LTE 1×2 SIMO均衡器相对于线性均衡器使系统性最多可提高达2 dB。     

基于LMS的联合通道均衡算法

传统自适应通道均衡算法收敛速度和稳态误差间存在矛盾,为了改善这一特性,提出了一种基于LMS的联合通道均衡算法.将两个均衡器线性加权对同一通道进行均衡,利用LMS算法迭代得到最优权向量.求取了联合系数的理论最优解并分析了算法的统计性能.分析和仿真实验均表明,联合均衡算法的暂态性能和稳态性能都优于单个均衡器.     

新的降低复杂度的Turbo均衡

Turbo均衡是一种通过反复均衡和信道译码来提高接收性能的迭代接收机算法。通常的Turbo均衡算法采用均衡与软输出译码的迭代运算，由于均衡和译码的重复计算，使得复杂度大大提高。文中提出了2种降低复杂度的Turbo均衡器：第一种采用软判决维特比译码，第二种采用软输入硬输出的维特比译码。通过仿真表明，这2种算法在几乎没有损失接收性能的情况下，大大降低了计算复杂度，并且第二种的性能要好于第一种。     

Turbo均衡中的符号方差反馈均衡器

为了降低Turbo均衡中均衡器的复杂度,该文提出了符号方差反馈均衡算法(SVFE)。该算法是对精确的线性最小均方误差估计值(LMMSE)进行Taylor展开得到的。在该算法中,先利用时不变均衡器得到初步符号估计值,再根据先验符号方差对估计值加权,最后进行时不变滤波得到更佳的符号估计值。由于用到了时变的先验符号方差信息,其性能更接近精确的LMMSE均衡器。将所提算法用于Proakis C信道下的Turbo均衡处理,和时不变均衡算法进行仿真对比,所提算法将信噪比损失从0.83 dB降到了0.17 dB,并且仍可通过快速傅里叶变换降低为对数复杂度。     

适于卫星信道的混合式自适应迭代均衡算法

针对卫星信道的线性失真特性,本文在分析基于因子图的迭代均衡算法和传统线性均衡器特性的基础上,提出了一种混合式迭代均衡算法(HIE,Hybrid Iterative Equalization),以较小的复杂度代价改善均衡器的性能。HIE均衡器由横向线性滤波器和迭代均衡器串行级联组成,结合了线性均衡器的简单性与迭代均衡算法的准确性,并根据最小均方误差原则和递推型统计逼近法自适应调整线性均衡器与迭代均衡器的参数。仿真结果表明,在典型群时延信道和8PSK映射方式下,HIE的信噪比门限与AWGN信道门限仅差0.2dB,要优于最小均方误差(LMS)线性均衡器0.5dB。     

基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器

该文针对高斯分布假设条件下逐符号检测均衡器的不足,提出了一种基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器(Turbo-BDAE)。新算法利用译码全信息估计发送序列,提高了序列估计的可靠性,引入软判决可以降低硬判决引起的错误扩散,同时结合序列检测为均衡器输出的后验概率(APP)估计提供了更可靠的信息。仿真表明,该均衡器在保持相近复杂度的同时,进一步提升了均衡系统性能,优于逐符号LMMSE均衡器和硬反馈BDFE。     

瑞利衰落信道下的Turbo均衡

Turbo均衡是一种将Turbo原理和均衡技术结合起来的技术。他通过反复均衡和信道译码来提高接收机性能。针时瑞利衰落信道，采用基于线性滤波器的软输入／软输出均衡器来消除码间干扰，其系数由最小均方误差准则确定。译码器采用最大后验概率算法时卷积码译码。考虑到瑞利衰落信道为随机信道，用非相干检测时信道进行估计。接收机通过联合均衡和译码以充分利用已经获得的信息，实现信道估计及信道均衡与信道译码的迭代更新。仿真结果表明其性能不仅远远优于非迭代系统．而且在信噪比高于4dB时几乎可以完全消除符号间干扰的影响，与MAPSE相比其复杂度大大降低。     

TURBO EQUALIZATION WITH JOINTLY GAUSSIAN EQUALIZER

A Jointly Gaussian (JG) equalizer is derived for turbo equalization based on an augmented real matrix representation of channel model and a Gaussian approximation of the received symbol sequence. Using matrix inversion lemma and Cholesky decomposition, a lowcomplexity implementation of JG equalizer is also presented. The simulation results and complexity comparison confirm that turbo equalization with JG equalizer has a better performance and a lower complexity than the existing turbo equalization with linear minimum mean squared error equalizer.     

无人机数据链信道线性Turbo均衡研究

Turbo均衡是一种基于Turbo迭代解码原理的均衡技术,利用的是均衡器与解码器之间信息的迭代使用来达到消除码间干扰的目的。Turbo均衡技术中通常采用基于最大后验概率的最大后验概率(MAP)均衡器,虽然性能较好,但计算量较大,系统延时较长。为降低延时,保证均衡性能,针对无人机遥控遥测数据链信道,设计了一种相对于MAP均衡器计算量较少的线性最小均方误差(MMSE)均衡器,通过仿真验证了这种线性Turbo均衡的性能,分析了其应用的可行性。     

Turbo均衡仿真研究与应用

Turbo均衡利用Turbo码译码算法中提出的迭代思想,在均衡器和译码器之间反复迭代可靠性信息,提高了均衡译码的整体性能。通过仿真研究了基于线性MMSE检测的Turbo均衡算法和基于软值干扰抵消的Turbo均衡算法在实际系统中的性能,给出了仿真结果和结论。基于线性MMSE检测的Turbo均衡已经在实际的跳频通信系统中得到应用。     

一种水声通信中的多阵元Turbo均衡算法

Turbo均衡应用在水声通信中的问题主要在于水声信道时间扩展长,多接收阵元处理复杂度较高。该文研究了将时间反转与马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)均衡联合优化算法用于实现Turbo均衡。首先进行时间反转实现多接收阵元较长多径时延的压缩,再利用白化滤波器解决时间反转造成的噪声模型失配问题,最后利用复杂度较低的MCMC均衡器结合软迭代信道估计对时间反转合并后得到的信号进行均衡。结合真实实验信道条件对信道响应估计的误差建立模型,通过仿真比较得出, 该算法在相同条件下相对于多阵元直接自适应Turbo均衡算法复杂度降低67%,且有1.6 dB的误码率性能增益。通过对湖上试验数据进行处理,进一步验证了该算法的优势。     

多径信道Turbo均衡技术性能分析

Turbo均衡技术将Turbo原理和均衡技术结合起来，通过对接收信号在均衡器和译码器之间迭代处理，提高系统抗符号间干扰（ISI）的能力。文中介绍了几种Turbo均衡技术，讨论了其计算复杂度，并给出了系统在Proakis信道下的误码性能。文中提出将应用于设计短波接收机。     

Turbo均衡中迭代停止准则的研究

针对Turbo均衡中接收机过多迭代次数造成的数据处理延时大的问题,在研究MAP均衡器和译码器输出外信息统计特性的基础上,得到它们的输出外信息具有近似高斯分布的特性,提出基于外信息统计量的2个迭代停止准则。通过判断相邻迭代的外信息统计量比值大小,来实现动态调整迭代均衡次数,给出了这2个停止准则的仿真结果,在性能损失很小的情况下,有效地减小了延时,降低了复杂度。     

Turbo equalization: adaptive equalization and channel decodingjointly optimized

This paper deals with a receiver scheme where adaptive equalization and channel decoding are jointly optimized in an iterative process. This receiver scheme is well suited for transmissions over a frequency-selective channel with large delay spread and for high spectral efficiency modulations. A low-complexity soft-input soft-output M-ary channel decoder is proposed. Turbo equalization allows intersymbol interference to be reduced drastically. For most time-invariant discrete channels, the turbo-equalizer performance is close to the coded Gaussian channel performance, even for low signal-to-noise ratios. Finally, results over a time-varying frequency-selective channel proves the excellent behavior of the turbo equalizer