QAM均衡器的设计与实现

通过对QAM均衡算法和均衡器结构的分析,总结了如何根据系统的需要来选择算法和均衡器实现的结构.本文采用CMA DDLMS算法,并对算法进行了简化和FPGA实现的逻辑优化,取得了较好的性能和FPGA资源的折中.     

基于多模算法的判决反馈均衡器

研究了基于MMA/GMMA(多模算法/通用多模算法)全数字QAM接收机中DFE(判决反馈均衡器)的设计.此均衡器首先工作于MMMGMMA模式,当均衡器输出的误差足够小时,切换到判决反馈模式.通过大量仿真可以看出,该均衡器能够达到较好的性能.     

一种用于数字QAM接收机的盲均衡器实现

提出了一种适用于数字QAM接收机的自适应盲均衡器实现方案。该均衡器采用多模算法(MMA)和最小均方算法(LMS)，称为MMA—LMS算法结合判决反馈结构(DFE)，即采用前向滤波器和反馈滤波器两级滤波器组实现，提高了信道的适应性能和降低均衡器的阶数。仿真结果表明，该均衡器比一般采用恒模算法(CMA)的横式均衡器有更好的性能，更易于硬件实现。     

Bussgang盲均衡器

文中描述了基带均衡通信系统的信号模型,研究了基于此模型的三个典型的Bussgang均衡器：恒模算法（CMA）,Sato和直接判决（DD）均衡器。给出了与算法相关的性能仿真结果。仿真结果展示了CMA均衡器可以提供更好的BER性能及比Sato和DD均衡器更快的收敛速度。     

高性能数字电视QAM均衡器的VLSI结构设计

设计了一种适用于高清晰数字电视(HDTV)接收芯片的全数字正交幅度调制器(QAM)的均衡器.该均衡器由前馈滤波器、误差判别电路和系数更新电路以及后馈滤波器构成.该均衡器采用了常模算法(CMA)和判决导引最小均方算法(DD-LMS)相结合的算法.重点给出了均衡器的VLSI实现、两种算法间切换的依据、步长的选择以及抽头系数的确定.同时在电路上采用了逻辑简化、重编码、电路时分复用等简化和优化方法来实现性能、面积和功耗的折衷.     

用于克服MIMO信道时变性的去相关自举均衡器

本文提出了一种用于克服MIMO信道时变性的自举均衡器.本文首先提出了用于MIMO通信系统的去相关均衡算法,该算法利用通信信源的统计特性实现不同源信号之间的去相关,从而克服了MIMO系统的同信道干扰.接着本文将去相关均衡算法用于时变的MIMO系统,提出了用于克服MIMO信道时变性的自举均衡器.该均衡器仅利用其输入信号来对时变的MIMO系统进行均衡,在仅增加很小的运算量的条件下,大大克服了因信道时变而在常规均衡器输出端产生的同信道干扰,提高了系统的误码性能.仿真实验证实,本文提出的去相关MIMO自举均衡器克服了信道时变的影响,明显改善了接收机的误码性能.     

基于神经网络均衡器的小波包多载波扩频系统

在多径衰落信道下,本文提出了一种基于神经网络均衡器的小波包多载波扩频系统(Neural Network Equalizers Wavelet Packet Spread Spectrum,NNE-WPSS).本文利朋基于最小均方算法(Least Mean Square algorithm,LMS)的复径向基函数神经网络均衡器(Complex Radial Basis Function Network Equalizers,CRBF)来抑制由多径衰落信道引起的码间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI)并且利用最大似然算法对解调后的码元进行检测.在多径衰落信道和白高斯噪声情况下,本文分析了基于神经网络均衡器的新型小波包多载波扩频系统的传输性能.仿真结果表明,本文所提出的基于神经网络均衡器的新型小波包多载波扩频系统的性能要优于传统的基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)多载波扩频系统;本文提出的复径向基函数神经网络均衡器(CRBF)的性能也优于迫零均衡器(Zero-Forcing Equalizer,ZFE).     

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。     

基于组合代价函数的双模式盲均衡新算法

以常数模和判决引导准则设计的双模式盲均衡算法可显著提高均衡性能,目前已有双模式盲均衡算法均需设置切换参数且切换参数选择和设定缺乏理论依据.为解决双模式盲均衡算法中切换参数难以确定的问题,提出来一种组合代价函数的双模式盲均衡新算法.利用常数模和判决引导准则通过加权设计代价函数,在盲均衡器更新过程中自适应调节权值实现算法由常数模算法向判决引导算法的切换,避免了在双模式算法中设计切换参数,提高了算法的泛化性能.为克服常数模算法相位盲的缺点,在虚实分开改进的常数模算法基础上优化组合代价函数以及盲均衡器更新算法的设计,进一步提高了算法收敛性能.仿真结果证明,组合代价函数双模式盲均衡新算法可充分发挥常数模算法和判决引导算法的优点,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.     

一种新型算法的自适应均衡器

本文在研究平方根卡尔曼算法的判决反馈均衡器的基础上,根据平方根卡尔曼算法性能好,但运算量大的特点,提出了判决反馈均衡器的前馈部分采用平方根卡尔曼算法,后馈部分采用梯度法一称为混合型算法,这样使运算量大为减少而性能几乎不变。对于高速、高质的串行短波通信来说,具有重要意义。     

时域均衡在OFDM水声通信系统中的应用

为了对抗水声信道时延扩展大于循环前缀长度时引起的码间串扰问题,在基本的OFDM水声通信系统接收端进行DFT变换前加入相对较短的时域均衡器来限制信道冲激响应的长度。分析了基于MMSE准则的时域均衡算法的实现过程以及算法的复杂程度,对该算法在水声环境下的性能进行了仿真分析,并比较了影响系统性能的因素。结果表明通过加入时域均衡器能够有效对抗信道严重的时间离散性,改善OFDM水声通信系统在循环前缀不足时的系统性能。     

一种脉冲噪声下的自适应均衡算法

由单层神经自适应滤波器和Chebyshev正交多项式滤波器级联构成一个均衡器,基于此均衡器结构,提出一种基于分数低阶统计量的自适应均衡算法(称为NC-NLMP算法).仿真结果表明,对线性信道和非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能均优于传统的FIR横向滤波器的自适应均衡算法和神经网络均衡算法;对于非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能远优于后两者;NC-NLMP算法对高斯噪声和稳定分布脉冲噪声都具有很好的均衡性能,对背景噪声韧性强.     

A Simplified Two-Stage Equalizer with a Reduced Number of Multiplications for Data Transmission over Voiceband Telephone Links

The paper presents an equalization scheme based on the two-stage equalizer originally introduced by Proakis. Mostly additions are required for implementation of the equalizer structure and the adaptation algorithm. The equalizer can be applied to data transmission Systems which use four-phase modulation, especially in 1200/2400 bit/s modems, thus replacing the fixed equalizer recommended by CCITT. The results presented in the paper deal with the analog and digital implementation of the proposed equalizer. Its performance is compared to the performance of the conventional transversal equalizer, a decision-feedback equalizer, an ideal linear canceller, and an ideal QPSK system.     

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。     

A reliable blind convergence technique for phase-splittingequalizers

This article proposes a technique for providing reliable blind convergence of the phase-splitting equalizer. It is shown that the phase-splitting equalizer is difficult to train blindly with the conventional blind algorithm. The proposed technique modifies the cost function of the blind algorithm so that the two filters of the phase-splitting equalizer constitute a Hilbert pair. We also investigate the steady-state performance of the proposed blind algorithm for high-speed digital transmission application     

小生境进化RBF网络在信道均衡中的应用

基于RBF网络的信道均衡器,其性能取决于神经网络的隐层参数.文中采用判决反馈均衡器的结构,RBF网络隐层的结构和参数则由基于小生境技术的混合递阶遗传算法来确定.仿真结果表明,这种RBF网络均衡器性能优良.     

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。     

Low-complexity adaptive decision-feedback equalization of MIMO channels

A new adaptive MIMO channel equalizer is proposed based on adaptive generalized decision-feedback equalization and ordered-successive interference cancellation. The proposed equalizer comprises equal-length subequalizers, enabling any adaptive filtering algorithm to be employed for coefficient updates. A recently proposed computationally efficient recursive least squares algorithm based on dichotomous coordinate descents is utilized to solve the normal equations associated with the adaptation of the new equalizer. Convergence of the proposed algorithm is examined analytically and simulations show that the proposed equalizer is superior to the previously proposed adaptive MIMO channel equalizers by providing both enhanced bit error rate performance and reduced computational complexity. Furthermore, the proposed algorithm exhibits stable numerical behavior and can deliver a trade-off between performance and complexity.     

Performance analysis of adaptive DFE using set-membership binormalized data-reusing LMS algorithm for frequency selective MIMO channels

This paper addresses the concern of complexity involved with adaptive equalization in wireless systems operating over time-varying and frequency selective multiple-input multiple-output (MIMO) channels. Here, we propose a decision feedback equalizer using binormalized data-reusing least mean square (BNLMS) algorithm with set-membership filtering for MIMO channels. The performance of the equalizer is investigated for a MIMO receiver in a multi-path fading environment as experienced in the indoor and pedestrian environment. The equalizer performance is also studied for channels having higher delay and Doppler spread. The convergence issues, BER performance and tracking capabilities are examined through computer simulations. Moreover, the computational complexity issue for this MIMO equalizer is compared with other existing data-selective algorithm based techniques.     

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。