一种改进的DMT系统频域均衡器

在多载波DMT通信系统中,同时采用时域均衡器和频域均衡器来补偿各个子信道的幅度和相位失真。基于该原理,文章提出了一种优化结构设计的DMT系统频域均衡器,其采用了资源共享的折叠结构,流水线结构,同时CU(Computing Unit)设计也有一些特色,并且根据多载波传输特点,对LMS算法进行修改,与传统均衡器相比,能有效降低系统传输的误码率。该文介绍的频域均衡器针对256个子信道,数据32bit位长的信道均衡。目前,该频域均衡器已在FPGA上验证通过。     

FMT系统中的子信道Turbo迭代均衡

在滤波多音调制(FMT)系统中,子信道频谱不重叠通过不满足理想重构条件的原型滤波器来实现,这不可避免地引入符号间干扰(ISI),尤其当FMT应用于无线多径环境时,ISI将进一步增大。而Turbo均衡将信道均衡和译码联合处理,能够有效地消除ISI。本文提出了一种FMT系统子信道Turbo迭代均衡算法,信道衰落采用单抽头均衡器来补偿,而FMT系统自身所产生的ISI则通过基于线性滤波器结构的Turbo迭代均衡来消除。仿真结果表明,不论采用QPSK还是16QAM调制方式,经过2次以上的迭代后,新算法的误码率性均优于传统的判决反馈均衡算法。     

基于PBCC传输的WLAN接收机预滤波器设计

对于基于分组二进制卷积编码（Packet Binary Convolutional Coding）传输方式的无线局域网系统而言，其接收机通常采用减状态均衡算法来对抗非理想信道特性的影响。此类均衡器只有在整个系统满足最小相位条件时才能获得较好的性能。通过在均衡器之前插入一定的预滤波器．即可将信道脉冲响应变换为相应的最小相位形式。本文介绍了该预滤波器的原理，并给出了其设计方法。计算机仿真结果表明，在接收端结合使用该预滤波器与减状态均衡算法，可以在各种信道条件下获得稳健的接收性能。     

采用LMS算法的频域均衡技术研究

LMS（最小均方）算法是一种经典自适应算法,最初应用于时域均衡。本文采用LMS算法,根据信道的特性来更新频域均衡器的均衡系数,实验结果表明该算法可明显改善频域均衡系统的性能。     

采用LMS算法的频域均衡技术研究

LMS(最小均方)算法是一种经典自适应算法,最初应用于时域均衡.本文采用LMS算法,根据信道的特性来更新频域均衡器的均衡系数,实验结果表明该算法可明显改善频域均衡系统的性能.     

应用于LTE上行链路的MMSE-TEDF均衡器

提出了一种适用于LTE上行SC-FDMA中的判决反馈均衡架构TEDF.依照最小均方误差准则,组成MMSE-TEDF均衡器.在3GPP LTE协议中常用的EVA信道下将这种均衡器进行计算机仿真,结果表明该均衡器在EVA信道下系统性能明显提高.     

带限信道的Turbo均衡、信道估计和TTCM

给出了适用于带宽有限信道的Turbo均衡和译码模型,该模型基于高带宽效率的TTCM译码、软输入软输出均衡器和软输入WRLS信道估计。该模型的均衡器和译码器使用LOG-MAP准则,通过均衡器和译码器间的迭代可以获得更高的增益。     

循环保护前缀不足的OFDM通信系统的频域均衡

当循环保护前缀(CP)长度小于信道冲激响应长度时,正交频分复用(OFDM)通信系统的子载波间的正交性遭到破坏,接收信号存在符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI),频域单抽头均衡器不再适用。为解决这个问题,通常的方法是对接收信号先进行时域均衡,减少信道的有效冲激响应长度和恢复子载波间的正交性。但时域均衡器结构复杂,且其收敛性不能保证。为此,作者提出了一种频域均衡器,用来解决循环保护前缀不足的OFDM通信系统的频域均衡问题。频域均衡器的设计利用了OFDM系统的空闲子载波信息。该均衡器具有稀疏矩阵结构,因此计算量小。理论分析和计算机仿真表明:它能有效消除由于循环前缀不足引起的符号间干扰和子载波间干扰,从而较好地恢复传输信号。     

地空大容量传输自适应均衡技术

地空信道远距离、低仰角、高速信息传输时,信道引入的多径将不可避免,多径引起的符号间的干扰和衰落将变得十分严重,传统的自适应均衡技术多基于解调器正常工作,动态适应性较差,均衡效果有限。本文详细介绍了采用均衡器与解调器联合设计原理,并结合多谱勒校正技术,能够满足在地空低莱斯因子信道下,解调器一均衡器校正多谱勒频偏的同时均衡动态多径,达到平稳传输效果。     

基于最小二乘支持向量机的非线性均衡

从支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)学习理论出发,介绍了最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)的原理[1],并详细描述了使用共轭梯度(ConjugateGradient,CG)算法来实现LS-SVM。结合通信中常见的非线性均衡问题,讨论了在信道呈现非线性,色噪声干扰情况下,使用LS-SVM实现均衡任务,通过同最优贝叶斯均衡器性能的比较,证明了LS-SVM处理非线性均衡问题的有效性。在实际数字通信中,接收端可以在不知道信道状态的前提下,通过接收训练序列并对其进行学习,确定均衡器模型参数,从而对未知的发送信号进行预测。     

倒双谱盲均衡器的研究

盲均衡是目前数字通信中的关键技术之一.已在通信、雷达、声纳、控制工程、地震勘探、生物医学工程等领域得到一定应用,对其进行研究具有重要的理论意义和实用价值.研究的目的是得到倒双谱盲均衡器的传输函数.分析了盲均衡器的基本原理,总结了高阶统计量的相关知识,然后推导了此传输函数.该盲均衡器可以用最大相位滤波器和最小相位滤波器组合实现,也可以用混合相位滤波器来实现,且实现形式灵活多样.     

Equalization of nonlinear time-varying channels using type-2 fuzzyadaptive filters

Presents a kind of adaptive filter: type-2 fuzzy adaptive filter (FAF); one that is realized using an unnormalized type-2 Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy logic system (FLS). We apply this filter to equalization of a nonlinear time-varying channel and demonstrate that it can implement the Bayesian equalizer for such a channel, has a simple structure, and provides fast inference. A clustering method is used to adaptively design the parameters of the FAF. Two structures are used for the equalizer: transversal equalizer (TE) and decision feedback equalizer (DFE). A decision tree structure is used to implement the decision feedback equalizer, in which each leaf of the tree is a type-2 FAF. This DFE vastly reduces computational complexity as compared to a TE. Simulation results show that equalizers based on type-2 FAFs perform much better than nearest neighbor classifiers (NNC) or equalizers based on type-1 FAFs     

Iterative decision feedback equalizer with cyclic detection for DFT-S OFDM system

One of the most challenging problems in high-data-rate wireless transmission is to reduce inter-symbol interference (ISI) resulted from the time dispersion caused by multi-path propagation. To solve this problem, equalization is introduced. Generally, efficient decision feedback equalizer (DFE) holds better performance than linear equalizer for the cancellation of ISI without noise enhancement. However, its inherent error propagation has some limitation for further improvement. In fact, as shown later in simulation results, conventional frequency domain DFE (FD-DFE) almost cannot be used in Discrete Fourier Transform-Spread Orthogonal Frequency Division Multiplex (DFT-S OFDM) system in Evolved-UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) Terrestrial Radio Access (E-UTRA) uplink transmission [3GPP, TR 25.814 V1.2.3. Physical layer aspects for evolved UTRA. May 2006 [release 7]]. Unique word (UW) is proposed in the literatures, as a known symbol sequence, can make error propagation beyond one FFT-block impossible since the last symbols of every block are always decided correctly. But the UW-based scheme is not appropriate for DFT-S OFDM, so it must be modified. This paper proposes a simple DFE-based equalization algorithm for DFT-S OFDM. Through cyclic detection and iteration, the new algorithm obtains a noticeable gain than conventional DFE, and is almost as effective as the modified UW-based methods but with much higher bandwidth efficiency. Furthermore, it does not need to change the frame structure of existing protocol.     

判决反馈均衡器中用的改进RLS算法

在高速水声通信系统中，由于多径传播而引起的码间串扰ISI是传输误码率增加的主要原因。判决反馈均衡器（DFE）是对抗码间串扰ISI的有效方法。为了获得码间串扰为零的传输，固定遗忘因子的最小二乘递归算法（RLS）通常被用于更新DFE的抽头向量，但是这种算法在非稳定环境中并不能取得最佳表现。该文在获取均衡误差最小的即时过程中推导出一种应用在DFE中的自适应遗忘因子RLS算法。计算机仿真证明此方法对比以往的固定遗忘因子算法或可变遗忘因子算法获得了较好的传输表现。     

基于深度神经网络的高速信道自适应均衡器

高速串行接口是提高高性能互连网络带宽的关键技术,而信道均衡器则是提高信号完整性的核心部件.利用现代数字信号处理(DSP)结构,提出了基于深度神经网络(DNN)的高速信道均衡研究方法,此方法在面向未来50 GB以上的高速信道时,克服了传统判决反馈均衡器(DFE)的判决速度受限于反馈回路的固有缺陷问题.仿真结果表明,在采用...     

Nonlinear channel equalization for QAM signal constellation usingartificial neural networks

Application of artificial neural networks (ANN's) to adaptive channel equalization in a digital communication system with 4-QAM signal constellation is reported in this paper. A novel computationally efficient single layer functional link ANN (FLANN) is proposed for this purpose. This network has a simple structure in which the nonlinearity is introduced by functional expansion of the input pattern by trigonometric polynomials. Because of input pattern enhancement, the FLANN is capable of forming arbitrarily nonlinear decision boundaries and can perform complex pattern classification tasks. Considering channel equalization as a nonlinear classification problem, the FLANN has been utilized for nonlinear channel equalization. The performance of the FLANN is compared with two other ANN structures [a multilayer perceptron (MLP) and a polynomial perceptron network (PPN)] along with a conventional linear LMS-based equalizer for different linear and nonlinear channel models. The effect of eigenvalue ratio (EVR) of input correlation matrix on the equalizer performance has been studied. The comparison of computational complexity involved for the three ANN structures is also provided.     

基于判决反馈结构的自适应均衡算法仿真研究

在数字通信中,接收信号通常会受到码间干扰的影响,尤其是在多径衰落无线信道环境中,这种现象更为严重。采用自适应均衡技术可以对信道响应进行补偿。由于在数字通信系统中,信道往往为非最小相位系统,此时线性均衡器性能不佳,因此该文对比研究了非线性结构的自适应波特间隔判决反馈均衡器和自适应分数间隔判决反馈均衡器,并对其性能进行了计算机仿真。仿真结果表明,对于非最小相位信道,自适应分数间隔判决反馈均衡器的性能优于波特间隔判决反馈均衡器。     

OFDM系统中基于CE-BEM信道建模的低复杂度均衡*

在移动正交频分复用（OFDM）系统中,时变信道引起子载波间干扰（ICI）,从而导致系统性能严重下降。均衡作为消除ICI的主要手段而被广泛采用,但是大多数情况下,由于需要进行高阶矩阵的求逆运算,导致均衡面临着运算复杂度过高的问题。提出采用复指数基扩展模型（CE-BEM）对时变信道进行建模,并利用估计得到的模型系数直接构造判决反馈均衡器（DFE）,从而避免了矩阵求逆运算,大大降低了运算复杂度。同时,该DFE通过理论分析和仿真实践均被证明具有良好的均衡效果,能有效地消除ICI并改善系统性能。     

基于二阶循环统计量的盲均衡算法

提出一种新的基于循环二阶统计量的盲均衡算法.通过对信道输出信号进行过采样,建立单输入多输出信道模型.由于过采样等效信道矩阵具有特殊结构,使得仅仅根据零延迟时的协方差矩阵所包含的信息就能实现信道估计,根据不同延迟下的协方差矩阵也可求得不同时延的均衡器矩阵,然后用最小均方误差MMSE准则来优化均衡器得到最佳延迟协方差矩阵.仿真结果表明了该算法的有效性.