移动通信原理西交大

2.5抗衰落技术现代移动通信BTS总体方案设计报告AbisA接口MSBSSOMC-R操作维护中心BSC基站控制器MSC移动交换中心BTS基站收发信机BTS基站收发信机BTS基站收发信机MSMSUm通过本章学习，着重解决以下问题：分集技术交织编码均衡技术Rake接收技术2.5抗衰落技术克服衰落本次课教学目的：1、理解均衡器的均衡原理2、掌握均衡算法3、理解均衡器的实现方法4、掌握自适应均衡的结构、工作方式、和各算法的性能指标2.5抗衰落技术基本概念(BasicConcepts)

均衡本质：产生与信道相反的特性，用来抵消信道的时变多径传播特性引起的码间串扰。均衡可分为频域均衡和时域均衡时域均衡：使总的冲激响应满足无码间串扰的条件，多用于数字信道。频域均衡：使总的传递函数（信道传递函数和均衡器传递函数）满足无失真传输函数的条件，多用于模拟通信。自适应均衡器两种工作模式:训练模式和跟踪模式。为了保证能有效地消除码间串扰，需要周期性地作重复训练。均衡器常被放在接收机的基带或中频部分实现2.5.4

均衡基础(FundamentalsofEqualization)2.5.4

均衡基础应用例子(AnApplicationExample)

通信系统结构框图中的自适应均衡器框图32.5.4

均衡原理（1）通信系统结构框图中的自适应均衡器理论分析均衡器的期望输出值为原始信息x(t)。则h(t)必须满足下式：（1）均衡器的目的就是实现式(1)，其频域表达式如下：（2）发送滤波器信道接收滤波器均衡器x(t)f(t)z(t)f(t)h(t)heq(t)

2.5.4均衡原理（2）通信系统结构框图中的自适应均衡器理论分析式（2

）的物理意义：将经过信道后的信号中频率衰落大的频谱部分进行增强，衰落小的部分进行削弱，以使所收到频谱的各部分衰落趋于平坦，相位趋于线性。===》均衡器实际上是传输信道的反向滤波器。由于理想基带传输系统是按Nyquist第一准则建立，其发送和接收滤波的传输函数是以Nyquist取样频率fs为中心的的对称滚降函数。所以理想信道的冲击响应是h(t)，非理想（失真）信道的冲击响应是f(t)

。原理说明信道失真和信道均衡h（t）为理想的冲激响应,在Nyquist取样时刻，h（kTn）=0（k≠0）。f（t）在Nyquist取样时刻，f（kTn）≠0（k≠0），从而形成码间串扰。时域均衡的目的就是使经过均衡器的总冲激响应趋近h（t），以到达消除非理想信道引起的码间串扰。

2.5.4

均衡原理（3）h（t）f（t）tf0f1f-1f-2f22.5.4

均衡算法（1）原理说明时域均衡

若f（t）是均衡器接收信号的脉冲响应，而z（t）是经过均衡器输出的总脉冲响应，则有：

（3）其中，heq（t）是均衡器的脉冲响应。若令heq（t）为：

（4）其中T=1/fN，fN为Nyquist取样频率，Ck为加权系数。所以总脉冲响应可写为：

（5）2.5.4

均衡算法（2）原理说明时域均衡

可见，引入均衡器后，输出波形z（t）为输入波形f（t）经过2N+1个不同时延的加权和。当t=nT时，有

（7）或简写为式中fn-k表示以n为中心前后第k个符号在取样时刻t=nT时对第n个符号造成的码间串扰。所以均衡的过程就是调节加权系数Ck(k=0)使下式成立。（8）（6）2.5.4

均衡算法（3）原理说明时域均衡

若用横向滤波器实现均衡器，则如右图所示：

问题：（1）如何产生系数序列{Ck}？====》均衡器的主要工作，即各种均衡算法。

（2）如何使得{Ck}随信道变化而变化？====》自适应均衡算法。yk图3.42.5.4

均衡算法（4）均衡准则与算法(EqualizationCriterionsandAlgorithms)均衡算法：调节加权系数以实现均衡的方法均衡准则：根据符号间干扰为最小来获得加权系数Ck最小峰值失真准则：使干扰的峰值最小，消除取样点的符号干扰。

最小均方误差准则：使均衡器期望输出值dk与实际输出值的误差ek=dk-的均方值最小，使输出趋于理想的响应。常常最小均方（LMS）算法通过下列叠代操作来寻找最优的或接近最优的加权值：新权重=原先权重+常数*预测误差*当前输入向量其中预测误差=期望输出值-实际预测输出值2.5.4

均衡技术分类(SurveyofEqualizationTechniques)均衡技术分类按均衡器传递函数分为线性均衡非线性均衡按均衡器结构分为横向格型横向信道预测按均衡器权重更新依据LMS:最小均方误差算法RLS：递推最小二乘算法2.5.4

均衡技术（1）(EqualizationTechniques)线性均衡概念：均衡器的输出未应用于均衡器的反馈逻辑中线性均衡器形式：横向滤波器或格型滤波器优点数值稳定性好复杂度低缺点当信道衰落严重不均时（即信道存在零点或深衰落时），性能不佳。原因：当出现深衰落时，线性均衡器会对该段频谱及近旁产生很大的增益，从而增加了该段频谱的噪声。横向滤波器结构（11）数学表达式：（9）图3.62.5.4

均衡技术（2）(EqualizationTechniques)横向滤波器结构

2.5.4均衡技术（3）(EqualizationTechniques)均衡技术分类(SurveyofEqualizationTechniques)非线性均衡概念：均衡器的输出被应用于反馈逻辑中并影响了均衡器的后续输出。形式：判决反馈均衡器、最大似然符号检测均衡器和最大似然序列估值均衡器。优点：当频谱衰落严重不均时，判决反馈滤波器仍能工作。缺点：复杂度高。判决反馈均衡结构机理：以判决反馈均衡器为例后馈滤波器由检测器的输出驱动，其系数可被调整以消除先前符号对当前符号的干扰。图3.7（12）数学表达式：2.5.4

自适应均衡器(AdaptiveEqualizer)基本结构框图图3.8自适应均衡器的基本结构与工作方式

基本结构（判决反馈型）2.5.4

自适应均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)训练模式：在最小均方误差准则下，抽头系数加权算法是使均衡器输出的估值与所训练序列的误差ek的均方值为最小。判决模式（跟踪模式）：误差ek为基于均衡器输出估计值与其判决值的之差，相应使得该误差的均方值为最小。

盲算法：不需要在传送时附加训练序列，就可使均衡器收敛前馈滤波器反馈滤波器判决器自适应算法Σ输出序列训练序列Σ—+输入

2.5.4自适应均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)自适应均衡器的结构与工作方式

基本工作过程首先，发射机发射一个已知的、定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以作出正确的设置。紧跟在训练序列之后被传送的是用户数据。在接收用户数据时，用均衡器补偿信道后判决得出所需数据。用自适应算法周期性地重复训练均衡器，以跟踪不断变化的信道。2.5.4

自适应均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)自适应算法的性能指标(ThePerformanceofAnAlgorithm)收敛速度:系指对于恒定输入，当迭代算法的迭代结果已经充分接近最优解时，算法所