移动通信中信道均衡技术的研究与仿真调研报告
无线通信网络中的信道估计与均衡技术研究
无线通信网络中的信道估计与均衡技术研究近年来，随着无线通信技术的发展，人们对信号传输质量的要求愈加高，尤其是在高速移动场景下，信道的不稳定性使得信号传输变得更加复杂和困难。
因此，进行信道估计和均衡对于提高无线通信网络的性能至关重要。
信道估计是指在不知道发送端与接收端之间信道的情况下，通过观测接收到的信号以及已知的调制方式和参数，推断出信道的参数。
在实际应用中，由于信道的复杂性和多变性，使得信道估计变得非常困难。
而在高速移动场景下，信道变化速度较快，使得信号的传输损失等问题更为显著。
常见的信道估计方法可以分为基于导频和盲估计两种。
其中，基于导频的方法要求发送端在数据传输过程中插入特殊的导频序列，以便接收端能够通过接收到的导频序列来推断出信道的特性。
而盲估计方法则是在没有导频序列的情况下，通过接收端观测到的信号和已知的调制方式等信息，推断出信道的特性，但这种方法的准确性和可靠性较低。
对于高速移动场景下的信道估计，研究者们提出了许多方法。
例如，利用卡尔曼滤波器来对信道进行预测和修正；通过增加导频序列的密度来增加信道估计的准确性；采用扩频和反演变换等方法来设计低复杂度的信道估计算法。
这些方法为实现高速移动场景下的信道估计提供了良好的基础和应用前景。
对于信道均衡，它是指对于受到信道失真影响的接收信号，通过一定的算法进行修正，使得接收信号更接近于发送信号，从而提高信号的可靠性和传输速率。
在高速移动场景下，信道均衡算法的设计尤为重要。
目前，常用的信道均衡算法包括线性均衡算法、最小均方误差算法和使用频域均衡算法。
其中，线性均衡算法是最为广泛应用和研究的方法之一，其基本思路是将接收信号分解为多个符号，并对每个符号进行均衡处理；最小均方误差算法则是通过求解最小化均方误差来优化均衡系数，从而得到更加准确的均衡结果；而频域均衡算法则是对信号进行傅里叶变换后，利用截止滤波器来消除信道失真的影响。
总的来说，在高速移动场景下，信道估计和均衡技术研究是提高无线通信网络性能的重要方向。
通信系统中的信道均衡算法研究
通信系统中的信道均衡算法研究随着移动通信和无线通信的快速发展，信道均衡成为了通信领域中一个非常重要的研究方向。
信道均衡算法是通过调整接收信号的加权系数，来消除信道带来的影响，从而使接收信号更加稳定。
本文将从信道均衡的背景、算法原理以及应用领域等多个方面探讨信道均衡算法的研究进展以及未来的发展方向。
一、信道均衡的背景在移动通信中，不同的信道会引起不同的干扰和噪声，而接收端接收到的信号也会受到信道影响，出现信号失真、噪声、抖动等问题。
为了解决这些问题，信道均衡算法应运而生，通过对接收信号进行加权系数调整，将信道引起的影响消除或降低，从而恢复原始信号的稳定性。
二、信道均衡的算法原理信道均衡算法的原理是根据所采集到的信号信息、信道特性和误差状态等因素，利用数学模型或者算法进行加权系数修正，从而使得接收的信号更加稳定和准确。
常见的信道均衡算法包括MMSE算法、共轭梯度算法、最大似然估计算法等。
其中，MMSE算法是常用的线性信道均衡算法，它通过对接收端的信号进行预测和修正，对干扰和噪声进行抑制，从而达到信道均衡的目的。
共轭梯度算法则是一种非线性均衡算法，主要用于MIMO多输入多输出系统中的信道均衡，它通过对接收信号进行反演来消除信道影响，提高系统的传输效率。
三、信道均衡的应用领域信道均衡算法主要应用于移动通信、数字电视、音频信号处理等领域。
在移动通信中，信道均衡算法主要用于提高无线信号的可靠性和传输效率，降低传输误码率。
在数字电视领域，信道均衡算法则主要用于针对不同信道条件进行均衡最优化处理，从而提高接收效果。
在音频信号处理领域，信道均衡算法则主要用于优化语音通信质量，提高语音传输的清晰度和可靠性。
四、信道均衡算法的发展趋势未来，信道均衡算法的研究方向主要集中在以下几个方面：1.非线性信道均衡算法的研究。
非线性信道均衡算法的研究将成为未来的发展趋势，其主要可以通过深度学习、神经网络等算法进行解决。
2.多级均衡算法的应用。
无线通信系统中的信道估计与均衡技术研究
无线通信系统中的信道估计与均衡技术研究一、引言无线通信系统是现代通信技术的重要组成部分，广泛应用于移动通信、物联网、无人机等领域。
在无线通信系统中，信道估计与均衡技术起着至关重要的作用，可以提高系统的性能和可靠性。
本文将对无线通信系统中信道估计与均衡技术进行深入研究。
二、无线通信系统中的信道估计在无线通信系统中，信道估计是指通过已知的发送信号和接收信号之间的差异，确定无线信道的特性和状态。
正确定位信道状态对于成功传输信息至关重要。
常见的信道估计方法有最小二乘法、最大似然法和卡尔曼滤波等。
2.1 最小二乘法最小二乘法是一种最常用的信道估计方法，它通过最小化预测信号与实际接收信号之间的均方误差来估计信道参数。
具体而言，最小二乘法通过解决线性方程组来获得最优的信道参数估计值。
2.2 最大似然法最大似然法是一种基于统计学理论的信道估计方法，它利用观测数据来最大化观测概率。
最大似然法的核心思想是选择最可能产生观测数据的信道参数。
这种方法可以提供更精确的信道估计结果，但计算复杂度较高。
2.3 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种递归估计算法，它通过利用系统的状态方程和测量方程，结合先验信息和后验信息，实时地估计信道参数。
卡尔曼滤波算法具有较好的鲁棒性和适应性，适用于非线性、非高斯和有噪声的信道环境。
三、无线通信系统中的均衡技术无线通信系统的均衡技术旨在校正信道传输过程中产生的失真和干扰。
信道均衡可以提高信号的传输质量，减小误码率。
3.1 线性均衡线性均衡是最早应用的均衡技术之一，通过使用线性滤波器来抵消信道引起的失真。
线性均衡方法包括零均值线性均衡（ZLC）和决定性均衡（DC）等。
它们可以有效地解决信道失真问题，但对信号偏移和噪声敏感。
3.2 非线性均衡非线性均衡方法通过采用非线性滤波器来抵消信道失真，并且具有更好的均衡效果。
常见的非线性均衡器包括最小均方误差（MMSE）均衡器和最大后验概率（MAP）均衡器。
非线性均衡可以更好地适应复杂的信道环境，提高系统的抗干扰性能。
LTE上行信道均衡技术研究的开题报告
LTE上行信道均衡技术研究的开题报告一、选题背景随着无线通信网络的不断发展，LTE成为了最新一代移动通信技术之一。
其高速率、低延迟、低功耗等优势，为人们的生活带来了诸多便利。
在LTE系统的上、下行链路中，信道质量的稳定性对于通信质量的保证至关重要。
在LTE上行通信中，移动终端发射的信号经过了复杂的多路径传播和干扰，容易出现信道衰落和非线性失真。
为了提高LTE系统上行通信的质量，需要采用信道均衡技术对信号进行处理，以弱化信道效应对于信号的影响，提高通信质量。
二、研究目的本研究旨在探究LTE上行通信中的信道均衡技术，主要研究如下：1.分析移动通信中信道的特性、上行信道的传输模式、建立相关模型，了解LTE系统的信道损耗特点。
2.研究利用最小均方误差（MMSE）算法的信道均衡技术，仿真分析其对于信道干扰的衰减效果。
3.考虑特定的信道补偿算法，例如频率域等化（FFE）算法和决策反馈均衡（DFE）算法，分析其对于上行通信信号的均衡效果和对于传输速率的影响。
4.通过实验验证各种信道均衡技术的性能，分析其适用性和优缺点。
三、研究内容1.信道模型建立建立具有真实性的LTE上行通信的信道模型，包括信道传输特性、信道损耗及相关技术参数等。
2.信号处理算法研究采用MMSE算法及频率域等化（FFE）算法和决策反馈均衡（DFE）算法，对LTE上行通信数据信号进行处理，对信道损耗进行修复。
3.仿真数据收集与分析对比分析使用不同信号处理算法后，LTE上行通信的数据传输率、误码率等相关性能指标。
对于算法的特点和适用性进行评估和优化。
4.实验验证在HP 8960等LTE系统测试平台上完成LTE上行信道均衡算法的测试和验证，以证明仿真结果的正确性和可靠性。
四、研究意义1.为LTE系统的上行通信提供多种信道均衡技术，提高信道质量，提高通信效率。
2.探究上行信道的特点及其传输方式，为解决LTE上行通信中的信道衰落和非线性失真问题提供了有效手段。
4G和5G移动通信网络中的信道建模与仿真
4G和5G移动通信网络中的信道建模与仿真移动通信网络在过去几十年里取得了巨大的进步。
现如今，随着4G和5G技术的出现和迅猛发展，人们对高速、可靠和低延迟的移动通信服务的需求也日益增加。
在这些现代通信网络中，信道建模和仿真是关键的研究领域之一，它们对于性能分析、网络优化和系统设计都具有重要意义。
信道建模是描述无线信号在传输过程中受到的衰减、衰落和干扰的过程。
在4G和5G网络中，无线信号通过空气传播，受到多种环境因素和干扰的影响。
正确建模这些影响因素对于设计和优化可靠的通信系统至关重要。
首先，建模移动通信信道的路径损耗是非常关键的。
路径损耗是指信号在传输过程中由于传播距离的增加而衰减的过程。
在室内环境和城市环境中，信号会经历不同反射、绕射和衍射现象，因此路径损耗模型要考虑这些因素。
根据这些模型可以计算出传输距离与信号强度之间的关系，从而估计出信号在不同距离下的衰减情况。
其次，信道建模还需要考虑多径衰落。
多径衰落是指信号由于反射和绕射引起的多个路径上的衰减现象。
这些不同路径的信号在接收端会发生干扰，并且会导致信号的抖动和失真。
因此，在模型中要考虑这些多径衰落效应，并建立合适的参数来描述信号的时延和相位变化。
同时，信道建模还需要考虑干扰。
在现代通信网络中，不同设备之间的信号会相互干扰，包括同频干扰和异频干扰。
建模这些干扰对于网络的性能评估非常重要，因为它们会降低通信的可靠性和吞吐量。
为了进行信道建模和性能评估，我们可以使用仿真工具来模拟和分析不同的场景。
在仿真过程中，可以设置合适的参数和模型来模拟现实环境，并评估网络的性能。
这些仿真工具可以帮助设计人员研究和优化4G和5G系统的各种方面，例如资源分配、功率控制和调度算法等。
在信道建模和仿真中，还有一些常用的技术和方法可以帮助我们更好地理解信号传输过程。
例如，射线追踪技术可以跟踪信号在不同路径上的传播过程，并计算出接收信号的强度和相位。
在这个过程中，我们可以考虑不同的场景和环境因素，例如城市街道、建筑物和室内办公室。
移动通信系统中的信道估计与均衡算法研究
移动通信系统中的信道估计与均衡算法研究随着移动通信技术的不断发展，无线通信已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
在现代通信系统中，通信质量的稳定性和可靠性对于系统的运行至关重要。
而信道估计和均衡算法则是实现稳定和可靠通信的关键技术。
本文将深入探讨移动通信系统中的信道估计和均衡算法的研究进展。
一、信道估计技术研究在通信过程中，无线信道的复杂性使得信号在传输过程中产生了衰落和失真，这就需要对信道进行估计和补偿，以保证通信品质。
信道估计技术是指在接收端对信号进行估计和反演的过程，使其恢复为原信号，从而提高通信系统的性能。
1.常用的信道估计算法目前常用的信道估计算法有时域和频域信道估计算法两种。
（1）时域信道估计算法时域信道估计算法主要基于估计信号的时域关系。
原理是在接收端利用发射端已知的发射符号序列对接收到的信号进行匹配滤波，然后得到的卷积输出即为信道估计结果。
此方法在实现方便快捷的同时，也有一定的缺陷，例如受到噪声和多径干扰的影响，会产生不准确的估计结果。
（2）频域信道估计算法频域信道估计算法主要基于接收端对信号的频域关系进行估计。
该方法利用已知的频域符号序列，通过频域反演操作来估计信道。
此方法可以减少时域信道估计算法的误差和抖动。
但是，由于此方法需要进行FFT操作需要较高的计算复杂度，会产生一定的延迟。
2.先进的信道估计技术近年来，随着通信技术的不断发展，信道估计技术也得到了新的发展。
例如，基于机器学习的信道估计技术，通过收集大量的信道数据，构建模型进行训练，从而拟合出更加准确的信道估计结果。
此方法在通信网络的大规模部署和复杂应用场景中优势较为明显。
二、均衡算法研究均衡算法是指在信道被估计之后，对接收端的信号进行均衡处理去除干扰。
因此，均衡算法对于提高通信质量和提高系统性能也尤为关键。
1.常见的均衡算法均衡算法的种类较多，下面列出了一些常见的均衡算法：（1）线性均衡算法线性均衡算法主要是通过线性滤波器的的方式对信号进行滤波，从而抵消信号时间上的失真。
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告1. 研究背景和意义移动通信技术已经成为当今社会生活中不可或缺的一部分。
在移动通信系统中，无线信道作为信息传输的媒介，对通信质量和性能起着极为重要的作用。
因此，对移动通信信道的建模和仿真变得非常重要。
本课题旨在研究移动通信信道建模和仿真的方法，以改进移动通信系统的性能和质量。
2. 研究目的和内容本课题的研究目的主要是：(1) 研究移动通信信道的数学模型及其特性。
(2) 建立移动通信信道的仿真模型，以模拟移动通信信道传输特性，并对其进行性能评估。
(3) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出优化方案。
本课题的研究内容包括：(1) 对移动通信信道进行分类和描述，研究各种信道特性，如衰落、时延等。
(2) 建立移动通信信道的数学模型，并进行仿真模拟，以得到相应的信道参数。
(3) 利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议，以提高系统的传输质量和性能。
3. 研究方法和步骤本课题的研究方法主要包括：(1) 理论分析：通过文献调研和理论分析，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(2) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，并利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(3) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
本课题的研究步骤具体如下：(1) 文献调研：对移动通信信道的分类、建模和性能评估等方面的研究文献进行调查和综述。
(2) 理论分析：根据文献调研，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(3) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(4) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
4. 预期结果和意义本课题的预期结果包括：(1) 建立移动通信信道的数学模型，对其进行仿真模拟，得到其传输特性参数。
(2) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出相应的性能优化建议。
本科毕业设计---移动通信中mimo信道的仿真研究
浙江师范大学本科毕业设计(论文)正文目录摘要 (1)关键词 (1)英文摘要 (1)英文关键词 (1)1绪论 (2)1.1无线MIMO系统概述 (2)1.2MIMO通信系统仿真的发展现状和研究背景 (2)1.2.1 无线MIMO系统的发展现状 (2)1.2.2 无线MIMO系统的研究趋势 (3)1.3本文的主要工作及内容安排 (3)2无线MIMO通信系统理论基础 (4)2.1 MIMO技术基本原理 (4)2.2无线信道 (5)2.3 MIMO通信系统模型 (6)3 无线信道统计模型 (9)3.1 瑞利(Rayleigh)衰落模型 (9)3.2 莱斯(Rician)衰落模型 (10)3.3 Nakagami衰落模型 (10)4 互相关Nakagami衰落信道的产生方法 (11)4.1 Brute force法 (12)4.2 Sims仿真法 (12)4.3 分解合成法 (12)4.3.1 相关Nakagami信道产生步骤 (13)4.3.2 通过输入Nakagami协方差求高斯矩阵协方差 (13)4.3.3 产生Nakagami矩阵 (17)5 仿真以及结果分析 (19)5.1 Brute force法仿真以及结果分析 (19)5.2 Sims仿真法仿真以及结果分析 (20)5.3 分解合成法仿真以及结果分析 (21)6 总结 (23)参考文献 (24)移动通信中MIMO信道的仿真研究数理与信息学院通信工程何匡熙(10900121)指导老师：张筱燕（讲师）摘要：随着3G(The Third Generation,3G)的广泛使用，信息通信技术发展变化日新月异，为满足日益增长的通信需求，便在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，也就是应用MIMO(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术。
MIMO系统能够大大提高频谱利用率和系统的容量，在有限的无线频带下传输更高速率的数据信息，更是新一代移动通信的核心技术。
无线通信中的信道估计与信号均衡技术研究
无线通信中的信道估计与信号均衡技术研究无线通信技术在现代社会中扮演着重要的角色，无论是移动通信、无线网络还是卫星通信，都离不开稳定可靠的信道估计和信号均衡技术。
信道估计是指通过对接收信号进行分析和处理，估计出信道的特性和状态，以便在发送端进行相应的调整和优化。
而信号均衡技术则是在接收端对信号进行处理，以消除信道带来的失真和干扰。
本文将对无线通信中的信道估计与信号均衡技术进行研究和探讨。
一、信道估计技术在无线通信中，信道估计是非常重要的一环。
由于无线信道的复杂性和不确定性，信号在传输过程中会受到多径效应、噪声干扰和多普勒效应等影响，导致信号的失真和衰减。
因此，准确地估计信道的特性和状态对于提高通信质量和可靠性至关重要。
目前，常用的信道估计技术主要包括最小二乘法（LS）、最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）等方法。
最小二乘法是一种简单直观的估计方法，通过最小化接收信号与估计信号之间的误差平方和，来估计信道的特性。
最小均方误差方法则是在最小二乘法的基础上引入了噪声的统计特性，通过最小化误差的期望值来估计信道。
最大似然方法则是基于统计模型，通过最大化接收信号的似然函数来估计信道。
除了传统的估计方法，还有一些新的信道估计技术被提出，如基于压缩感知的信道估计方法。
压缩感知技术通过对接收信号进行压缩，然后利用稀疏表示的方法进行重构，从而实现信道估计。
这种方法可以大大减少信道估计所需的开销和复杂度，提高系统的性能和效率。
二、信号均衡技术信号均衡技术是在接收端对信号进行处理，以消除信道带来的失真和干扰。
由于无线信道的不确定性和复杂性，信号在传输过程中会受到多径效应、频率偏移和时钟偏移等影响，导致信号的失真和干扰。
因此，信号均衡技术在无线通信中起着至关重要的作用。
常见的信号均衡技术包括线性均衡和非线性均衡。
线性均衡是最常用的一种方法，通过对接收信号进行滤波和均衡，以消除信道带来的失真和干扰。
常用的线性均衡方法有零重复法、最小均方误差法和决策反馈均衡法等。
无线通信中的信道估计与均衡研究
无线通信中的信道估计与均衡研究在无线通信中，信道估计与均衡是关键技术之一。
由于信道会受到各种干扰和衰减，准确地估计信道状态是实现高速、高效、可靠无线通信的必要条件。
本文就无线通信中信道估计与均衡的研究进行探讨。
一、信道估计无线信道的性质是不确定的，因此无法准确了解其状态。
传统的解决方案是通过在通信中加入控制信号，然后从控制信号中获取信道的信息。
但是，随着通信信号的复杂性不断增强，这种解决方案也变得不再实用。
在有些无线通信系统中，利用信道的特性可以较好地克服干扰，这就需要对信道进行估计。
信道估计指的是利用已知的信道状态参数和通信信号，对信道的未知状态参数进行估计，以获得较准确的信道参数估计值。
对于信道的估计，一般采用时间域和频率域的方法。
时间域方法主要是通过接收端接收到信号，并通过其延迟多径影响等对信道进行估计。
频域方法则是将信号在频率域展开，然后探测信号在不同频段的传播情况，从而获得信道的估计值。
这些方法都需要相当复杂的算法和芯片计算能力。
二、频域均衡频域均衡器是一种可以在通信中实现信道估计的技术。
它主要是在信号处理过程中对信号进行均衡，从而提高通信信号的质量。
均衡器主要是在数字信号的基础上进行设计。
在频域均衡中，信号的频率被分成几段，然后按照不同的权重进行处理。
均衡器的主要任务是在不同频段对信号进行均衡，从而消除信号的干扰和衰减。
信道均衡器是保持信道稳定性的关键环节。
信号的均衡可以通过各种方法实现。
在频域均衡中，这种方法通常被称为均衡器，既可以直接对信号进行均衡处理，也可以采用预编码或数据插值方法实现均衡。
三、时域均衡时间域均衡作为一种先进的均衡算法，可以有效实现对信道的均衡处理。
在通信中，时域均衡器的工作方式主要是通过去除信道特征产生的多径干扰，从而实现对信道的均衡。
根据通信信号特点，时域均衡器采用一定的滤波处理，从而实现对信号的均衡处理。
时域均衡器的处理过程，通常采用线性均衡、非线性均衡和盲均衡等方法，具有信道修复的能力，并可以较为准确地恢复信号的原始特征。
基于深度学习的通信系统中的信道均衡技术研究
基于深度学习的通信系统中的信道均衡技术研究随着智能手机和移动通信的普及，人们对于无线通信系统的需求越来越大。
然而，无线信道的传输过程中存在一种称为信道衰落的现象，即信号在传输过程中遭受干扰和衰减，导致接收端接收到的信号出现失真和误码。
为了解决这一问题，信道均衡技术应运而生。
传统的信道均衡技术主要是通过数学模型和算法来估计和补偿信道的失真。
然而，这种方法往往需要大量的计算和复杂的运算过程，并且对于深度学习模型的复杂度不便。
因此，近年来，基于深度学习的信道均衡技术逐渐受到研究者的关注。
深度学习是一种通过神经网络模拟人脑神经元之间相互连接的模型，通过大量的数据训练，可以自动学习数据的特征和规律。
基于深度学习的信道均衡技术也是利用神经网络来建模和学习信道的特性。
在深度学习模型中，信道均衡被视为一个回归问题。
模型的输入是接收到的信号，输出是经过均衡处理后的信号。
通过大量的训练数据，模型可以学习到信道的特性，并实现信号的均衡。
研究者们通过使用不同的神经网络结构和优化算法，不断改进和优化深度学习模型，以提高模型的性能和准确度。
除了基本的神经网络模型，研究者们还提出了一些改进的深度学习模型来应对通信系统中的信道均衡问题。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地处理具有空间相关性的信号。
对于无线信道中的时变性和空间相关性，CNN模型可以更好地模拟和学习。
此外，长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络结构，它可以很好地处理时序数据。
在通信系统的信道均衡中，LSTM模型可以对时序数据进行建模和学习，从而提高均衡性能。
另外，由于深度学习模型的复杂度和计算量较大，研究者们还提出了一些优化算法来加速和改进模型的训练过程。
例如，基于随机梯度下降的优化算法，可以通过调整学习率和优化参数的更新方法，加快模型的训练速度。
另外，一些研究者还提出了一些迁移学习的方法，通过在不同的任务中共享和利用已有的知识和模型，来减少深度学习模型的训练时间和资源消耗。
无线通信信道均衡技术分析与探究
无线通信信道均衡技术分析与探究摘要：无线通信信道均衡技术的研究是通信领域的重点，随着科学不断发展，人们对于移动通信的要求变得越来越高。
此时，信道均衡技术开始表现出某些缺陷，因此需要对信道均衡技术进行深入和持续研究，使得该技术能够更好地保证通信过程中的信号准确性和清晰性，保证通信水平和通信质量。
关键词：无线通信；信道均衡技术；技术探究引言：随着社会经济的不断发展，无线通信应用领域和使用频率都有了飞速的提升，在无线通信技术应用中，由于应用环境的多样性和复杂性，可能会产生信号传输和接收的不稳定。
信道均衡技术可以在一定程度上降低外界因素对通信过程造成的干扰，保证数字系统运行过程中的稳定性，对于此，信道均衡技术成为保证通信系统稳定性的关键。
信道均衡技术的应用对整个通信技术的普及应用都起到关键的推动作用。
1.信道均衡技术概述信道均衡一般指信道特点的均衡。
信道均衡主要包含三种：盲均衡、半盲均衡、线性自动应均衡。
盲均衡特点为发送信号与承载信号的序列不明确，主要通过估计来达到信号均衡；半盲均衡特点为同时拥有，协调信号，使信号稳定，质量提升；线性自动应均衡特点为收发信号明确，以此进行收发信号[1]。
信道均衡技术体制是对信号质量的有效作用进行完善，完成整体的构建。
信道均衡技术的注意点为：（1）多径衰落破坏的信号影响较大，注意可采用信道均衡技术对信号的末端进行增强。
（2）电磁波发送传输的过程中，注意加强对信号的增强，另还需对信号的中继点采用信道均衡技术进行完善。
（3）对通信硬件的设备、传输线等进行技术升级，完善国内的通信系统的信号加强系统，使得相关技术得到有效的提升。
信道均衡技术的出现主要与信道特性密切相关，由于信道接收传输信号时，容易受到影响，从而产生信号干扰，而信道均衡技术则通过接收端的均衡器产生与干扰信号相反特性的信号，用于消除干扰信号影响。
信道均衡技术主要可以分为线性自动应均衡、盲均衡和半盲均衡，不同的均衡技术也存在不同的特性，相互之间存在差距。
移动通信信道研究报告
移动通信信道研究报告1 移动通信信道概述信道是发送端和接收端之间的传播媒介的总称，它是任何一个通信系统所不可或却的组成部分。
在无线移动通信系统中，由基站到移动台的无线连接称为前向链路（Forward Link）或下行链路（Downlink），由移动台到基站的无线连接成为反向链路（Reverse Link）或上行链路（Uplink）。
移动通信与固定通信的不同在于通信时电台所处的环境是移动的，因此移动通信信道是影响无线通信系统性能的一个基本因素。
发射机与接收机之间的传播路径非常复杂，从简单的视距传播到各种复杂的具有各种各样障碍物的发射、折射和散射的路径，无线信道的传播特性具有极大的随机性。
同时，随着发射机和接收机之间距离的不断增加而引起电磁波强度的衰减，而且移动台相对于发射台移动的速度和方向也对接收信号有很大的影响。
因此模拟无线信道一直是移动无线设计的一个难点，对移动信道的研究只能在统计意义上来进行。
复杂、恶劣的传播环境是移动信道最主要的特征，这是由在移动中进行无线通信这一方式本身所决定的。
对于移动通信来说，恶劣的通信信道是不可回避的问题。
与其它通信信道相比，无线移动信道是最复杂的一种。
在移动无线信道中，信号强度的骤然降低即所谓的衰落是经常发生的，衰落深度可达30dB。
一辆快速行驶车辆上的移动台的接收信号在一秒钟之内的显著衰落可达数十次。
这种衰落现象严重恶化接收信号的质量，影响通信的可靠性。
要在这样的传播条件下保持可以接受的传输质量，就必须采用各种技术措施来抵消衰落的不利影响[1]。
各种抗衰落技术都是针对移动通信的信道特点而产生的，包括分集、扩频、均衡、交织和纠错编码等。
另外，信号的传输方式，如调制方式，对信道的衰落也要有一定的适应能力。
由于适于无线通信的频段仅限UHF和VHF，所以可用的通道容量是极其有限的。
为满足用户需求量的增加，只能在有限的已有频段中采取有效措施充分利用频率，如窄带化、缩小频带间隔、频道重复利用等方法来解决。
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。
WCDMA上行链路高级接收机均衡算法研究与性能仿真的开题报告
WCDMA上行链路高级接收机均衡算法研究与性能仿真的开题报告题目：WCDMA上行链路高级接收机均衡算法研究与性能仿真1.选题背景及意义：WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access)作为第三代移动通信技术的代表之一，其具有宽带和频谱效益高、可靠性强等特点，在现代通信系统中得到广泛应用。
在WCDMA系统中，由于上行信道环境极其复杂，用户数量与信道质量的差异巨大，因此需要对接收机进行衰落补偿以提高传输质量。
因此，本研究拟对WCDMA上行链路高级接收机均衡算法进行研究，以提高WCDMA 系统的抗干扰能力和传输质量，为未来通信系统的发展做出贡献。
2.研究内容：本研究的主要内容包括以下三个方面：(1) WCDMA上行链路高级接收机均衡算法的理论研究。
本文将对已有的相关理论和算法进行梳理和分析，以确定研究方向和目标。
(2) WCDMA上行链路高级接收机均衡算法的仿真设计与实现。
通过Matlab等仿真工具，对所设计的算法进行仿真验证，以得到算法的可行性和优化方向。
(3) WCDMA上行链路高级接收机均衡算法的性能评估。
通过仿真数据分析，对所设计算法的性能进行评估和比较，以进一步指导算法的优化和改进。
3.研究进度计划：(1) 第1-2周：梳理文献并确定研究目标。
(2) 第3-4周：对WCDMA上行链路高级接收机均衡算法进行理论研究。
(3) 第5-6周：设计并实现算法模型，进行仿真验证。
(4) 第7-8周：对仿真数据进行分析并进行性能评估。
(5) 第9-10周：撰写研究报告，准备开题答辩。
4.参考文献：[1] Zhu Y, Jingwei L, et al. Study on adaptive algorithms of channel equalization in WCDMA uplink[C]//Wireless Communications and Networking Conference, 2011. IEEE, 2011: 2246-2250.[2] Shin H, Lim J, et al. Design and implementation of an RAKE receiver with adaptive beamforming and equalization for WCDMA uplink[J]. Journal of Communications and Networks, 2003, 5(3): 201-207.[3] Wilson S G J, Steele R, et al. An adaptive hybrid receiver for interference suppression in CDMA mobile radio systems[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 1995, 13(9): 1586-1595.。
基于无线移动通信的信道研究与仿真分析
１ 引言
在 现代通 信 系统 中 ，所 有 实际 的信道 都会 引入某 种程度 的 －真 、噪 声 Ｉ 火 干扰 ，在功率 、带 宽 、复 杂度和 成 本受 约束 的前提 一 提供 满足 吞 吐量 和服 务质 量 目标 的通信 系统 ，如 何精 确 的 要
描述 信道模 型就很 有必 要 。如 果信道 良好 （ 比如 信号 不会 显著地 衰减 ）或 已经 得剑很 好 的描述 ， 那 么通信 系统 的设计也 就相 对 比较 简单 。
无线移 动通 信 的信 道是 一个 具有 时变 和衰落 特 征 的复杂 信道 。虽 然可 以对 某 一个 系统 建立 原 ，并 在多 个地 点进 行原 型 的野 外 测试 ，但 这种 获 取信道 特 性 的方 式 非常 昂贵 ，并 且在 系 统 设计 的初 删是不 可取 的。唯 一可 行 的方 法 是先 建立 合适 的信 道模 型 ，并在 此基 础 上进 行最 初 的
基 于测量 的经 验模 型往往 涉 及 以随机变 量 或 随机过 程 形式 所 作 的统 计描 述 ，通 常使 用测 量数据
米估计其 内在的分布和功率谱密度的参数 。这种模型在其有效性上具有逐渐提高的可信度，也
往往 是最成 功有 刚 的模 型 ，但除 非在 合适 的环 境 Ｈ 泛地采 集 数据 ，否 则最 终 的经验 模 型是 不 ’ 实川 的且难 以推 的 。
摘 要 ：本文 详细 讨论 了无线 移动通 信系 统 中的信 道性 能及 信道模 的仿 真方法 。重 点讲述 了多
径衰落 信道 的原理及 其数 学模 型 的构造 ，并 给 出 了一 个基 丁简单 多径信道 模 型 的 ＱＳ ＰＫ系统性 能 的仿真 结果 ，总结 了不 同参数 的 多径 衰落对 无线 移动 通 信系统 性能 的影响 。 关键词 ：无线 移动 通信 信道 ： 信道模 型 ： 道仿 真 ： 信 多径衰 落
HSDPA下行信道均衡算法研究与仿真的开题报告
HSDPA下行信道均衡算法研究与仿真的开题报告一、研究背景随着移动通信技术的不断发展，高速下行分组接入（High-Speed Downlink Packet Access，简称HSDPA）成为了近年来移动通信领域的一个研究热点。
HSDPA技术主要用于提高数据传输速率和容量，使用户能够以更快的速度访问移动网络服务。
在HSDPA技术中，下行信道均衡是一个非常重要的技术，能够有效地提高数据传输速率和质量。
二、研究内容本研究的主要内容是HSDPA下行信道均衡算法的研究与仿真。
具体来说，将分别研究线性均衡器、非线性均衡器、最小均方误差（Minimum Mean Square Error，简称MMSE）等不同类型的均衡器，分析它们的优缺点，以及其在不同信道环境下的性能表现。
同时，将通过仿真实验，验证不同类型均衡器的性能表现。
三、研究方法本研究主要采用理论分析和仿真实验相结合的方法。
首先，在理论分析方面，利用数学模型和信道参数分析不同类型均衡器的性能表现；然后，通过Matlab仿真实验，验证理论分析的结论，并优化仿真方案，提高仿真准确度。
四、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：（1）分析不同类型均衡器的性能表现，找出各种算法的优缺点和适用场景。
（2）建立HSDPA信道模型，并通过仿真实验验证模型的正确性。
（3）设计优化的仿真方案，提高仿真实验的效果和准确度。
（4）分析仿真实验结果，并给出针对不同场景下均衡器的选用原则。
五、研究意义本研究对于提高HSDPA系统的性能、改进下行信道均衡算法、推动移动通信技术的发展等方面都具有较为重要的意义。
同时，研究结果也有助于指导移动通信系统的工程实践和未来移动通信技术的发展。
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实习(调研)报告1.课题来源及意义通常信道特性是一个复杂的函数，它可能包括各种线性失真、非线性失真、交调失真、衰落等。
同时由于信道的迟延特性和损耗特性随时间做随机变化，因此，信道特性往往只能用随机的过程来进行描述。
例如，在蜂窝式移动通信中，电磁波会因为碰撞到建筑物或者其他物体而产生反射、散射、绕射，此外发射端和接收端还会受到周围环境的干扰，从而产生时变现象，其结果为信号能量会不止一条路径到达接收天线，我们称之为多径传播。
数字信号经过这样的信道传输后，由于受到了信道的非理想特性的影响，在接收端就会产生码间干扰(ISI)，使系统误码率上升，严重情况下使系统无法继续正常工作。
理论和实践证明，在接收系统中插入一种滤波器，可以校正和补偿系统的特性，减少码间干扰的影响。
均衡可以从时域和频域两个不同的角度来考虑：频域均衡是利用可调滤波器的频率特性来弥补实际信道的幅频特性和群延时特性，使包括均衡器在内的整个系统的总频率特性满足无码间干扰传输条件。
时域均衡是从时间响应的角度考虑，使包括均衡器在内的整个传输系统的冲击响应满足无码间干扰的条件。
而随着数字信号的处理理论和超大规模集成电路的发展，时域均衡器已成为当今高速数字通信中所使用的主要方法。
总而言之，由多径影响而导致的码间干扰(ISI)会使被传输的信号产生变形，从而在接收时发生误码。
因此码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍，而均衡正是对付码间干扰的一项技术。
除了存在码间干扰以外，还可能存在由于载波间的正交特性遭到破坏而出现的子载波间干扰(ICI)。
因此也有必要采用一定的均衡技术来消除子载波间干扰，以提高系统性能。
2.国内外发展现状分析最常用于均衡的线性滤波器是一个横向滤波器，称为线性均衡。
有两种常用的方法确定均衡器的抽头系数:迫零(ZF)准则和最小均方误差(MMSE)准则。
研究表明，线性均衡器对于像固定电话这样的信道来说性能良好，因此这种算法被广泛应用到各种码间干扰不是很严重的场合。
然而随着移动通信技术的发展，这种均衡算法的弱点逐渐暴露出来。
因此人们把研究的重点放在了实现简单、性能较好的非线性均衡器上。
判决反馈均衡器(DFE)和最大似然序列估计(MLSE)就是两种非线性均衡器。
判决反馈均衡器包括一个前馈滤波器和一个反馈滤波器。
前馈滤波器与横向滤波器结构相同，反馈滤波器以对先前被检测符号的判决序列作为其输入。
从功能上讲反馈滤波器用于从当前估计值中除去由先前被检测符号引起的那部分符号间干扰。
而最大似然序列估计(MLSE)方法实质就是在极大似然序列估计的基础上采用自适应信道估计器为序列检测提供信道信息。
因此这两种非线性均衡方法与线性均衡方法相比其性能有很大的改善。
由于在很多系统中衰落信道是随机时变的，故需要研究自适应地跟踪信道时变特性的均衡器，这促进了自适应均衡技术的发展。
基于训练序列的自适应均衡器最早在二十世纪六十年代提出。
传统的自适应均衡技术往往使用导频训练信号，即在传输的数据中加入一个时隙，在此时隙中传输一个在接收端已知的训练信号，然后根据自适应算法，在接收端调整均衡器，使均衡器的输出是与已知的参考训练最相近的匹配。
其技术己经被用在很多数字通讯系统中，例如:高速率电话系统，卫星通信系统，数字蜂窝移动通信系统等。
至今广泛应用的自适应算法有最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法等，他们的收敛特性和均衡性能己经被人们深入的研究。
目前常见的自适应均衡器结构有格形结构、横向结构和网络结构(神经网络均衡器)。
基于训练序列的自适应均衡方法的不足是传输训练序列占用了宝贵的信道容量，降低了系统的传输效率。
因此二十世纪八十年代以来，无需训练序列的盲均衡技术开始得到迅速的发展。
现在出现的典型的盲均衡算法如下:基于Bussagang技术的盲均衡算法、基于高阶统计量的盲均衡算法、基于二阶矩的盲均衡算法等[8]。
盲均衡的优点是可以降低发送训练序列所增加的额外开销，适用于不可能发送训练序列的情况;而其缺点是需要较多的观测数据，收敛速度较慢。
近年来，半盲均衡算法也引起了人们的极大研究兴趣。
半盲均衡就是同时利用盲方法所用的信息和来自已知符号的信息来完成信道均衡的方法。
典型的无线通信系统中一般都会发送一些已知信号用作信道估计和同步的训练数据，或作为分隔突发数据的保护间隔，为了不显著降低系统的性能，嵌入的数据都不是太长。
这种情况下，传统的基于训练序列的均衡算法没有足够长的信号序列可用，而应用纯盲均衡又有些浪费这些数据信息。
半盲均衡和识别算法集成了基于训练序列的算法和纯盲算法的优点，可以很好地应用于这类通信系统中，克服了两种算法分别独立使用时的缺点，其能够使盲均衡问题和基于训练序列的问题更具有鲁棒性，而且能提供比这两种方法更优的性能。
由上可知，随着技术的发展，人们对移动通信系统的性能要求越来越高。
因此我们有必要设计出与之相适应的各种信道均衡方法，以提高系统性能是十分必要的。
3.研究目标了解移动通信中信道均衡技术，针对自适应均衡器进行研究，从而减轻信号的畸变，降低误码率，最后利用MATLAB进行仿真实现。
4.研究内容了解移动信道均衡器的发展历史，阐述信道、产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件, 对各种均衡器如线性横向均衡器，线性格型均衡器，判决反馈均衡器，分数间隔均衡器进行分类讨论, 分析其优缺点,最后结合均衡的原理设计理想效果的均衡器，并利用MATLAB进行仿真。
5.1研究方法5.1.1均衡技术–基本原理理论和实践证明，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。
图1是带均衡器的数字通信系统的等效模型：图1带均衡器的数字通信系统的等效模型 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。
其中在移动均衡技术中的盲均衡技术是一种不借助于训练序列，仅利用接收序列本身的先验信息来均衡信道特性，使其输出序列尽量逼近发送序列的新兴自适应均衡技术，它能有效地补偿信道的非理想特性，克服码间干扰，减小误码率，提高通信质量。
5.1.2盲均衡技术算法之最小均方（LMS ）算法LMS 算法是一种很有用且很简单的估计梯度的方法[错误！未定义书签。
]。
这种算法自60年代初提出以后很快得到广泛应用，它的突出优点是计算量小，易于实现，便于实时信号处理。
只要自适应线性组合器每次迭代运算时都知道输入信号和参考响应，那么，选用LMS 算法是合适的。
设()d n 为系统的期望响应信号，也称为训练信号，()e n 为滤波器的输出()xn 相对于()d n 的误差，即()()()()()()T e n d n xn d n Y n W n =-=- (1) 取滤波器的输出与期望响应之间的均方误差为代价函数，即222()[()]{[()()()]}[()]2[()()]()()[()()]()T T T T J n E e n E d n Y n W n E d n E d n Y n W n W n E Y n Y n W n ==-=-+ (2)定义[()()]T R E Y n Y n =为均衡器输入序列的自相关矩阵，是一个L L ⨯阶方阵；[()()]T R E d n Y n =为互相关矩阵。
于是，式(2)可表示为2()[()]2()()()T T J n E d n W n P W n RW n =-+(3)根据最小均方误差准则，使式(3)对()W n 的梯度（即偏导）为零，即()2()20()J n RW n P W n ∂∇==-=∂(4) 则可得到()W n 的最佳值()W n *应满足方程 1()W n R P *-=(5)式中，()W n *称为横向滤波器的维纳(Wiener)解。
在自适应均衡中，需要将式(5)变为自适应算法。
目前，人们提出了不少梯度估计的方法，其中最著名、应用最广的是B.Widrow [14]提出的LMS 算法。
LMS 算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权值。
其算法的核心思想是用平方误差代替均方误差[16],即式(4)变为2()2()()()e n e n Y n W n ∂∇==-∂ (6) 为找到一个最优解()W n *，需要使用最陡下降法来迭代求解，该方法是沿最陡下降方向（负梯度方向，即代价函数()J n 的梯度方向）连续调整权向量()W n 。
最陡下降法计算矢量的公式为：(1)()(())W n W n n μ+=+-∇(7)将式(6)代入式(7)，得到LMS 自适应均衡算法公式为(1)()2()()W n W n e n Y n μ+=+ (8)式中，n 表示迭代进程；μ是正常数，称为步长因子。
还有一种算法是基于递归最小二乘法（RLS ）[11]，其优点是具有更快的收敛速度和更佳收敛性能，但是通常递归最小二乘算法所需的运算量较大，而且程序结构复杂，且一些递归最小二乘算法易出现不稳定。
故本文采用的基本方法为最小均方误差（LMS ）算法。
6.研究手段及实现Matlab 软件是Mathwork 公司于1982 年推出的一套高性能的数值计算可视化软件。
它能解决实际的工程和数学问题以及实现移动通信中信道均衡技术的研究与仿真。
7.进度安排参考文献[1] 梁虹.信号与系统分析及MA TLAB实现[M].北京：电子工业出版社，2002.[2] 张贤达.保铮.通信信号处理[M]. 北京：国防工业出版社(第二版)，2002.[3] 张雄.基于Bussgang技术盲均衡算法的研究[D].太原：太原理工大学电路与系统专业，2003.[4] 张辉. 现代通信原理与技术[M]. 西安：西安电子科技大学出版社，2002.[5] 吴伟陵.牛凯.移动通信原理[M].北京：电子工业出版社，2005.[6] 何振亚.自适应信号处理[M].北京：科学出版社，2002 .[7] 沈福民.自适应信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2001.[8] 陈怀琛.MATLAB及其在理工课程中的应用指南[M].西安：西安电子科技大学出版社，2004.[9] 樊昌信.通信原理(第四版)[M].北京：国防工业出版社，2002.[10] 冷建华.数字信号处理[M].北京：国防工业出版社，2002.[11] 邱天爽，张旭秀，李小兵等. 统计信号处理-非高斯信号处理及其应用[M].北京：电子工业出版社，2004.[12] 李妍. Matlab通信仿真开发手册[M].北京：国防工业出版社，2005．[13] Godard,D,Self-Recovering Equalization and Carrier Trackingin Two-Dimensional DataCommunicatioSystems,Communications[J],IEEETransactionson[legacy,pre-1988],vol.28,no.11,pp.18 67-682,1975．[14]Benveniste,A.andGoursat,M,BlindEqualizers,Communications[J].IEEE Transactions onlegacy,pre-1988:vol.32,no.8,pp.871-883,1984．[15]Johnson,R,Jr,Schniter,P,Endres,T.J,etal,Blind equalization using the constant modulus criterion:areview[C],Proceedings of the IEEE,Vol.86,No.10,1998．。