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为了解决在Turbo均衡中由迭代引起的均衡延迟问题,两种分别对应于最大后验概率(MAP)和线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法的并行均衡方案被提出。通过理论分析、仿真验证以及最后的硬件实现复杂度的分析研究表明,对于上述两种并行均衡方案,可以保证在小的硬件实现复杂度开销以及几乎没有性能损失的前提下,大大降低其均衡延迟。 相似文献
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为消除符号间的干扰,Douillard.et.a1提出了turbo均衡这种迭代均衡和解码的方法。在Prokis’B信道下,对Turbo均衡的性能进行仿真,采用基于MMSE的线性均衡(MMSE—LE)和判决反馈均衡(MMSE—DFE)算法,以及appMMSE—LE/SIC算法,通过性能仿真,对不同算法、不同的迭代次数对系统性能的影响进行比较。结果表明:appMMSE—LE/SIC算法在复杂性几乎没有增加的情况下,性能提高了很多。 相似文献
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在滤波多音调制(FMT)系统中,为了消除由于原型滤波器非理想重构特性和多径信道所导致的符号间干扰,提出了一种联合迭代信道估计和Turbo均衡的FMT系统接收方法,通过对FMT系统中每个子信道的等效冲激响应进行迭代估计,然后采用基于线性滤波器结构的Turbo均衡器来消除符号间干扰.仿真结果表明,不论采用QPSK调制方式还是16QAM调制方式,经过2次以上的迭代后,相比较于传统的判决反馈均衡算法,新算法的误码率性能得到了大大改善. 相似文献
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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。 相似文献
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无人机数据链信道的Turbo均衡 总被引:1,自引:0,他引:1
Turbo均衡是一种基于Turbo迭代解码原理的均衡技术。论述了这种迭代均衡一解码方法。针对无人机遥控遥测数据链信道,采用基于软信息的最大后验概率(MAP)的均衡解码算法,进行了计算机仿真实验。比较了不同均衡方法的性能差异以及迭代次数对均衡结果的影响。 相似文献
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针对无循环前缀的单载波频域均衡(Non-CP SC-FDE)系统中的符号间干扰(ISI),提出了一种Turbo均衡与循环重构联合迭代算法。通过循环重构技术消除ISI,并采用频域均衡频域判决反馈(FDE-FDDF)方式,将Turbo均衡算法与循环重构算法结合在一起进行迭代。仿真结果表明,Non-CP SC-FDE系统使用该算法能实现与传统有CP系统近似的误码性能,在大幅提高传输效率的同时能够有效消除多径干扰。 相似文献
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用于盲接收的turbo均衡与迭代信道估计 总被引:1,自引:0,他引:1
Turbo均衡是一种将信道均衡和差错控制译码联合迭代处理的均衡机制,与传统的均衡器相比,能在更低的信噪比条件下克服严重信道失真导致的符号间干扰(ISI)。该文提出一种用于盲接收的turbo均衡和迭代信道估计方案,不依赖于训练序列或发送符号的先验知识,采用初始盲均衡处理来启动迭代信道估计和turbo均衡。在该方案中,初始盲均衡算法的选择是十分关键的,它需要在恶劣的信道条件为后续迭代处理的启动提供足够的先验信息。该文根据turbo均衡的特点,选择了超指数算法作为初始盲均衡。仿真结果表明,该文提出的用于盲接收的turbo均衡方案是有效的。 相似文献
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针对Turbo编码频选慢衰落MIMO信道,提出基于滑窗式概率数据辅助(Probabilistic Data Association)的软输出判决反馈均衡和软输入软输出Turbo信道解码器间迭代处理的Turbo均衡算法。充分利用已获得的信息,实现信道均衡与信道解码的迭代更新,克服传统判决反馈均衡器误差传播的缺陷。仿真表明,该系统经3次迭代就可获得较为满意的符号间干扰消除效果。 相似文献
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由于无线信道的多径衰落引起的符号间干扰(ISI)极大地影响了接收端的信号质量,为了对抗ISI引起的信号畸变,通常要在接收端进行信道均衡。该文分析了基于MMSE-DFE的Turbo均衡原理并提出两种低复杂度的改进算法。仿真结果表明,这两种算法性能良好。 相似文献
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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。 相似文献