（通信与信息系统专业论文）频选信道scstc编码cm半盲估计与均衡.pdf

南京l i l i i 电大学硕士研究生学位论文摘要 摘要 在实际的通信领域里，信道总是带限的和非理想的。数字信号通过这样的信 道传输就应该考虑信道特性对所传送的数字信号的影响。比如实际的信道特别是 无线通信信道存在着比较广泛的多径效应，形成了传送信号的时延扩展，时延扩 展相对严重时将造成符号间的相互干扰，这种干扰一般叫做码间干扰( i s i ) 。 这种码间干扰的存在会严重影响通信系统的稳定性，甚至会导致系统无法工 作，所以必须设法减小或消除。人们已经提出了很多种降低i s i 干扰程度的方法， 并且在实际的通信领域得到了广泛的应用，如分集与均衡。传统的分集考虑的主 要是接收分集，而现在研究的焦点主要放在了发送分集，本文中讨论的是基于空 时分组码的发送分集实现方案。均衡是指在接收端加上某一种均衡器，使信号经 过均衡，从而实现减少或消除i s i 的效果。由于无线通信等领域的信道通常是时 变的，于是人们广泛研究自适应均衡算法。这类方法一般是定期在系统的发射端 发送一定量的确知信号，以此信号作为参考信号在接收端与输出信号对比形成误 差信号，再去调整均衡器系数，输出一个信号样本，系统“训练”一次。这种确 知信号叫训练序列。这种算法是动态的和实时的，适用于时变信道的特点。但1 1 练序列的引入增加了系统的额外开销，降低了通信系统的效率，因此迫切需要一 种不需要训i 练序列又能适应于类似移动通信信道条件的均衡方法。自适应盲均衡 就被许多学者提出并不断改进，常模量算法( c m a ) 就是在这种背景下提出的。这 种算法利用源信号自身的统计特性( 如恒模特性) 等形成类似的“误差信号”进行 自适应搜索，动态地调整均衡器系数。但常模算法( c m a ) 本身在实际应用中有一 定的局限性，其误差性能表面存在局部最小点。而一般的盲均衡算法存在收敛时 间长等缺点。因此，在实际的通信系统中，往往更受欢迎的是半盲的自适应均衡 方法。所谓“半盲均衡”，就是基于训练序列和全盲方法的结合，只需要先发送 少量的训练序列得到一定程度的收敛，而后采用盲的自适应均衡技术跟踪信道的 变化，自动调整均衡器系数，恢复发送信号。因此，研究半盲的自适应均衡技术 更有广泛和实际的意义。 本文主要研究单载波均衡系统。在频域，提出了一种半盲的自适应均衡算法， 仿真表明，这种方法比起基于导频的均衡方法，以较小的性能损失节约了大量的 南京i i | j i b 人学坝l ：4 0 f 究生学位论文 摘要 频带资源；另外研究了空时分组码在单载波频域中对性能的改善。在时域，介绍 了一种基于通用空时分组码的半盲均衡技术；此外，就常模算法进行了一些研究， 提出了一种时频域结合的半盲常模均衡方案。 关键词：单载波，半盲均衡，常模量算法( c m a ) ，空时分组码 儿 南京| | | | i 也人学顺l 。 i j | _ 究生学位论立 a b s t r a c t a b s t r a c t t h ea c t u a lc h a n n e l sa l w a y sa r en o n i d e a la n db a n d l i m i t e d w em u s tc o n s i d e r c h a n n e lp r o p e r t i e sa f f e c t i n gt h ed i g i t a l s i g n a l st r a n s m i t t e dt h r o u g hc h a n n e l s f o r e x a m p l e ，m u l t i p a t ht r a n s m i t t i n gm a yc a u s et i m e d e l a ys p r e a d i n g t h u ss o m es i g n a l s a m p l e sm a yb eo v e r l a p p e db yo t h e rs a m p l e s t i m e - d e l a ye x p a n s i o ni nr e c e i v e r a n d a l s ot h eb a n d l i m i t e df a c t o ro rt i m e v a r i a b l ef a c t o rm a yb r i n go na l m o s tt h es a m e e f f e c t t h i si n t e r f e r e n c ei sc a l l e di n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ( i s i ) u n d e rs o m ec h a n n e lc o n d i t i o n si s lw i l l b a d l y a f f e c tt h e s t a b i l i t y o f c o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，a n de v e nc a u s et h es y s t e mu n a b l et ow o r k s oi s im u s tb e a t t a c h e d i m p o r t a n c et o r e d u c ea n de l i m i n a t e m a n yt e c h n i q u e sf o rr e d u c i n go r e l i m i n a t i n gi s i s u c ha sd i v e r s i t ya n d e q u a l i z a t i o nh a v e b e e ni n t r o d u c e da n d a p p l i e d i na d d i t i o nt ot r a d i t i o n a lr e c e i v ed i v e r s i t y ，n o wp e o p l ea d o p tt r a n s m i t t i n g d i v e r s i t ys u c ha ss p a c et i m ec o d e e q u a l i z e r sa r eu s e di nt h er e c e i v e r s b e c a u s et h e c h a n n e lc o n d i t i o n si nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nv a r yc o n s t a n t l y ，a d a p t i v ee q u a l i z a t i o n s a r es t u d i e dw i d e l y i tu s e ss o m ek i n do fk n o w ns e q u e n c e sf r o mt i m et ot i m e ，a n di n t h er e c e i v e rt h eo u t p u ts i g n a l sw o u l db ec o m p a r e dt ot h ek n o w ns e q u e n c e sa n dy i e l d s t h ee r r o rs i g n a l s ，t h e na d j u s t st h ec o e f f i c i e n t so ft h ee q u a l i z e ru s i n gt h ee r r o rs e q u e n c e t h e t r a i n i n g i sr e a l - t i m ea n dd y n a m i c o nt h eo t h e rh a n d ，h o w e v e r ，t h et r a i n i n g s e q u e n c ei s r e d u n d a n ti n f o r m a t i o nw h i c hw o u l dr e d u c et h es y s t e me f f i c i e n c y e s p e c i a l l yi nm o b i l ec o m m u n i c a t i o nf i e l d ，s ot h eo t h e rk i n do fa l g o r i t h mw i t h o u t t r a i n i n gs e q u e n c er e q u e s th a v eb e e ni n t r o d u c e d t h ee q u a l i z a t i o na l g o r i t h m sw i t h o u t t r a i n i n gs e q u e n c ea r e c a l l e d a d a p t i v eb l i n de q u a l i z a t i o n ，w h i c hu s u a l l yu s e st h e s t a t i s t i cp r o p e r t i e so ft h es o u r c es i g n a l s c o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m ( c m a ) u s e s t h ec o n s t a n tm o d u l u sp r o p e r t yo ft h es o u r c es i g n a lt ot r a i nt h ec o e f f i c i e n t so ft h e e q u a l i z e r b u tc m aa l g o r i t h mi sl i m i t e di np r a c t i c eb e c a u s et h e r ea r el o c a lm i n i m ai n t h ec o s tf u n c t i o n s u r f a c e u s u a l l y ，t h eb l i n de q u a l i z a t i o na l g o r i t h m sa r es l o w l y c o n v e r g e n t ，s ot h es e m i - b l i n dm e t h o d sa r ep r e f e r r e di n r e a l i s t i cc o m m u n i c a t i o n s y s t e m s t h e “s e m i b l i n d i m p l i e st h ec o m b i n a t i o no fb o t ht r a i n i n gs e q u e n c eb a s e d v 南京i l l g i b 人学坝i ：研究生学位论义a b s t r a c t m e t h o d sa n db l i n dm e t h o d s t h es e m i b l i n da l g o r i t h mo b t a i n st h ei n i t i a ls e t t i n go ft h e e q u a l i z e rb yt r a n s m i t t i n gt r i v i a lt r a i n i n gs y m b o l sa n da d j u s t st h ec o e f f i c i e n t so ft h e e q u a l i z e rt ot r a c et h ec h a n n e lb yt h eb l i n da l g o r i t h m s a b o v ea l l ，i t sm e a n i n g f u lt od o r e s e a r c ho nt h es e m i b l i n de q u a l i z a t i o nt e c h n i q u e s t h i st h e s i sf o c u s e so nt h es i n g l e c a r r i e r e q u a l i z a t i o ns y s t e m f i r s t l y ，a s e m i b l i n de q u a l i z a t i o na l g o r i t h mi nf r e q u e n c yd o m a i ni sp r o p o s e d ，w h i c hi sm u c h m o r ef r e q u e n c ye f f i c i e n tt h a nt r a i n i n gs e q u e n c eb a s e dm e t h o d s ，o n l yw i t hal i t t l el o s e o fp e r f o r m a n c eb yc o m p u t e rs i m u l a t i o n f u r t h e r m o r e ，t h es t b ct e c h n i q u ei s c o n s i d e r e di ns cf r e q u e n c yd o m a i ne q u a l i z a t i o n s e c o n d l y ，as e m i b l i n de q u a l i z a t i o n a l g o r i t h mb a s e do ng e n e r a l i z e ds p a c et i m eb l o c kc o d e ( g s t b c ) i si n t r o d u c e da n d s i m u l a t e d i nt h ee n do ft h et h e s i s ，at i m e f r e q u e n c ys e m i b l i n dc me q u a l i z a t i o n a l g o r i t h mi sg i v e d k e y w o r d s ：s i n g l ec a r r i e r ( s c ) ，s e m i - b l i n de q u a l i z a t i o n ，c o n s t a n t m o d u l u s a l g o r i t l m a ( c m a ) ，s p a c et i m eb l o c kc o d e ( s t b c ) 南京邮电大学 硕士学位论文摘要 学科、专业：工学通信与信息系统 研究方向：移动通信与无线技术 作 者：二塑级研究生 陈小云 指导教师堂趟 题目：频选信道s c s t c 编码c m 半盲估计与均衡 英文题目： s i n g l e c a r r i e rs e m i b l i n dc o n s t a n tm o d u l u se s t i m a t i o n a n de q u a l i z a t i o nf o rs p a c e t i m ec o d e dt r a n s m i s s i o n s o v e rf r e q u e n c y s e l e c t i v ec h a n n e l s 主题词： 单载波半盲均衡常模量算法空时分组码 k e y w o r d s ：s i g n l ec a r r i e r ( s c ) s e m i b l i n de q u a l i z a t i o n c o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m ( c m a ) s p a c et i m eb l o c kc o d e ( s t b c ) 南京邮电大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 日期 南京邮电大学学位论文使用授权声明 南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留 本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其 他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一 致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布 ( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权 南京邮电大学研究生部办理。 研究生签名： 导师签名：日期：d ) 中j 商京舢也人学坝 c j 究生学位沦文绪论 1 1 论文背景 第一章绪论 宽带无线通信是现代通信技术发展的一个热点。无线通信实现“无缝”连接， 为人们随时随地和任何人任何地点通信联系提供了可能，从早期的模拟蜂窝网， 到现在的g s m ，再至i j 3 g 系统，为人们提供了越束越高速可靠的无线接入，3 g 可 解决广域无缝覆盖和强漫游的移动性需求。 宽带接入已经成为无线通信技术发展的必然趋势。i e e e8 0 2 1 l 2 为宽带 无线局域网制定了标准，而8 0 2 1 6 3 则为更广范围的城域网( m a n ) 提供了宽带 无线接入( b w a ) 标准。本文在第三章中介绍了8 0 2 1 6 a 采用的单载波频域均衡技 术。 而在宽带无线通信系统中，出多径传播带来的时延扩展引起的频率选择性衰 落严重影响了通信的可靠性。为了减小多径衰落对传输性能的影响，通常采用的 方法是信道编码、分集和均衡。均衡主要是通过补偿信道多径衰落引起的畸变来 减小衰落的影响：分集则是有意识的分离多径信号并恰当合并以提裹接收信号的 信噪比来抗衰落。而且，为了更好的改善系统的性能，还可以将分集和均衡相结 合。 传统的分集考虑的主要是接收分集，丽现在研究的焦点主要放在了发送分 集。与接收分集相比，发送分集特别适用于蜂窝结构的基站方，它能够提供与相 同天线结构的接收分集相同的性能。同时，由于基站与移动台是一对多的，所以 效率很高，本文第四章研究了使用空时分组码的发送分集技术在单载波均衡系统 中的应用。 目前，在信道未知且时变的条件下，大家对单载波频域均衡系统的研究主要 是基于导频的 4 ，也就是周期性地发送训练序列对信道进行估计，然后才能完 成均衡，恢复源信号。这种基于训练序列的均衡方式主要存在队下的一些缺陷： ( 1 ) 存在训练序列，使得通信系统传输的每一帧数据中有效信息率降低，或 等价的浼，为了达到相i 司的信息率必须增加有效带宽，大大降低了通信效率。例 如，在7 乏欧g s m 数字移动通信系统中，每传送1 4 8 比特的数据中有2 6 比特为训练 南京1 1 1 | i i 乜人学坝【j 研究生学位论义绪论 序列，训练序列占2 6 1 4 8 。 ( 2 ) 对于一个快速时变的信道，必须很频繁地发送训练序列。 ( 3 ) 在一个新的通信开始之前，为了初始化接收端，必须发送一个新的训练 序列。在点对多点的通信网中( 如局域网l a n ) ，如果一个用户与主服务器的通信 中断，为了继续通信，主服务器必须发送一个训练序列给这个用户，而传输这个 训练序列必须中断其他用户与这个主服务器的通信。 ( 4 ) 在通信系统中，由于信道上的干扰或其他因素还可能使均衡器发散或通 信中断，为了重新建立通信，要求发端再发训练序列，为此系统必须有一个反馈 信道，反馈“请求训练”信号，而这一要求使设计变得复杂，并且在实际中得不 到满足。 为此，一种不需要特殊训练的均衡方式f 在受到通信界的广泛关注和重视， 这种均衡技术被称为“盲均衡技术”。所谓盲均衡技术就是在信道畸变比较严重 的情况下，均衡器能够不借助于训练序列，仅仅利用接收到的信息序列即可自适 应调节参数，进行自适应均衡，正确恢复发送信息源。在盲均衡算法中，一种利 用发送信号恒模特性的常模算法( c m a ) 受到了越来越多的关注，很快发展成为一 类重要的盲算法，因为这种算法相对其它盲算法来说收敛速度较快、计算复杂度 低且易于实现。但是，常模算法( c m a ) 本身在实际应用中有一定的局限性，其误 差性能表面存在局部最小点。而且一般的盲均衡算法存在收敛时间长和性能到一 定程度不随s n r 的提高而相应改善等缺点。因此，在实际的通信系统中往往更 受欢迎的是半盲的自适应均衡方法。所谓“半盲均衡”，就是基于训练序列和全 盲方法的结合，只需要先发送少量的训练序列得到一定程度的收敛，而后采用盲 的自适应均衡技术跟踪信道的变化，自动调整均衡器系数，恢复发送信号。因此 研究半盲的自适应均衡技术更有广泛和实际的意义。 1 2 本文的主要工作及章节安排 本文的课题来源于国家自然科学基金资助项目( 项目号：6 1 4 7 2 1 0 4 ) 快速 常模算法及其在m i m o 信道盲估计与均衡中的应用，同时还得到了江苏省高校自 然科学研究计划项目( 0 4 k j b 5 1 0 0 9 4 ) 和江苏省高校研究生创新计划( x m 0 4 3 2 ) 的 资助。 2 南京f j j | j 也人学坝j 乜h 究生学位论义绪论 本文的第一章为绪论。 第二章介绍了信道均衡的一些基础理论知识，重点介绍了自适应均衡特别是 盲均衡、半盲均衡的基本原理。这些，是本文后面展丌深入研究的理论基础。 第三章介绍了单载波均衡系统，分析了单载波时域均衡的缺点，并重点介绍 i r 8 0 2 1 6 a 采用的单载波频域均衡系统。在此基础上，提出了一种半盲l m s 单载波 频域均衡算法，且在m 1 2 2 5 信道下进行仿真，并与基于训练序列的单载波频域均 衡比较了性能。 第四章首先介绍了空时编码，然后着重介绍了空时分组码中的a l a m o u t i 结构 及其在单载波频域均衡中的应用，并在m 1 2 2 5 信道下仿真检验了其性能。接着在 此基础上介绍了一种新的通用空时分组码( g s t b c ) 的结构以及一种基于g s t b c 的 单载波时域半盲均衡技术，且在m 1 2 2 5 信道下进行了仿真。 第五章首先简要介绍了b u s s g a n g 算法、g o d a r d 算法及两类常模算法：最陡 下降匿模算法和最小二乘恒模算法。接着提出了一种时频域结合的单载波半盲常 模均衡方案，且在m 1 2 2 5 信道下进行了仿真。 i ；i 京i i i l l l , 人学坝i 。肼究生学位论业 信遭均衡技术简介 第二章信道均衡技术简介 2 1 信道均衡概述 信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一，对实现高质量的通信非常 重要。其目的在于消除传送符号问的码矧干扰( 1 s 1 ) 和尽量减小噪声影响，降低 误码率。吗问二e j 尤主要是由于信通的非理想特性造成的，奈奎斯特第一准则给出 了可消除码间干扰的系统的频域特性，但实际实现时，难免存在设计误差和信道 特性的变化，所以无法实现理想的传输特性，因而引起波形的失真从而产生码间 干扰，系统性能也必然下降。在现代通信系统中信道的火真和畸变所引起的码 削串扰是影响通信质量的一个主要因素，需要有效的信道均衡技术来消除。 在系统中插入一种可调( 或可不调) 滤波器可以校正或补偿系统特性，减少码 削串扰的影响，这种起补偿作用的滤波器统称为均衡器。它通常是在接收滤波器 之后插入的横向滤波器，其频域特性与系统的频域特性作用后的总特性达到奈垒 斯特第一准则，这样将可消除码问下扰。 经典的信道均撕需要知道信道的特征，但实际的无线通信信道特性一般是未 知的或时变的。目前解决这个矛盾的方法是：首先把均衡器设计成自适应的，然 后用发送训练序列的方法来估计信道特性。这种发送训练序列的方法可以使接收 端的均衡器在最恶劣的信道条件下处于台适的状态。训练完成后，正常的数据传 送就开始了。此时均衡器能够根据一定的自适应算法( 如l m s ) 跟踪信道的变化， 达到估计信道特性、消除码间干扰的日的。 但是这种周期性的发射训练序列，更新信道估计的方法降低了信道的有效速 率。这个问题在t d m a 系统中尤其严重，因为为了估计时变的信道参数而发送的训 练序列必然会占据大量资源，从而使接收用户能够利用的资源大大减少。有人曾 经做过统计，在高频通信中，用来传输训练序列的时间可达整个通信时间的一半， 可见，采用这种均衡方法将损失大量宝贵的信道容量，一般都会损失3 0 一5 0 9 6 的带宽。因此，最近几年。在高速无线数据的传输系统中，采用盲方法进行信道 辨识与均衡引起了人们极大的必趣 5 6 。 辨议与均衡引起了人们极大的兴趣 5 】 6 。 南京1 | | f l 乜人学顺i ：t i ) l 究生学位论义 信道均撕技术简介 2 2 盲均衡的基本原理 盲均衡技术不需要训练序列而能自适应调节参数，它有效克服了有训练序列 的均衡技术的缺陷，使得在没有训练序列的情况下接收机能够进行自适应均衡， 正确接收信息。盲均衡技术的实质和有训练序列的自适应均衡一样，旨在逼近等 效信道( 考虑噪声与干扰) 的逆信道。 考虑一有码阳j 干扰和加性高斯噪声的离散时问传输信道 ( ) ，它是未知的， 而且有可能是时变的。输入信号x ( k ) 为独立同分布非高斯序列，且 e x ( 女) = 0( 2 1 ) e x ( ) 2 ) _ o x 2 0 ( 2 - 2 ) e x ( 女) = 0( 2 - 3 ) e x ( 女) 4 ) 一3 【研z ( t ) 2 ) 】2 = 儿0 ( 2 - 4 ) 加性噪声n ( k ) 为零均值高斯序列，且统计独立于x ( k ) 。如图2 1 所示，接 收序列为 y ( k ) = x ( k ) + ( 女) + n ( 尼) ( 2 - 5 ) 图2 - 1 亩均衡原理图 若暂时先不考虑信道的噪声，则这时接收序列为 y ( k ) = x ( k ) + h ( k )( 2 - 6 ) 盲均衡的目的是通过只处理接收序列y ( k ) 来恢复输入序列x ( k ) ，或等价辨 识信道的逆滤波器( 即均衡器) “( 女) 。 从图2 1 可以看出，均衡器u ( k ) 的输出序列z ( k ) 由下式给出： z ( 七) = h ( 七) + y ( ) = u ( k ) + h ( k ) + x ( k ) ( 2 - 7 ) 南京邮i u 人学砌n f 究生学位论义 信道均衡技术简介 盲卷积的目的是使 z ( 曲= x ( k d ) e 片 ( 2 - b ) 其中d 为一整数时延，为一常数相移。为了实现2 - 8 ) 式，要求 u ( k ) + h ( k ) = 5 ( k d ) e 一 ( 2 9 ) 式中d ( 女) 为k r o n e c k e r 占函数。取上式的f o u r i e r 变换，则有 或 叭奶= 高一“ 也就是漉，盲均衡器的目标是实现( 2 - 1 1 ) 式所示的传递函数c ，( m ) 。 ( 2 1 1 一般情况下，d 和毋是未知的。但是，恒定的时延d 并不影响原输入信号j ( ) 的恢复质量，而常数相位庐则可以利用判决装置去除。 综上所述，我们要设计均衡器的抽头系数u ，使得输出序列2 他) 与输入序列 x ( 女) 满足( 2 8 ) 式。描：令s ，代表原倍道( 滤波器) 与均衡器( 逆滤波器) 的组合系 统的抽头系数，并且s ( c o ) = h ( c o ) u ( o ) ，则 s ，= 旧+ ”( f ) = h ( i j ) ( ，) ( 2 1 2 ) 由于 z ( ) - - z s ，x ( k f ) = x ( 女一d ) e ( 2 1 3 ) 可见，有限维的向量s = _ ，s ：，s ， 7 是一个只有一个非零元素( 其模等于1 ) 的向 量，即 s = ( 0 ，o ，e j 90 ，o ， ( 2 - 1 4l 其中，p ”静面有d 1 个零。( 2 1 4 ) 式就是盲均衡的“置零条件”。 6 南京邮l b 人学坝l 研究生学位论文信道均衡技术简介 2 3 半盲均衡技术分析 非盲算法是指需要周期性的发送训练序列的算法，根据接收的训练序列，按 一定准则确定或逐渐调整均衡器权值，非盲算法通常误差较小，收敛速度也较快， 但需浪费一定的系统资源。通常所说的不需要训练序列的盲算法则是基于信号的 一些特性来确定加权矢量，其特点是能够提高系统的频谱利用率，但是也有较多 缺点，如：算法复杂，效果不够理想等。 严格说来，盲反卷积和盲均衡只有观测的输出数据可以利用，对发射序列的 信号特性是不知道的，这指的是全盲方法。然而，在实际中使用较多的是半盲均 衡技术。“半盲”是指什么呢? 文献【7 中给出的半盲方法的定义是：除了接收的数据外，还有某些辅助信 息可以利用，这种辅助信息通常是以概率模型形式给出的，描述被发射的数据序 列的统计量( 简称时问结构) 。通信信号的时间结构主要反映信号的性质，包括 调制方式、字符的星座图等。典型的时问结构有恒模( c m ：c o n s t a n tm o d u l u s ) 、 非高斯性、循环平稳性等。从这罩我们可以看出：恒模的盲均衡算法从某种意义 上说是一种半盲均衡算法，因为它利用了发送序列的恒模性质。 另外一种关于“半盲”的理解是：将基于训练序列的非盲算法和盲算法相结 合，即先发送一定量的训练序列确定初始权值，再用盲算法进行跟踪和调整 【8 1 9 1 1 1 0 1 。这样做综合了非盲算法和盲算法二者各自的优点，两且与实际的通信 系统相一致。本文在第三章中的单载波频域均衡采用的就是这种半盲方法。 在单载波时域均衡中，均衡器有一个长度。则用上述的半盲方法时，均 衡器的初始权值确定很困难。本文在第四章中针对单载波时域均衡介绍的半盲均 衡方法则是利用了通用空时分组码( g s t b c ) 1 1 1 1 2 】多个发送天线间的冗余信 息，从而只需发送少量的训练序列就可以完成均衡。对于这种半盲方法，一个十 分重要的问题是：为了能够成功地实现均衡，需要发送多少训练符号。在文献 7 中建议训练符号的个数至少应等于发送天线数，本文则提出了对训练符号个数更 低的要求。 南京邮i u 人学 l j j i1 ：1 i 】f 究生学位论史 信道均衡技术简介 2 4 自适应均衡 由于盲均衡是不借助于训练序列即可收敛的一种自适应均衡技术，这旱有必 要对自适应均衡算法作简要介绍。应用最广的白适应算法形式为“下降算法”， 即 c o ( k ) = o j ( k 1 ) + ( 女) u ( 女) ( 2 1 5 ) 式中0 j ( k ) 为第k 步迭代( 也即时刻k ) 的权向量，( 女) 为第k 次迭代的更新步 长，而v ( k ) 为第k 次迭代的更新方向( 向量) 。 下降算法主要有两种实现方法，一种是自适应梯度算法，另一种是自适应高 斯一牛顿算法。自适应梯度算法包括l m s 算法及其各种变型和改进算法( 统称 l m s 类自适应算法) ，自适应高斯一牛顿算法则包括r l s 算法及其变型和改进 算法。 2 4 1 最小均方( l m s ) 算法 最常用的下降算法为梯度下降法，常称最陡下降法。在这类算法里，更新方 向向量v ( k ) 取作第k 1 次迭代的代价函数j c o ( k 一1 ) 的负梯度，即最陡下降法的 统一形式为 c o ( k ) = o ( k - 1 ) + p ( k ) v ( k ) ( 2 - 1 6 ) 式中，v ( k ) 表示代价函数的梯度，即v ( k ) = v j c o ( k 1 ) 】。 梯度的计算比较复杂，通常用适当的估计值v ( ) 代替。若用 v ( k ) = - 2 e ( k ) x ( k ) ( 2 - 1 7 ) 作为梯度的无记忆逼近，式中误差信号e ( k ) 定义为期望输出d ( k ) 与滤波器实际 输出之间的误差，即 e ( k ) = d ( ) 一出7 ( 女一1 ) x ( k ) ( 2 - 1 8 ) 则( 2 。1 5 ) 式变为 c o ( k ) = c o ( k 1 ) + ( 女) x ( ) p ( 女) ( 2 1 9 ) r 南京1 1 | | 5 i b 人学碗1 ：研究生学位论文信道均衡技术简介 这就是有名的l m s 自适应算法，它是w i n d r o w 在6 0 年代初提出的【6 。 算法1l m s 自适应算法及其基本变型 步骤1 ：初始化c o ( o ) = 0 ：k = 0 ； 步骤2 ：更新k ：k + 1 ： p ( 尼) = d ( k ) 一0 9 。( k 一1 ) x ( k ) c o ( k ) = c o ( k 1 ) + ( 女) x ( 如( 女) 注释1 ：若取( 女) = 常数，则称之为基本l m s 算法： 注释2 ：若取( 七) = 万彘，口( 。，2 ) ，o ，则得到归一化l m s 算法 注释3 ：在功率归一化l m s 算法中，取( 女) 2 赢，其中q 2 袄不m x ( 女) 的方差， 可出 ) = a 玎：( 女一t ) + e 2 ( 女) 递推计算，这旱a ( o ，1 】为逮忘因子，而o 口 面2 ； 注释4 ：当期望信号d ( 女) 未知时，步骤2 中可用滤波器输出z ( k ) 赢接代替d ( ) 。 l m s 算法是较简单的自适应均衡算法，它的收敛速度不高。 2 4 2 递归最小二乘( r l s ) 自适应算法 与l m s 算法使用统计逼近相比，使用最小平方逼近的r l s 算法将会获得更 快的收敛速度。 令代价函数为 j ( c o ) = 杰旯“i z ( t ) 一m 7 z ( t ) 1 2 ( 2 - 2 0 ) 式中0 五 1 称为遗忘因子。 由掣：o ，可得 r ( t ) c o ( t ) = r ( t ) ( 2 - 2 1 ) 式中 南京邮电人学坝卜研究生学位论文信道均衡技术简介 i 一 旯( f ) = x ( k ) x 7 ( ) ，d 表示观测数据向量x ( k ) 的自相关矩阵，而 ( 2 2 2 ) t - k r ( f ) = x ( ) z ( a ) ( 2 - 2 3 ) k = 0 是观测数据向量x ( k ) 与滤波器标量输出z ( k ) 的互相关向量。 根据( 2 2 2 ) 式和( 2 2 3 ) 式，可得递推估计公式 r ( t ) = i r ( t 一1 ) + x ( t ) x 7 ( f ) r ( t ) = 2 r ( t 一1 ) + z ( t ) x 7 ( f ) ( 2 2 4 ) ( 2 2 5 ) 对( 2 - 2 4 ) 式使用矩阵求逆引理，又可得逆矩阵p ( ，) = r “( f ) 的递推公式 p ( ，) ： j d ( r 一1 ) 一o ) x ，( ，) p ( ，一1 ) ( 2 2 6 ) 式中 = 万而p ( t 而- 1 ) x ( t ) ( 2 _ 2 7 ) 称为k a l m a n 增益向量。 算法2r l s 直接算法 步骤1 ：初始化：国( o ) = 0 ，p ( o ) = ，。k = 0 ； 步骤2 ：更新k = t + 1 ： e ( k ) = z ( 女) 一z 7 ( 女砌( 女一1 ) 女( 女) = 万瓦p ( 面k - 面1 ) x ( 丽k ) 丽 j p ( 女) ： 【p ( 一1 ) 一k ( k ) x r ( i ) j p ( 女一1 ) o j ( k ) = c o ( k 一1 ) + k ( k ) e ( k ) r l s 自适应算法效果较好，它可以大大改进自适应均衡器的收敛特性，但是 算法相对l m s 算法来说复杂得多。 o 南京邴t b 大学硕 研究生学位论文信道均衡技术简介 2 5 本章小结 本章在简要概述信道均衡技术基础上重点介绍了盲均衡的基本原理，并由基 于训练序列及全盲均衡的缺点导出半盲均衡的概念，且对半盲均衡技术进行了一 些分析。最后介绍了两种典型的自适应均衡算法：l m s 算法和r l s 算法。这些 理论知识将是本文后面进行研究的基础。 南京岫j i 乜人学埘l 研究生学位论文单载波均衡系统 第三章单载波均衡系统 在高速无线数据的传输系统中一个基本的挑战是克服多径传播的影响，消 除码间干扰，在无线衰落信道下实现高速、可靠、有效的传输。在对抗多径衰落 信道方面基本的传输技术可以分为多载波和单载波两大类。 在多载波传输技术中，最具代表性的是o f d m 技术，它通过i f f t 变换将原始 的数据符号调制到f 交的子载波上 1 3 。 单载波传输技术是一种很成熟的传输系统，当今许多通信系统都属于单载波 传输体系。单载波系统一般通过训练序列对信道响应进行估计，并通过某种自适 应算法不断更新均衡器的系数以跟踪信道的变化。根据自适应均衡器的输出是否 被用于反馈控制，均衡技术通常可分为线性均衡和非线性均衡两类。线性均衡器 相对简单，信道衰落不严重时可以较好的消除信道影响，常用的算法有迫零( z f ) 算法和最小均方误差( m m s e ) 算法。当无线信道多径衰落严重时，信道频域响应 中会出现很深的“凹槽”。为了补偿“凹槽”附近的幅度衰落，线陛均衡器必须对该 段频谱进行放大，从而也使该频段的噪声增强。而非线性均衡器在这种恶劣的信 道下会有较好的效果，判决反馈均衡器( d f e ) 是非线性均衡器中常见的一种，在 实际系统t p 得到广泛应用。近年来更复杂的最大似然序列均衡技术( m l s e ) 也逐 渐应用于移动无线信道的均衡器中。 均衡可分为频域均衡和时域均衡。所谓频域均衡，是从校正系统的频率特性 出发，使包括均衡器在内的系统的总特性满足无失真传输条件：所谓时域均衡， 是利用均衡器产生的时间波形去直接校正已畸变的波形，使包括均衡器在内的整 个系统的冲击响应满足无码问串扰条件。 在单载波传输技术中，需要在接收端采用均衡器柬补偿码间串扰，均衡可以 采用传统的时域滤波器，也可以在频域进行，相应的系统分别成为单载波时域均 衡系统( s i n g l ec a r r i e rt i m ed o m a i ne q u a l i z a t i o n ，s c _ t d e ) 和单载波频域均衡 系统( s i n g l ec a r r i e rf r e q u e n c yd o m a i ne q u a l i z a t i o n ，s c f d e ) 。 3 1 单载波时域均衡概述 理论上理想时域均衡的单载波系统和多载波系统性能是相当的，但是当数 南京邮也人学 i ! j ! l 研究生学位论义 单载波均衡系统 据率提高时，无论是增加符号率还是使用更复杂的信号调制方式，都必须使用复 杂的均衡器以保持系统性能不变，受硬件资源的限制，实际的时域均衡器通常达 不到最佳性能。不管是线性还是非线性均衡，传统的时域均衡器复杂度都与信道 的最大时延扩展成f 比，而多载波的频域均衡复杂度与信道最大时延扩展的对数 成t f 比。均衡器成了制约单载波时域系统性能提高盼瓶颈”。在美国的数字电视 地面传输系统a t s c ( 8 v s b ) 中，即使接收机的均衡器抽头阶数已做到了几百阶， 也只能对付几十微秒的静态多径，对强回波和快速变化的动态多径仍然无能为 力。 3 2 单载波频域均衡系统 在宽带无线通信系统中，由多径传输引起的频率选择性衰落会严重影响通信 的可靠性。基于f f t i f f t 实现的正交频分复用( o f d m ) 技术可以有效克服频率选 择性衰落带来的载波干扰和码间干扰，因此成为无线通信和移动通信领域的热 点。但o f d m 技术存在对定时误差、载频同步比较敏感和峰均功率比( p a p r ) 较大等不足。 为了克服单载波口寸域均衡和o f d m 的缺点，近年来一种基于o f d m 系统信号 处理方式的单载波频域均衡系统方案被提出 1 4 】，该方案结合t o f d m 系统和单 载波时域均衡系统的优点，在复杂度和性能的折衷方面优于后两者。因此，近年来 单载波频域均衡的研究越来越多，并且在i e e e8 0 2 1 6 无线城域网中，将基于单载 波频域均衡的传输方案纳入标准。 3 2 1 s c _ f d e 系统基本模型 单载波频域均衡系统的传输模型如图3 一l 所示。 在发射端，数据符号x ( n ) 经过串并变换分成长度为n 的帧，将每帧的最后扎 个符号拷贝到帧头作为循环前缀( c y c l i cp r e f i x ，c p ) ，c p 也可以采用长度为以的 c h u 序列 1 6 】，形成长度为+ 札的数据块。然后经过并串变换通过多径衰落信 道h ( n ) 和噪声方差为的a w g n 信道v ( ) 到达接收端。 南京i i | 1 j i 乜人学坝l 研究生学位论义 单载波均衡系统 驾怔至卜匝亟伍乎信道 图3 - 1