(整理)信道均衡器.
信道均衡PPT课件
定
设 计 均 衡 器 依 据 的 准 则
2N+1阶横向均衡器, 输入x(t), 输出y(t)
x(t)
来自接收滤波器 Ts
Ts
Ts
Ts
C－N
(a) x(t)
x－2
x0
x1
x－1
x2
(b)
最小峰值误差准则 最小均方误差准则
Ts
Ts
CN－2
CN－1
CN 去判决电路
y(t)
y(t)
y1
y－1
y0
(c)
迫
零
x0
算
法
x
2
N
x2 N
c N
0
c0
1
x0
cN
0
这里用x代替了信道响应h，因为x为信道的冲击响应， 实际系统中一般都这样处理
迫 零 算 法 的 特 点
特点1：需要预先知道无线信道的特性，而且 不可用于均衡信道特性变化的无线通信系统。
特点2：计算过程中需要求矩阵的逆，这使得 迫零算法在设计阶数较大的均衡器时速度较慢。
st*ht*ct nt *ct
t
均 衡 器 的 基 本 结 构
均衡器的基本结构为横向滤波器结构
延迟单元
输入
L TS L TS
TS L TS L
c-i
c-1
c0
c-1
ci
抽头
系数 输出
均衡器的冲激响应为
c(t) Cn(tnTs)
n
C()
CejnTs n
n
Cn2 Ts
/Ts C(
/Ts
无线通信系统中的信道均衡
1
均衡的目的：消除码间干扰
lte 信道均衡 概念
lte 信道均衡概念本文将以"[LTE 信道均衡概念]"为主题，详细介绍LTE（Long Term Evolution）中的信道均衡的概念及其相关内容。
我们将从基本概念开始，逐步探讨相关理论和技术，并介绍不同类型的信道均衡算法和应用场景。
第一部分：信道均衡的基本概念（200字）在无线通信系统中，信道均衡是一种重要的技术手段。
由于环境的复杂性和多路径传输等因素，信号在传输过程中会遭受衰落、失真和干扰等影响，导致接收到的信号质量下降。
信道均衡通过抵消这些信道影响，使接收信号能够更加准确地还原成发送信号，从而提高系统的可靠性和性能。
第二部分：LTE中的信道均衡理论（400字）在LTE系统中，主要使用两种信道均衡技术：线性均衡和非线性均衡。
1. 线性均衡：线性均衡是一种基于求解联合最小均方误差（MMSE）准则的方法。
它通过估计信道响应的逆滤波器来抵消信道引起的失真。
其中，最常用的线性均衡算法是线性等化器（LE）。
线性等化器可以通过前向/后向递归滤波器和线性滤波器的方式实现。
2. 非线性均衡：由于LTE系统中存在大量的码字组合和复杂的信道传输特点，线性均衡器的性能有限。
因此，非线性均衡成为一种有效的解决方案。
常用的非线性均衡器包括：判决反馈均衡器（DFE）、类迭代干扰抵消器（LINC）和相位跟踪均衡器（PTE）。
这些均衡器通过引入非线性处理来提高性能。
第三部分：不同类型的信道均衡算法（600字）1. LE-LTE算法：LE-LTE算法是线性等化器在LTE系统中的应用。
该算法具有简单、低复杂性和低功耗的特点，适用于低信噪比环境。
2. DFE-LTE算法：DFE-LTE算法是判决反馈均衡器在LTE系统中的应用。
它通过在接收端引入一个后向滤波器来抑制ISI（间隔符号干扰）和ICI （符号间干扰），提高系统的信号质量。
3. VBLAST-LTE算法：VBLAST-LTE算法是基于垂直贝尔曼矩阵分解的线性检测算法。
lte 信道均衡 概念 -回复
lte 信道均衡概念-回复LTE（Long Term Evolution）是一种无线通信技术，它采用OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）调制方案，并使用了MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术来提高系统容量和覆盖范围。
在LTE系统中，信道均衡是一项重要的技术，用于抵消无线信道中的传输衰落，以提高系统的可靠性和性能。
信道均衡是通过调整接收信号的相位和幅度来抵消信道的失真效应。
由于无线信道中存在多径传播，信号会经过不同路径传播到达接收端，导致信号的传输延迟和幅度变化，这就会引起信道失真。
信道均衡的目标是恢复原始信号的形状，以确保准确的信息传输。
在LTE系统中，信道均衡包括两个方面：频域均衡和时域均衡。
频域均衡用于补偿频率选择性衰落引起的失真，而时域均衡用于补偿信号的带内多路径传播引起的失真。
频域均衡是在接收端对频域上的子载波进行处理，以消除频率选择性衰落引起的失真。
它通过估计信道的频率响应来对接收信号进行均衡。
在LTE系统中，频域均衡采用的是最小均方误差（MMSE）准则，通过最小化接收信号与估计信道响应之间的均方误差来优化均衡性能。
频域均衡可以分为线性均衡和非线性均衡两种方法。
线性均衡方法包括零陷滤波器、线性等化器等，而非线性均衡方法则包括基于迭代算法的时域均衡和Turbo均衡等。
时域均衡是在接收端对时域上的符号进行处理，以消除多路径传播引起的失真。
它通过估计信号的时延和衰落系数来对接收信号进行均衡。
在LTE系统中，时域均衡通常采用的是线性均衡方法，如FIR（Finite Impulse Response）滤波器和MMSE均衡器。
FIR滤波器通过延迟和加权输入符号来抵消多路径传播引起的时延，而MMSE均衡器使用最小均方误差准则来对接收符号进行优化。
在LTE系统中，信道均衡的实现通常依赖于参考信号，即已知的已发送的信号。
均衡器
均衡器的使用技巧由于房间的共振特性、吸声材料对声音频率的吸声系数不同以及扬声器系统的频率响应特性不均匀某原因，会导致出现某些频率声音过强和某些频率声音不足的问题。
因此必须对房间的频率响应特性进行调节。
房间均衡有两种方法：人耳听音结果调整，难度大，不易掌握，必须具有丰富的实践经验和非常熟悉的节目源配合，并且与调整时声压级大小有关，与听音人的年龄也有关。
另一种方法是用粉红噪声源及音频频谱仪进行客观测量和调整。
1．均衡器的调整方法：超低音：20Hz-40Hz，适当时声音强而有力。
能控制雷声、低音鼓、管风琴和贝司的声音。
过度提升会使音乐变得混浊不清。
低音：40Hz-150Hz，是声音的基础部份，其能量占整个音频能量的70%，是表现音乐风格的重要成份。
适当时，低音张弛得宜，声音丰满柔和，不足时声音单薄，150Hz，过度提升时会使声音发闷，明亮度下降，鼻音增强。
中低音：150Hz-500Hz，是声音的结构部分，人声位于这个位置，不足时，演唱声会被音乐淹没，声音软而无力，适当提升时会感到浑厚有力，提高声音的力度和响度。
提升过度时会使低音变得生硬，300Hz处过度提升3-6dB，如再加上混响，则会严重影响声音的清晰度。
中音：500Hz-2KHz，包含大多数乐器的低次谐波和泛音，是小军鼓和打击乐器的特征音。
适当时声音透彻明亮，不足时声音朦胧。
过度提升时会产生类似电话的声音。
中高音：2KHz-5KHz，是弦乐的特征音（拉弦乐的弓与弦的摩搡声，弹拔乐的手指触弦的声音某）。
不足时声音的穿透力下降，过强时会掩蔽语言音节的识别。
高音：7KHz-8KHz，是影响声音层次感的频率。
过度提升会使短笛、长笛声音突出，语言的齿音加重和音色发毛。
极高音：8KHz-10KHz合适时，三角铁和立叉的金属感通透率高，沙钟的节奏清晰可辨。
过度提升会使声音不自然，易烧毁高频单元。
2．平衡悦耳的声音应是：150Hz以下（低音）应是丰满、柔和而富有弹性；150Hz-500Hz（中低音）应是浑厚有力百不混浊；500Hz-5KHz（中高音）应是明亮透彻而不生硬；5KHz以上（高音）应是纤细，园顺而不尖锐刺耳。
改进的非线性卫星信道均衡器
Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｃｅ ｎ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ０ ０ ４ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
摘
要： 针 对常用的 Ｖ ｏ ｌ ｔ ｅ ｒ ｒ ａ结构均衡 器运 算量大的 问题 ， 提 出一种 改进 结构的非 线性卫 星信 道 自适应均衡 器。
通过 对截断 Ｖ ｏ ｈ ｅ ｒ ｒ ａ 级数进行数 学分析 ， 得到 了具 有非线性 均衡 器和线性 均衡 器级 联形 式的新均衡 器结 构。新结构
均衡 器将 Ｖ ｏ ｈ ｅ ｒ ｒ ａ结构均衡 器表达式 中的三阶记忆项相 乘转 变为新模型 非线性部 分的二 阶记 忆项相乘 ， 降低 了信号 通过 均衡 器所需 的复数乘 法次数。仿真结果表 明， 改进结构的非线性卫 星信道 自适 应均衡 器运 算所 需的 复数 乘法 次
数在信 道记忆很深的情 况下约为 Ｖ ｏ ｌ ｔ ｅ ｒ ｒ ａ结构均衡 器的 Ｉ ／ ９， 有利 于信号 的实时处理 。与此 同时， 经 改进 均衡 器均衡
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ Ｖ ｏ ｌ ｔ ｅ ｒ ｒ ａ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ｈ ａ ｓ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ｏ ｆ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ，ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｅ ｗ ｃ ａ ｓ ｃ ａ ｄ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ａ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ｗ ｅ ｒ ｅ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｔ ｕｎ ｒ ｃ ａ ｔ ｅ ｄ Ｖ ｏ ｈ ｅ ｒ ｒ ａ ｓ ｅ Ｎ ｅ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｉ ｒ ｄ — ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｍｅ ｍｏ ｒ ｙ ｔ ｅ ｒ ｍ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｖ ｏ ｌ ｔ ｅ ｒ ｒ ａ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗ ａ ｓ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ － ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｍｅ ｍｏ ｒ ｙ ｔ ｅ ｒ ｍ ｍｕ ｈ ｉ ｐ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ． Ｗｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌｓ ａ ｐ ａ ｓ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｒ ．ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｍｕ ｈ ｉ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｗ ａ ｓ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ． ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ
数据传输的信道估计与均衡器设计
＝ … — １ 曦 ＋… 嚷
段 内均 为 ±１ 间 ， 相 这样 在接收 端更便 于计算操作 。 如果 发 送 端 是 二 维 结 构 具 有 同 相 和 正交 分 量 ，
衡器 的设计 不尽 合理所 致 。
这个 特殊 码 型 的训练 序列 具有 的特 征是 ：首先
存 在就 是 因为没有 很好 的解 决信 道 的估计 从 而使 均 该 特殊 码型 是 由若 干段 码组 组 成 ，全部 序列 包含 的 段 数决定 于信 道状 况 ，在没 有 干扰 的情 况下 每 次估 已经 有些 专家 学者 深入 研究 数据 信道 的估 计方 计只需要两段码组 。信道存在干扰的实际情况则需
法， 并取 得 了很大成果 。作为 数 据通 信的基 础课 题 ， 要更 多段 码组 ， 以便 对 多次计 算 出 的估计 值取 平均 ； 探讨 一种 算法 简单 、 值 准确 、 理快 捷 的信道 估计 其 次 这 个 特 殊 码 型是 由连 续 的 正 负 相 间 的码 元 组 估 处 技术 ，从 根本 上改 变均衡 器运 行 方式 而不 采用 逐次 成 ， 每段 内的码 元严 格 的正 负相 间 ， 能 连续 的 出现 不 迭代 的方法 、在 初始 失 真较 大的情 况 下避 免判 决错 正值或负值 ；第三每段内的码元幅度的绝对值相同，
生错 误 ； 第六 训练 序 列是 在基 带 形成 ， 的速 率是 调 它
１ ＾ １
ｇｉ “＝
＋
）
Ｚ ａ
产】＋ ， （ ¨ ， ）
二ａ
（） ４
制速率 或 符号 速率 即波特 率 。 它 的每个 码 元都 和 发
信道均衡
迫零算法n z n , X z xn z n ,W z wn z n n n n 则 1 W z X z
W z
X z
1
即均衡器得到的响应是ISI信道的倒数，此时能完全 消除码间干扰，但此时应该看到由于均衡是信道的导 数，因此如果信道具有0点（这种情况还挺常见）， 则噪声被大大放大，影响均衡的效果。
最小均方误差均衡器
写成矩阵形式
yn k
an
^
k N
w
N
k
yn N [ wN ...w0 ...w N ] y0 yn N wN w N
w R y R ay
1
m yy
k 0, 1,..., N R y 2 N w N Ray N R y 2 N 1 Ry 2 N 2 w0 Ray 0 R y 0 wN Ray N
由于误差函数是w的多元函数，因此如果 存在最小值必在极点处满足如下条件
0
最小均方误差均衡器
N E an yn k yn k wm yn m 0 m N N
E an yn k Ray k
m N
w R k m
判决反馈均衡基本思路
判决反馈均衡*
设均衡器输出为
an
^ k N1
wy
k
0
n k
wk a n k
k 1
N2
~
均衡准则可以是峰值畸变或最小均方误差。 以最小均方误差为例，令
均衡器的工作原理分析
均衡器的工作原理分析均衡器的原理均衡器（equalizer）通信系统中，校正传输信道幅度频率特性和相位频率特性的部件。
将频率为f的正弦波送入传输信道，输出电压与输入电压的幅度比随f变化的特性称为幅度频率特性，简称幅频特性；输出电压与输入电压间的相位差随f变化的特性称为相位频率特性，简称相频特性。
各种传输信道所传输的信号，一般由一些不同频率的分量组成。
在信号频带范围内，若①信道的幅频特性是恒定值；②相位随f 变化的特性是直线，可写成（f）=2ft+，t为常数；③（称为相截）等于n，n=0、2、4、，则信号波形经传输不产生畸变。
条件①使不同频率分量经传输后有相同的输出输入幅度比，条件②、③使其有相同的时间延迟。
但实际信道常不符合上述条件，因而信号产生畸变。
若畸变超过允许量，则要用均衡器对信道特性进行校正。
均衡的要求与信号性质有关。
由于人耳对相位不敏感，所以在传输模拟电话信号时，只对信道的幅频特性提出要求。
在传输电视信号时，对信道的幅、相频率特性都有要求，否则图像就失真。
数字信号基带传输时，对幅、相频率特性有要求，因为波形畸变会产生码间干扰而使误码率增大。
数字信号载波传输时，不对信道相频特性中的相截提出要求，这是因为接收数字调频信号时不需要相位参考，而接收数字调相信号时可以用载波恢复电路解决相位参考。
这样，载波传输时只对幅频特性和时延频率特性提出要求。
声音处理中Equalizer（均衡器）的原理均衡器的作用就是调节不同频率的信号的强度。
声音作为一种波具有三个要素：幅度，频率，相位。
其中幅度决定了声音的大小，频率决定了声音音调的高低。
实际的声音往往都不是单一频率的波，而是有各种频率的波叠加而成，从而形成了各具特色的声音。
y = Asin（wt+fi）+A0 （单频率声波描述）y = A1sin（w1t+fi1）+ A2sin（w2t+fi2）+ 。
（实际的声波描述）声音的不同就在于不同频率的声信号具有不同的强度。
无线通信技术中的信道均衡算法研究
无线通信技术中的信道均衡算法研究随着无线通信技术的不断发展，人们对于通讯速度和信号质量的要求也越来越高。
然而，在实际环境中，无线信号常常会因为信道衰落等原因而失真，从而导致通信质量下降。
在这种情况下，对信号进行均衡处理可以修正失真，提高信号质量，实现更快更稳定的数据传输。
本文将探讨无线通信技术中的信道均衡算法研究。
一、信道均衡算法的基本原理信道均衡算法的主要任务是在信号传输过程中，将受到信道影响的失真信号恢复为一致的信号。
在实际应用中，信道通过添加通道的淡化效应来影响信号，从而使信号在传输过程中产生失真。
这种失真可能包括信号幅度变化、贡献相互交叉等，使接收方无法正确地解读和还原数据。
信道均衡算法的基本原理是假设发射信号和信道是已知的，然后根据已知信息对信号进行反演操作，恢复原始信号。
对于接收信号$r$，经过均衡器摆正后得到的输出信号$\hat{s}$可以表示为：$$\hat{s} = W r$$其中，$W$代表复系数矩阵，用于恢复失真的原始信号。
在实际应用中，均衡器需要通过训练序列来学习信道的影响，并使用机器学习算法进行优化。
二、线性均衡算法线性均衡算法是最早被提出和研究的信道均衡算法之一，核心思想是使用线性滤波器来抵消信道中的失真。
线性均衡算法的优点是简单易于实现，但缺点是对非线性失真效果不佳，需要大量的信道参数来指定线性滤波器。
线性均衡算法常用的算法包括最小均方算法（LMS）、追踪算法和定时追踪算法等。
1、LMS算法LMS算法是一种常用的自适应线性均衡算法，其核心思想是通过最小化误差平方的方法来学习信道的权重系数。
LMS算法通过使用误差响应函数来估计信道失真，并基于差异信号计算权重矩阵来执行均衡。
尽管LMS算法在实际应用中表现良好，但其实现过程非常复杂，可能导致计算开销过大。
2、追踪算法追踪算法是一种基于成套数据发现信号幅度的线性均衡算法，该方法通过猜测发射信号的幅度序列来尝试大致恢复失真的信号。
信道均衡技术
信道均衡技术
信道均衡技术是一种用于提高无线通信系统性能的关键技术。
在
无线通信中，信号会经过多径传播，引起信号的时延扩展和频率选择
性衰落，从而导致信号失真和干扰增加。
为了克服这些问题，信道均
衡技术被广泛应用。
信道均衡技术通过对接收信号进行处理来抑制多径传播引起的信
号失真。
它通过估计信道的冲激响应来实现，然后使用均衡器对信号
进行等化处理。
均衡器根据估计的冲激响应来抵消信号传输过程中引
起的时延扩展和频率选择性衰落。
这样，接收端就能够恢复出原始的
发送信号，提高系统的传输性能。
信道均衡技术有多种实现方法，其中常见的包括线性均衡和非线
性均衡。
线性均衡方法包括零 forcing（ZF）和最小均方误差（MMSE）等，它们通过求解线性方程组或优化问题来实现均衡，具有较低的复
杂度。
非线性均衡方法包括最大似然（ML）和迫零均衡（DI）等，它
们通过最大化接收信号的似然函数来实现均衡，具有更高的性能但也
更复杂。
信道均衡技术在无线通信中具有重要的应用价值。
它能够提高系
统的抗干扰能力、扩大容量和提高传输质量。
在实际应用中，可以根
据不同的需求选择适合的信道均衡方法，并结合其他的调制解调和编
码技术来进一步优化系统性能。
信道均衡技术的不断发展和创新将为
无线通信带来更大的进步。
信道均衡技术实验报告
信道均衡技术实验报告一、实验目的本次实验旨在使学生了解并掌握信道均衡技术的原理和应用，通过实践操作加深对无线通信系统中信道均衡重要性的认识。
通过实验，学生将学会如何使用均衡器对信号进行处理，以减少信道引起的干扰，提高通信质量。
二、实验原理信道均衡是无线通信系统中的关键技术之一，主要用于解决多径传播和信号失真问题。
在多径环境中，信号在传播过程中会经历不同的路径和延迟，导致接收端信号出现时延扩展现象。
信道均衡器通过估计信道的脉冲响应，并在接收端对信号进行相应的调整，以减少或消除多径效应带来的影响。
三、实验设备与软件1. 计算机一台，安装有MATLAB软件。
2. 通信系统仿真软件，用于模拟信道和信号处理过程。
3. 信号发生器，用于生成实验所需的信号。
四、实验步骤1. 利用MATLAB软件生成一个已知的信号序列。
2. 使用通信系统仿真软件模拟一个具有多径效应的信道。
3. 将生成的信号通过模拟信道，观察信号失真情况。
4. 设计并实现一个信道均衡器，对失真的信号进行处理。
5. 比较均衡前后的信号，评估均衡器的性能。
五、实验结果与分析实验中，我们首先生成了一个简单的二进制信号序列，并将其通过一个具有多径效应的信道。
在没有进行信道均衡的情况下，接收到的信号出现了明显的时延和幅度失真。
通过设计一个基于最小均方误差（LMS）算法的均衡器，我们对失真的信号进行了处理。
实验结果显示，经过信道均衡后，信号的时延和幅度失真得到了有效补偿，信号质量得到了显著提高。
六、结论信道均衡技术在无线通信系统中扮演着至关重要的角色。
通过本次实验，我们验证了信道均衡器能够有效地减少信道引起的干扰，提高信号的传输质量。
实验结果表明，均衡器的设计对于信号恢复至关重要，合理的均衡器参数选择可以显著提升通信系统的性能。
七、实验心得通过本次实验，我对信道均衡技术有了更深入的理解。
实验过程中，我学会了如何使用MATLAB进行信号处理和仿真，同时也认识到了信道均衡在实际通信系统中的应用价值。
pam4的信道均衡
pam4的信道均衡信道均衡在PAM4调制中的应用PAM4调制是一种高级调制技术，可提供更高的传输速率和更高的数据容量。
然而，在PAM4信号传输中，信号受到信道的影响而变得失真，这就需要使用信道均衡来纠正信号失真并恢复数据的准确性和完整性。
本文将探讨PAM4调制中信道均衡的原理、方法和应用。
一、信道均衡原理PAM4信号在传输过程中受到信道的干扰和失真。
信道干扰主要包括噪声和多径效应，导致信号的振幅、相位和时序发生变化。
为了纠正这些失真，信道均衡的原理是通过加权和滤波的方式调整信号的幅度和相位，以恢复信号的原始形态。
二、信道均衡方法1. 线性均衡：线性均衡是最基本的均衡方法，通过调整信号的幅度和相位来纠正信号失真。
常见的线性均衡器有FIR（有限脉冲响应）滤波器和DFE（决策反馈均衡器）。
FIR滤波器通过一系列加权系数对信号进行滤波，实现信号幅度和相位的调整。
DFE则通过估计当前输入符号和决策输出符号之间的关系来进行灵活的信号均衡。
2. 非线性均衡：非线性均衡方法更为复杂，但也更有效地纠正信号失真。
常见的非线性均衡器包括MMSE（最小均方误差）均衡器和MLSE（最大似然序列估计）均衡器。
MMSE均衡器通过最小化误差的均方值来估计信号失真，并对信号进行修正。
MLSE均衡器则通过计算不同输入序列的概率来选择最可能的输入序列，并根据其修正信号。
三、信道均衡的应用1. 通信系统：PAM4调制广泛应用于高速通信系统，如光纤通信和无线通信。
通过使用信道均衡器，可以提高信号的传输质量和可靠性，减少误码率，从而实现更高的数据传输速率。
2. 数据中心：在大规模数据中心中，PAM4调制用于高密度数据传输。
信道均衡器在此场景中扮演着重要角色，可以克服信道失真带来的挑战，确保数据中心内的高速数据传输的准确性和可靠性。
3. 汽车电子：随着自动驾驶技术的发展，汽车电子系统对高速数据传输的需求越来越大。
PAM4调制结合信道均衡技术可以提供更高的带宽和更稳定的数据传输，满足汽车电子系统中各种传感器和控制模块之间的高速通信需求。
信道均衡技术
解：
从题意知，输入在抽样时刻 t 0 达到最大值 x0 1,
而在Hale Waihona Puke 邻码元的抽样时刻t和
1
t -1
上的码间串扰值为
x-1 0.25, x1 0.5,
则此输出波形在各抽样点上的值如下：
y -2
c 1x 1
(-
1 )( 1 ) 44
-1 16
y -1
c 1x 0
c0x1
(-
1 )(1) 4
1 4
0
衡量均衡效果的准则及均衡算法
• 横向滤波器的特性完全取决于各抽头系数， 而抽头系数的确定则依据均衡的效果。通常采用 峰值畸变准则和均方畸变准则为度量均衡效果的 标准。
• 峰值畸变准则的定义是:
• 均方畸变准则定义是: • 这一准则所指出的物理意义与峰值畸变准则
现代通信原理
y0
c 1 x 1
c0x0
c1x -1
(-
1 )( 1 ) (1)(1) 42
(-
1 )( 1 ) 24
3 4
y1
c0x1
c1x 0
(1)(
1 ) (2
1 )(1) 2
0
y2
c1x1
(-
1 )( 1 ) 22
-1 4
由以上结果可见，输出波形y0 的最大值降低为3/4。
• 虽然相邻近抽样点的码间串扰已校正为零， 但相隔稍远的抽样点却出现了新的干扰。产生这种 情况的原因是抽头太少，尽管一般来说有限抽头的 横向滤波器不可能完全消除串扰，但当抽头数较多 时，可以将串扰减小到相当小的程度。那么在极限 情况下，无穷多抽头横向滤波器，可完全消除串扰。
现代通信原理
信道均衡技术
第6章均衡
f C
X rc f 2
f
df
若
Sn
f
N0 2
则
2
N0 2
W W
X rc
C
f
f
2
df
一般来说迫零均衡器使噪声功率增大。
2020/6/2
16
若等效信道的z变换为 F(，z) 则迫零均 衡器为： HZF (z) 1/ F (z)
抽头系数的求法：
若均衡器能表示为FIR滤波器：
L
1/ F (z) wi z-i iL
q 为一个(2N+1)维矢量，qT 0,0,L ,0,1,0,L ,0 。
[例6.6.1] 设接收到带码间干扰的脉冲响应 x(t) 的非零采样值为
横向滤波器（时域均衡器）
H
T
判决识别
使总特性 H ' 满足奈氏准则，可消除码间串扰。
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6.2 均衡器类型
可分为线性和非线性
均衡器中的噪声增强 在频率选择性信道下，多用非线性均衡
均衡器的结构
横向滤波器 格形滤波器
均衡器的设计
给定信道频响时，各抽头系数的值 信道变化时，各抽头系数的更新
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接收滤波器的输出信号：
r t anh t nTs nR t
nR t ~ 加性噪声n t 通过接收滤波器的输出
r(t) 被送入识别电路后，在每个码元出现最大
值时，既 kTs 时to对 信号 采样r(并t)判决。
代t0 表发送至接收（经信道）的时延。
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迫零均衡 最小均方误差（MMSE）均衡
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线性均衡器
信道频谱及线性均衡器设计
基于下图所示的信道模型f=[0.0000+j*0.0000,0.0485+j*0.0194,0.0573+j*0.0253,0.0786+j*0.0282, 0.0874+j*0.0447,0.9222+j*0.0301,0.1427+j*0.0349,0.0835+j*0.0157,0.0621+j*0.0078, 0.0359+j*0.0049,0.0214+j*0.0019] 一，研究信道的幅度谱()j F e ωτ（单位dB ）,画出频谱图。
二，设计k=1(2k+1=3)及k=10(2k+1=21)的迫零均衡器。
三，画出以上均衡器的频谱图()j C e ωτ以及等效信道谱()()j j F e C e ωτωτ。
四，采用蒙特卡洛方法，仿真研究无均衡器，采用了3个抽头均衡器和21抽头均衡器情况下系统的符号错误率，系统采用QPSK 调制。
一，研究信道的幅度谱()j F e ωτ（单位dB ）,画出频谱图。
若要了解离散信号的频谱特征，首先要对离散信号进行傅里叶变换或者是Z 变换。
在Z 变换中，单位圆上的结果则对应傅里叶变换的结果，即j z e ω=。
而要得到信道的频谱图，首先要对序列()x n 进行Z 变换，得到()X z 。
（1） MATLAB 仿真程序：f=[0.0000+j*0.0000,0.0485+j*0.0194,0.0573+j*0.0253,0.0786+j*0.0282,0.0874+j*0.0447,0.9222+j*0.0301,0.1427+j*0.0349,0.0835+j*0.0157,0.0621+j*0.0078,0.0359+j*0.0049,0.0214+j*0.0019];f1=0;for n=1:11f1=f(n)*f(n)+f1;endb=sqrt(f1);f=f/b;w=-3:2*pi/255:3;T=1;x=0;for m=1:11x=x+f(m)*exp(-j*m*w*T);endx=10*log10(abs(x));figure;plot(w*T,x);xlabel('\omegaT');ylabel('10log10|F(e^{j\omega})| (dB)');title('信道的幅度谱');grid on运行的结果如下图：二，设计k=1(2k+1=3)及k=10(2k+1=21)的迫零均衡器。
信道估计与均衡理论ppt课件
xk2 w3
xk L1
dk
wL
+
自适应滤波器的横向滤波器结构
yk
ek
设 xk 为输入信号，它表示了连续时间信号 x(t) 在 t kT 时刻的离散采样值。
各抽头的输出信号分别经过一个乘法器与权值 w1 ，w2 ，…， wL
相乘，把这些相乘结果相加，便形成了此时的输出信号 yk
输出信号与期望信号相比较 ek d k yk
T k 1
X k1
X kL1
由矩阵恒等式：
[ A BCD]1 A1 A1B(C DA 1B)1 DA 1
得到： Hk1 Hk Hkk1 I Tk1Hkk1 1Tk1Hk .........1()
其次：
Wk 1 H k 1 X k 1d k 1
H k1[ X k dk xk1dk1]
5.多普勒效应
接收机与发射机之间的相对运动 ，流的影响
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多径信道的简化模型
发送信号 s(t) a(t) cos[2fct (t)]
窄带信号：信号带宽B远远小于载波频率，即 B<< f c
展开： s(t) ur (t) cos 2fct ui (t) sin 2fct
信号正交分量 ur (t) (t) cos (t) 带通信号的复数表示 u(t)e j2fct
W
定义R为下述方阵:
R
E
Xk
X
T k
E
x02k x1k x0
k
x0k x1k x12k
xLk x0k xLk x1k
定义P为列矢量:
dk x0k
P
E[d k
X
k
]
E
d
k
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FIR::Finite Impulse Response 有限冲激响应信道估计和均衡基本概念传输层组成信道均衡是宽带系统区别与窄带系统的一个明显特征信道均衡的原因•地面无线广播传输信道中(主要是VHF和UHF频段)是一个复杂的时变频率选择性衰落信道多径干扰（100us对应30公里）多普勒效应（100Hz)•均衡器产生与信道多径相反的特性，抵消信道的时变多径传播特性引起的码间干扰•信道是时变的，要求均衡器的特性能够自动适应信道的变化而均衡，故称自适应均衡。
•信道估计: 估计信道函数的过程•信道均衡: 使用得到的信道估计来补偿信道的过程均衡器的分类•均衡处理方法时域均衡器：单载波数字通信中多采用时域均衡器，从时域的冲激响应考虑正交频分复用OFDM调制：采用频域均衡•是否使用训练序列或导频DA（数据辅助）DD（判决指向）NDA（盲均衡）：需要在接收到足够多的数据情况下才能得到一个可靠的估计导频或训练序列的插入地面数字电视一般使用DA方式信道估计和均衡•多径衰落信道可以看成是在时间和频率上的一个二维信号•训练序列时域的间隔取决于信道的相关时间•训练序列频域的间隔取决于相关带宽•训练序列对信道在时-频空间的不同点上进行采样，利用采样插值即可得到整个信道的频率响应值时域均衡器•均衡器的输出是否用于反馈控制线性均衡器：输出未被用于反馈控制非线性均衡器：输出用于反馈，如判决反馈均衡器（DFE－decision Feedback Equalizer）•线性均衡器如何求解线性均衡器系数Cj ?•常用的优化均衡器系数的准则迫零准则: 信道逆滤波器均衡技术带均衡器的数字通信系统的等效模型理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。
均衡技术-基本原理均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。
自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。
工作模式自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
首先，发射机发射一个己知的定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。
典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据。
接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道做出补偿。
在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个训练序列获得正确的滤波系数。
这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近于最佳值。
而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。
过程均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。
为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。
在数字通信系统中用户数据是被分为若干段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同样的训练序列进行修正。
均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。
均衡技术-结构分类均衡技术可以分为两大类：线性和非线性均衡。
这些种类是由自适应均衡器的输出接下来是如何控制均衡器来划分的。
判决器决定了接收数字信号比特的值并应用门限电平来决定d(r)的值。
如果d(r)没用在反馈路径中调整均衡器，均衡器就是线性的。
另一方面，如果d(r)反馈回来调整均衡器，则为非线性均衡。
线性均衡器包括线性横向均衡器、线性格型均衡器等等，非线性均衡器包括判决反馈均衡器、最大似然序列均衡器等等，在这里主要介绍实际中应用较广的线性横向均衡器、线性格型均衡器、判决反馈均衡器及分数间隔均衡器。
按照抽样间隔的不同，均衡器还可以分为码元间隔均衡器和分数间隔均衡器。
实际中码元间隔均衡器使用比较多，但是性能上却不如分数间隔均衡器的好。
1. 线性横向均衡器(LTE)线性横向均衡器是自适应均衡方案中最简单的形式，它的基本框图如图所示。
图中，输入信号的将来值、当前值及过去值，均被均衡器时变抽头系数进行线性加权求和后得到输出，然后根据输出值和理想值之间的差别按照一定的自适应算法调整滤波器抽头系数。
在实际应用中，期望信号d(n)是未知的，否则也就失去了通信的意义。
为使参数调整得以顺利进行，一种折中的方法是把由输出信号Y(n)进行判决所得的估计信号d(n)作为期望信号。
事实上，在这种情况下，整个数字均衡器已经成了一个非线性系统，因为其收敛特性的分析是相当繁难的。
但是在信道畸变不是异乎寻常的严重的情况下，其收敛性是可以得到保证的。
线性横向均衡器最大的优点就在于其结构非常简单，容易实现，因此在各种数字通信系统中得到了广泛的应用。
但是其结构决定了两个难以克服的缺点：其一就是噪声的增强会使线性横向均衡器无法均衡具有深度零点的信道——为了补偿信道的深度零点，线性横向均衡器必须有高增益的频率响应，然而同时无法避免的也会放大噪声；另一个问题是线性横向均衡器与接收信号的幅度信息关系密切，而幅度会随着多径衰落信道中相邻码元的改变而改变，因此滤波器抽头系数的调整不是独立的。
由于以上两点线性横向均衡器在畸变严重的信道和低信噪比(SNR)环境中性能较差，而且均衡器的抽头调整相互影响，从而需要更多的抽头数目。
2. 线性格型均衡器(LLE)格型滤波器(Latice Filter)最早是由Makhoul于1977年提出的，所采用的方法在当时被称为线性预测的格型方法，后被称为格型滤波器。
这种格型滤波器具有共扼对称的结构：前向反射系数是后向反射系数的共扼。
格型滤波器最突出的特点是局部相关联的模块化结构。
格型系数对于数值扰动的低灵敏型，以及格型算法对于信号协方差矩阵特征值扩散的相对惰性，使得其算法具有快速收敛和优良数值特性。
因为实际中，信道特性无法知道，所以也就难以估计需要的滤波器阶数。
而用格型滤波器作为自适应均衡器的结构时，可以动态的调整自适应均衡器的结构以满足实际的均衡需求而不必重新设定均衡器的阶数和重新启动自适应算法。
如图所示为格型均衡器的结构框图：格型均衡器由于在动态调整阶数的时候不需要重新启动自适应算法，因而在无法大概估计信道特性的时候非常有利，可以利用格型均衡器的逐步迭代而得到最佳的阶数，另外格型均衡器有着优良的收敛特性和数值稳定性，这些都有利于在高速的数字通信和深度衰落的信道中使用格型均衡器。
但是如前面所讨论的那样，格型均衡器的结构比较复杂，实现起来困难，从而限制了格型均衡器在数字通信中的应用。
3. 判决反馈均衡器(DFE)诸如LTE的线性均衡器为了补偿信道的深度零点而增大增益从而也放大了噪声，因此在有深度谱零点的带通信道中线性均衡器性能不佳。
然而对于这样的恶劣信道，判决反馈均衡器由于存在着不受噪声增益影响的反馈部分因而性能优于线性横向均衡器。
判决反馈均衡器判决反馈均衡的基本方法就是一旦信息符号经检测和判决以后，它对随后信号的于扰在其检测之前可以被估计并消减。
其结构如图所示。
包括两个抽头延迟滤波器：一个是前向滤波器(FFF)，另一个是反向滤波器(FBF)。
其作用和原理与前面讨论的线性横向均衡器类似：FBF的输入是判决器的先前输出，其系数可以通过调整减弱当前估计中的码间干扰。
其中FFF抽头系数的个数为L而FBF抽头系数的个数为M。
判决反馈均衡器(DFE)的结构具有许多优点，当判决差错对性能的影响可忽略时DFE优于线性均衡器，显而易见相对于线性均衡器加入判决反馈部分可得到性能上相当大的改善，反馈部分消除了由先前被检测符号引起的符号间干扰，例如相对于LTE较小的噪声增益和MSE,相对于MLSE和格型结构的低运算复杂度、相对于横向结构更容易达到稳态性能等等。
然而DFE结构面临的主要问题之一是错误传播，错误传播是由于对信息的不正确判决而产生的，错误信息的反馈会影响FBF部分从而影响未来信息的判决；另一问题是移动通信中的收敛速度。
4. 分数间隔均衡器(FSE）分数间隔均衡器最佳分数间隔均衡器等价于由匹配滤波器后接波特间隔均衡器的最佳线性接收机。
线性调制系统的最佳接收滤波器是级联于实际信道的一个匹配滤波器。
对时变信道系统的最佳接收是采用匹配滤波器和一个T间隔抽头的均衡器。
一个以码元速率取样的T间隔均衡器不能形成匹配滤波器，而FSE是以不低于奈奎斯特速率取样，可以达到匹W,滤波器和T间隔均衡器特性的最好组合，即FSE可以构成一个最好的自适应匹配滤波器，且FSE在较低噪声环境下可以补偿更严重的时延和幅度失真。
FSE 对采样器噪声不敏感，这也是由于没有频谱重叠现象而产生的优点。
均衡技术-作用分类均衡器的设计与信号性质有关。
对传输电话信号，由于人耳对相位不敏感,只对传输信道的幅-频特性提出要求就够了。
传输电视信号时,对传输信道的幅-频、相-频特性都有要求，否则图像就失真。
电子计算机输出的数字电码脉冲也对幅-频、相-频特性有要求，因为波形畸变会因码间干扰而导致误码。
均衡作用可分为频域均衡（包括幅度均衡、相位或时延均衡）和时域均衡。
前者是校正频率特性；后者是直接校正畸变波形。
按调节方法还可分为固定均衡和可变均衡。
可变均衡又可细分为手动均衡和自适应(自动)均衡。
1. 幅度均衡器幅度均衡原理一种校正幅－频特性的频域均衡器。
图中的b s曲线是未经均衡的系统衰减-频率特性。
衰减值按-20 lg(U0/U i)计算,单位为分贝,U0和U i分别为输出电压和输入电压。
用衰减值的好处是当求两个网络的合成衰减时可作代数相加。
若要获得平坦的幅-频特性曲线，可在系统中接入幅度均衡器，其特性如图中的b e曲线。
均衡后系统特性如曲线b d。
适当地选取图中电路中的各元件值，可使衰减-频率特性近似于图的b e曲线。
图中的电路只用无源元件的，称为无源幅度均衡器。
也可以用晶体管或运算放大器构成有源幅度均衡器。
可变幅度均衡器一般通过改变元件值来调节幅－频特性。
在宽频带范围内，实现所需均衡特性的一种方法是将均衡曲线分成若干频段,每个频段由一节衰减-频率特性为钟型的均衡器进行调节。
另一种方法是将均衡曲线分解为各次谐波，分别由衰减-频率特性为余弦型的均衡器进行调节。
2. 相位均衡器幅度均衡器的一种实现及其特性用以校正相-频特性的频域均衡器。
因为时延等于相-频特性曲线的斜率，通常用的是时延均衡器，使未均衡系统的时延-频率特性与时延均衡器（也是相位均衡器）的时延－频率特性相加后接近平线。
时延均衡器也分无源和有源、固定和可变几种类型。