实验三 信道均衡器实验
信道均衡
迫 零 算 法 存 在 的 问 题
有限阶迫零均衡器只能减小码间干 扰，并将其作用范围拉远，但并不 能消除码间干扰。
多径信道冲激响应系数为[0.53 -0.27 0.13 -0.07] 其中后三个图中的零点对应幅度为1
迫 零 算 法 存 在 的 问 题
M 径信道经 N 阶迫零均衡器均衡后 每个信号都会对它后面的第 N 个至 第 M N 2 个信号产生码间干扰。
迫 零 算 法
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。 特点3：有限阶迫零均衡器不能完全消除码间 干扰；随着迫零均衡器阶数N的增加，均衡效 果应该越来越好；当 时，理论上可以 N 完全消除多径传输所引起的码间干扰。 特点4：如果迫零均衡器的抽头系数中存在某 些较大值，可能导致在均衡过程中对噪声过分 放大，致使均衡效果下降。
多径信道经过有限阶迫零均衡器均 衡后，码间干扰可以得到一定的抑 制，而且迫零均衡器的阶数越高， 均衡后的码间干扰就越小；但只有 当迫零均衡器的阶数为无穷时，码 间干扰才能完全消除，在无噪声时 才能实现零误码率传输。
特点4的解释
H(f) C(f)
X
H(f)
=
问 题 所 在
C(f)与H(f)成倒数关系 为进行均衡，时间上对接收信 号进行了频域的倒数操作 当接收信号有噪声时，在该频 点上的噪声也相应被放大或缩 小 当C(f)值相当大时，噪声被放大 相应倍数，导致噪声的加大
信道均衡在5G通信系统中的应用案例
信道均衡在5G通信系统中的应用案例一、信道均衡在5G通信系统中的应用概述信道均衡是通信系统中一个至关重要的技术，它通过补偿信道引起的信号失真，以提高通信系统的性能。
在5G通信系统中，由于其高数据传输速率和复杂多变的通信环境，信道均衡技术的应用变得尤为关键。
本文将探讨信道均衡技术在5G通信系统中的应用案例，分析其在不同场景下的作用和效果。
1.1 信道均衡技术的核心原理信道均衡技术主要基于对信道特性的估计，通过调整接收信号，以抵消信道引起的时延扩展、衰减和相位变化。
在5G通信系统中，信道均衡器通常采用自适应滤波器，根据实时的信道状态信息动态调整滤波器系数，以实现最优的均衡效果。
1.2 信道均衡技术在5G通信系统中的应用场景5G通信系统因其高速率、大连接数和低时延的特点，对信道均衡技术提出了更高的要求。
信道均衡技术在5G通信系统中的应用场景包括：- 移动宽带通信：在高速移动环境下，信道均衡技术能够有效减少多径效应和频率选择性衰落，保证数据传输的稳定性和可靠性。
- 大规模机器类通信：在物联网(IoT)应用中，信道均衡技术有助于提高设备间的通信质量，确保大量设备的有效接入和数据传输。
- 车联网(V2X)通信：在车联网系统中，信道均衡技术对于实现车辆间高速、低延迟的通信至关重要，有助于提升交通安全和效率。
二、信道均衡技术在5G通信系统中的应用案例分析2.1 移动宽带通信中的信道均衡应用在移动宽带通信中，用户设备在高速移动过程中，信号会经历复杂的多径传播，导致接收信号出现时延扩展和频率选择性衰落。
信道均衡技术通过估计信道的冲激响应，采用自适应滤波器对接收信号进行均衡处理，以减少信号失真，提高数据传输速率和通信质量。
案例分析：在一项针对城市环境中5G移动宽带通信的研究中，研究人员通过实测数据发现，采用信道均衡技术后，系统在高速移动场景下的误码率(BER)显著降低，数据传输速率提高了20%以上。
此外，信道均衡器的自适应能力使得系统能够快速响应信道条件的变化，有效提升了通信的稳定性。
信道均衡器
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。
实验十一 信道均衡器
本科学生设计性实验报告
学号姓名
学院物电学院专业、班级
实验课程名称现代通讯原理实验及仿真
教师及职称
开课学期2013 至2014 学年下学期
填报时间2014 年06 月04 日
云南师范大学教务处编印
图3 仿真系统框图
图4 基带数字传输发送端图5 数据发生器Source Data
图6 串扰信道模型
）基带数字传输接收端
图8 信道均衡器模型结构
图9 Matlab界面
4.3 在图9中，选择：File>New>Model新建文件，保存在matlab工作目录下，
并取名为equalizer.mdl。
4.4 在Find命令行处输入：Bernouli Binary Generator，就在窗口的右边找到
图11 接收信号（均衡之前）的眼图
图13 均衡前（上）和均衡后（下）信号波形比较。
《信号与系统》课程设计-数字通信系统中ISI信道均衡器的设计和性能仿真
《信号与系统》课程设计——数字通信系统中ISI 信道均衡器的设计和性能仿真【设计题目】数字通信系统中ISI 信道均衡器的设计和性能仿真【设计要求】(1) 实现数字通信系统的误码率测试程序。
(2) 仿真码间串扰ISI 的影响。
(3) 讨论均衡器的性能。
【设计工具】MATLAB【设计原理】1、一个简单的二进制数字通信系统假设一个简单的二进制数字通信系统，接收机接收到的第n 个时间的信号Y n 可以描述为n n n N b Y +-=)12( （1）其中b n 是发射机发送的第n 个比特信息，b=0或b=1；N n 是接收机接收到信号的同时接收到的噪声，通常描述成均值为0，方差为2σ的高斯分布的随机噪声。
;1 ,0N Y b +-==.1 ,1N Y b ++==如果没有噪声存在，可以很容易地从接收到的信号Y 恢复出信息比特b 。
噪声较小时，若b=0，Y 更接近-1；若b=1，则Y 更接近+1，因此可以通过Y 的正负号恢复信息比特，即0~ ,0 if ;1~ ,0 if =<=>b Y b Y这个过程称为判决，b ~是恢复的比特信息。
但是由于噪声N 的随机性，总有一定的可能会出现较大的N 值，一旦噪声N 大到改变了接收信号Y 的正负号，就会出现判决的错误，导致误码的出现。
实际上，对于这种简单的系统，误码率（即误码出现的概率，Bit Error Rate ，BER ）只与2/1σ有关。
定义信噪比（Signal-to-noise ratio ，SNR ）2/1σ=SNR ，分子为信号功率，从（1）可知不考虑噪声时信号部分的功率恒等于1；分母为噪声的功率2σ。
下面的MATLAB 例程可以很容易仿真得到SNRdB=5dB（)(log 1010SNR SNRdB ⨯=）时的BER 值。
MATLAB 例程：clear all; close all; % 将MATLAB 的变量清空SNRdB = 10; % 定义SNRdBSNR = 10^(SNRdB/10); % 获得SNRNoise_sigma = sqrt(1/SNR); % 从SNR 求出噪声的方差根NN = 1000000; % 仿真的比特总个数B_in = randint(1, NN); % randint()随机产生NN 个比特信号作为输入Y = (2*B_in - 1) + Noise_sigma*randn(1, NN); % randn()是产生高斯随机数的函数B_out = (Y > 0); % 判决N_error = sum(B_in ~= B_out) % 统计误码个数BER = N_error/NN % 计算BER对MATLAB 例程进行必要的修改，仿真SNRdB 从0dB 到10dB 时的BER ，MATLAB 的semilogy()绘图函数，请自己查阅MATLAB 帮助了解该函数的使用说明。
(整理)信道均衡器.
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。
移动通信中信道均衡技术的研究与仿真调研报告
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。
基带系统中信道均衡的实现
判决反馈均衡器
判决反馈均衡器是一种基带系统中的信道均衡实 现方法，通过比较接收信号与参考信号的差异来 调整传输信号的相位和幅度。
判决反馈均衡器采用前馈和反馈两个部分来处理 接收信号，其中前馈部分用于消除已调信号中的 多径干扰，反馈部分则用于消除符号间干扰。
判决反馈均衡器在基带系统中具有较好的 性能表现，尤其在多径干扰和符号间干扰 较为严重的通信信道中，能够显著提高信 号的传输质量和可靠性。
信道均衡技术将与信号处理、无线 通信等领域的技术融合发展
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人工智能和机器学习在信道均衡技 术中的应用将逐渐普及
信道均衡技术将面临更多的挑战和 机遇，如频谱资源紧张、通信环境 复杂等
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信道均衡的概念
信道均衡的定义：在通信系统中，信道均衡是指通过技术手段补偿信道对信号的畸变， 使接收端能够正确解调信号的一种方法。
信道均衡的原理：信道均衡器通过调整信号的幅度和相位，抵消信道对信号造成的畸变， 从而使接收端能够接收到正确的信号。
信道均衡的意义：信道均衡对于提高通信系统的性能具有重要意义，它可以减小信号失 真、降低误码率，提高通信质量。
基带系统的组成
信源编码器：将原 始信号转换为适合 传输的数字信号
调制器：将数字信 号转换为适合传输 的调制信号
信道编码器：增加 数字信号的冗余度 ，提高传输可靠性
数字滤波器：调整 信号的频谱，减少 干扰和噪声
基带系统的功能
信号调制与解调
信号压缩与解压缩
信号加密与解密
信号传输与接收
信道均衡的原理
误码率测试方法：通过在接收端比较发送端和接收端的信号，统计并计算出误码率。
CH5_信道均衡
R y 1 R y 2 Ry 0 Ry 0 R y 1 R y 1 Ry 2 R y 1 Ry 0 R 2 N R 2 N 1 R 2 N 2 y y y
4.最小均方误差（MSE）均衡器
an yn
^
w
k k
k
ynk
x a
k
nk
3.迫零算法
an
^
w x
k k m nm
nk m
am
w
m k
k
xnk m am
h
m
am
h
m
m
anm
an
则可得到
hm
x
k
k
w m k ，且 h 1, h 0 0 n 0
3.迫零算法
当信道特性随时间变化时 自适应均衡
• 通过某种方法，根据接收信号自适应调整信道均衡 的参数
5
1.信道均衡基本原理
均衡算法历史 1965、1966年，Lucky提出用于数字通信中的基 于迫零算法的自适应均衡算法；
• 结合1976年提出的TCM编码调制方法，使电话线上的 Modem速率提高到9600－28800bps。
J wk an E
m N
N
wm y n m
wk
2
^ E 2 an a n ynk
2 E Jy n k 0
17
4.最小均方误差（MSE）均衡器
若定义
H z
则
hn z
n
n
, X z
LMME估计在信道均衡中应用
实验一 LMMSE 估计在信道均衡中的应用一、 实验目的1. 熟练掌握LMMSE 的原理及应用；2. 在给定的问题背景条件下，通过仿真实验根据观测信号估计输入信号，从而加深对LMMSE 估计的理解。
二、 实验原理Bayes而最大似然估计则需要但是，在很多实际情况下，它们是未知的。
另外，最大似然估计会导致非线性问题，不容易求解。
因此，不需要先验知识、并且容易实现的线性估计方法就显得十分有吸引力。
线性均方估计（LMS ）和最小二乘估计（LSE ）就是这样两类参数估计方法。
在这里，介绍的就是采用最小均方误差（MMSE ）准则的线性最小均方误差（LMMSE ）估计。
1. 引言MMSE 准则下设计出的估计器通常非常复杂，不便于实现。
为便于实现，要x 之间满足线性关系，即：●N*1维的观测数据矢量；●P*1维的待估计随机参数矢量； ●P*1维和P*N 维系数矩阵。
2. LMMSE 估计的求解：以均方误差MSE 为代价函数，计算使得均方误差最小时所求的最佳矩阵A 、BLMMSE E=θ1xxx C C θ-=θLMMSE 估计通常以上式的形式出现。
LMMSE 退化为如下形式：1x xx C C θ-=θ3. LMMSE 估计的应用条件：● 已知观测数据与待估计参数的一阶和二阶统计量。
● 待估计参数能够较好地由观测数据的线性组合描述。
4. 线性模型下的LMMSE 估计若XLMMSE 估计为三、实验内容 1．实验背景与任务本实验考虑如图1ISI 失真信道传输，叠加高斯加性白噪声。
图1 基带等效数据传输模型发送信号采用QPSKISI 信道的冲激响应以向本实验采用如下冲激响应：本实验要求采用线性模型下的线性LMMSE 估计方法，2.实验过程本实验采用Matlab仿真工具，具体实验步骤如下：a)首先产生0～31000b)QPSK调制；c)再次，将已调信号过ISI失真信道，并叠加上信噪比为20dB的高，协方差矩0.01的单位阵；d)之后，根据上述所介绍的LMMSE则根据公式可得到QPSK已调信号的估计序列。
均衡实验报告总结
一、实验背景随着通信技术的不断发展，信号传输过程中的信道特性对信号质量的影响日益显著。
为了提高信号传输的可靠性和质量，均衡技术被广泛应用于通信系统中。
本文通过对均衡实验的研究，总结了均衡技术的基本原理、实现方法以及在实际应用中的性能表现。
二、实验目的1. 理解均衡技术的基本原理和实现方法；2. 分析不同均衡算法的优缺点，并评估其在实际应用中的性能；3. 掌握均衡技术的实际应用，为通信系统设计提供参考。
三、实验内容1. 均衡技术的基本原理均衡技术是一种用于补偿信号传输过程中信道特性的方法，其主要目的是消除信道引入的线性失真，使接收到的信号尽可能地恢复出原始信号。
均衡技术分为线性均衡和非线性均衡两种，其中线性均衡是最常用的均衡方法。
线性均衡的基本原理是通过设计一个线性滤波器，使得滤波器的输出信号与信道响应的逆相乘，从而实现信道特性的补偿。
线性均衡的滤波器通常采用FIR（有限冲激响应）滤波器实现。
2. 均衡算法的实现（1）最小均方误差（LMS）算法LMS算法是一种基于最小二乘法的自适应均衡算法，其基本思想是通过不断调整滤波器的系数，使得滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小。
LMS算法具有结构简单、计算量小、收敛速度快等优点。
（2）递归最小二乘（RLS）算法RLS算法是一种基于最小二乘法的自适应均衡算法，其基本思想是通过在线调整滤波器的系数，使得滤波器的输出信号与期望信号之间的均方误差最小。
RLS算法具有收敛速度快、计算复杂度较高、对噪声敏感等优点。
（3）卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是一种基于统计理论的滤波方法，其基本思想是通过预测和更新过程，对信号进行滤波。
卡尔曼滤波算法具有自适应性强、收敛速度快、对噪声敏感等优点。
3. 均衡算法的性能分析通过对LMS、RLS和卡尔曼滤波算法的性能分析，得出以下结论：（1）LMS算法在收敛速度和计算量方面具有优势，但在噪声敏感性和稳态误差方面存在不足。
（2）RLS算法在收敛速度和计算量方面优于LMS算法，但在噪声敏感性和稳态误差方面存在不足。
信道均衡技术
根据无码间串扰的条件 h’(kTS) ＝10;;
即：
N
Cnhkn
nN
1; 0;
k0 k0
k0 k0
由上式计算Cn, 得到所需要的滤波器（均衡器）。
例:已知三抽头横向滤波器C－1＝－0.25， C0 1,C1 －0.5， 输入序列 x-1 0.25, x0 1, x1 0.5 ，求输出序列。
解：
从题意知，输入在抽样时刻 t 0 达到最大值 x0 1,
而在相邻码元的抽样时刻
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
现代通信原理
信道均衡技术
时域均衡的基本思想可用下图所示波形来简单说明。它是 利用波形补偿的方法将失真的波形直接加以校正，这可以利用
时域均衡最常用的方法是在基带信号接收滤波器 后插入一个横向滤波器，又称横截滤波器，如图所示。
横向滤波器方框图
横向滤波器数学表达式:
g(t) Cn(t nTs ) ; Cn为滤波器的系数。
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
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。
LMS RLS说明
LMS 和RLS 算法通信均衡原理自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道的畸变，信道均衡器的原理框图所示。
随机序列发生器产生测试信号序列{n s }，本实验中由Bernoulli 序列组成，n s =±1。
随机噪声发生器产生干扰信道的白噪声，具有零均值，方差为2σ。
信道为FIR 滤波器，抽头系数分别为：H1=[ 0.25 1 0.25]; H2=[ 0.25 1 -0.25]; H3=[-0.25 1 0.25];仿真过程及结果1．确定延迟∆均衡器具有21M =个抽头。
由于信道的脉冲响应n h 关于n ＝2时对称，那么均衡器的最优抽头权值on ω在10n =时对称。
因此，信道的输入n x 被延时了21012∆=+=个样值，以便提供均衡器的期望响应，使得均方误差最小。
2.画出学习曲线通过100次独立实验取平均得到：LMS5001000150000.20.40.60.811.21.4LMS-e 2(n) σ2=0.01ne 2(n )H 1(Z)H 2(Z)H 3(Z)分析：算法有效，大概经1000点误差平方收敛到0.2以下。
对信道H1(z)效果差。
RLS ，遗忘因子λ=0.9850100150200024********RLS-ε2(n) λ=0.98 σ2=0.01nε2(n )H 1(Z)H 2(Z)H 3(Z)RLS ，遗忘因子λ=0.9501001502000510152025RLS-ε2(n) λ=0.9 σ2=0.01nε2(n )H 1(Z)H 2(Z)H 3(Z)RLS ，遗忘因子λ=0.7550100150200051015202530RLS-ε2(n) λ=0.75 σ2=0.01nε2(n )H 1(Z)H 2(Z)H 3(Z)分析：算法有效，经对图像收敛部分放大查看，大概经50点误差平方收敛到0.1以下，效果优于LMS 。
且最终收敛结果随着遗忘因子减小而增大。
3.观察噪声增加带来影响，噪声方差2σ=0.1, 0.5, 1 A ．2σ=0.1时LMS ，2σ=0.15001000150000.20.40.60.811.21.4LMS-e 2(n) σ2=0.1ne 2(n )H 1(Z)H 2(Z)H 3(Z)分析：算法有效，大概经1000点误差平方收敛到0.2以下。
信道均衡
信道均衡作业1：%%%Equalizationclear all;close all;clcL=3; %信道长度N=2000; %序列长度delta_v=0.001;%噪声方差W=2.9; %幅度失真量delay=2;hn=0.5*(1+cos(2*pi/W.*((1:L)'-delay))); %信道单位冲激响应an=round(rand(N,1))*2-1; %双极性随机序列sn=conv(hn,an);vn=sqrt(delta_v)*randn(N,1);%高斯白噪声un=sn(1:N)+vn(1:N); %观测信号TT=200; %独立实验次数M1=5; M=2*M1+1;%滤波器阶数MSE_nlms=zeros(N-M+1,1);MSE_sign=zeros(N-M+1,1);MSE_blms=zeros(N,1);for ii=1:TTvn=sqrt(delta_v)*randn(N,1);%高斯白噪声un=sn(1:N)+vn(1:N); %观测信号%%%%%%%%NLMS%%%%%%%mu=1.1;fai=0.1;wn_nlms=zeros(M,1);wn_nlms(M1+1)=1;%初始滤波器系数for jj=M:Nun_nlms=un(jj:-1:jj-M+1);%观测向量dn_nlms=an(jj-delay-M1);%期望信号yn_nlms=wn_nlms'*un_nlms;en_nlms=dn_nlms-yn_nlms;step=mu/(un_nlms'*un_nlms+fai);%步长wn_nlms=wn_nlms+step*conj(en_nlms)*un_nlms;%更新权MSE_nlms(jj-M+1)=MSE_nlms(jj-M+1)+conj(en_nlms)*en_nlms;end%%%%%%%%符号LMS%%%%%%%%step=0.02;%0.01wn_sign=zeros(M,1); wn_sign(M1+1)=1;%初始权向量for jj=M:Nun_sign=un(jj:-1:jj-M+1);%观测向量dn_sign=an(jj-delay-M1);%期望信号%%%%LMS迭代过程%%%%yn_sign=wn_sign'*un_sign; %n时刻的估计en_sign=dn_sign-yn_sign; %n时刻的估计误差wn_sign=wn_sign+step*sign(un_sign)*conj(en_sign);%更新权MSE_sign(jj-M+1)=MSE_sign(jj-M+1)+conj(en_sign)*en_sign;end%%%%%%%%BLMS%%%%%%%%step=0.26;%0.26L=M+4; %数据块长度KK=floor(N/L);%数据块个数wk_blms=zeros(M,1);wk_blms(M1+1)=1;%初始权向量for ii1=0:KK-1delta_blms=zeros(M,1); %负梯度if (ii1*L)<Mcontinueendfor ii2=0:L-1un_blms=un(ii1*L+ii2:-1:ii1*L+ii2-M+1);dn_blms=an(ii1*L+ii2-M1-delay);yn_blms=wk_blms'*un_blms;en_blms=dn_blms-yn_blms;delta_blms=delta_blms+conj(en_blms)*un_blms;MSE_blms(ii1*L+ii2)=MSE_blms(ii1*L+ii2)+conj(en_blms)*en_blms;endwk_blms=wk_blms+step*delta_blms/L;endendyyn_sign=zeros(50,1);yyn_nlms=zeros(50,1);for jj=1:50yyn_nlms(jj)=wn_nlms'*un(jj+M-1:-1:jj);yyn_sign(jj)=wn_sign'*un(jj+M-1:-1:jj);endfigure(1)subplot(211)MSE_nlms=MSE_nlms/TT;semilogy(MSE_nlms)title(sprintf('NLMS--幅度失真量W=%2.3f',W))subplot(212)MSE_sign=MSE_sign/TT;semilogy(MSE_sign)title(sprintf('符号LMS--幅度失真量W=%2.3f',W))figureMSE_blms=MSE_blms/TT;semilogy(MSE_blms)axis([0 2000 10^(-4) 10])title(sprintf('BLMS--M=%d L=%d W=%2.3f',M,L,W))仿真结果：幅度失真量对三种算法的影响：由上可知，幅度失真量较小时，两者性能相近；幅度失真量较大时，NLMS比符号LMS 更稳定。
实验三 PSK实验
NRZ/IN
数字基带信号
锁相高频源
拨码开关 数字基带 信号(an) 信号(an)
NRZ/OUT
2PSK实验电路电原理图 1.4 2PSK实验电路电原理图
实验用数字调制系统的电路组成原理图如图示： 实验用数字调制系统的电路组成原理图如图示：
反相器 调制器
本电路利用集成模拟开关MC4053实现调制器功能，LM324四运放作缓冲 本电路利用集成模拟开关MC4053实现调制器功能，LM324四运放作缓冲 MC4053实现调制器功能 放大，而实现2PSK的数字调制： 2PSK的数字调制 放大，而实现2PSK的数字调制： 缓冲器
当数字基带信号为“ 时 K1通 K2断 输出“ 相载波 当数字基带信号为“1”时，K1通，K2断，输出“0”相载波 送到相加器 ， 当数字基带信号为“ 时 K2通 K1断 输出“ 相载波 当数字基带信号为“0”时，K2通，K1断，输出“π”相载波 经相加器处理后输出 随着数字基带信号“0”或“1”的变化，控制调制器开关电路的通或断 随着数字基带信号“ 或 的变化， 的变化 使输出载波的相位实现相应的变化，就产生了2PSK信号。 2PSK信号 ，使输出载波的相位实现相应的变化，就产生了2PSK信号。 u u “0”相 “0 ”相
绝对相移2PSK的电路组成： 的电路组成： 绝对相移 的电路组成
实现绝对相移的电路模型如图所示，它包括： 实现绝对相移的电路模型如图所示，它包括：
K1 载波 振荡器 反相器 码型变换电路 调制器 K2 相 加 器
相对相移2DPSK的工作原理： 相对相移2DPSK的工作原理： 2DPSK的工作原理
振荡器产生高频载波信号 振荡器输出分两路 “0”相和“π”相的载频信号输送到调制器 0 相和 相和“ 相的载频信号输送到调制器 调制器的工作状态受数字基带信号的控制 an=101101，经码型变换电路， 若an=101101，经码型变换电路，则Bn=0110110
北交大无线通信实验3-信道均衡
《无线通信基础》课程研究性学习手册实验三信道均衡姓名：学号：同组成员：指导教师：***时间：2015年6月一、实验任务：在本实验中，你需要在Labview 平台上利用线性最小二乘算法，实现线性均衡器的设计，以领会信道均衡器的基本思想。
此外，通过比较不同接收机误码率性能，你将感受到均衡技术对于抗多径信道的重要意义。
二、理论分析：经过多径传播到达接收机的信号，一般表示为()()()e z t h x t d ττττ=-⎰ （1）其中， ()e h τ为基带的频率选择性信道。
则调制解调器间的等价基带信道为()()*()*()e tx rx h t g t g t τ=，其中，()tx g t ()rx g t 为匹配滤波器组。
ℎ[n]为数字基带等价信道即[]()h n h nT =，其中T 为符号周期，则[][][][][0][][][][] 0,1,...mm y n h m s n m v n h s n h m s n m v n m L ≠=-+=+-+=∑∑(2)其中，0[][]m s n m h m ≠-∑表示符号间干扰;当()h t 为奈奎斯特脉冲时该项为0,即解调器输入信号无符号间干扰。
均衡器()f t 满足()*()()e d h t f t t t δ=-，即均衡器可补偿信道的影响，使得()()*()*()*()e tx rx h t g t g t f t τ=保持奈奎斯特滤波器特征，消除了符号间干扰,如下图1所示。
均衡器参数是由具体信道参数决定的，一般可采用直接估计均衡器参数，和根据估计的信道参数间接估计均衡器参数两种方式完成均衡器的设计。
在本实验中，均衡器间接估计算法已经给出，直接估计算法需要自己完成。
图 1 信道均衡2.1 最小线性二乘本实验所需完成的信道估计和信道均衡都是基于最小二乘法的，下面简单介绍一下该方法的原理。
A 是N M ⨯的列满秩矩阵(N M >),b 是1N ⨯维的矢量，x 是1N ⨯未知的矢量。
实验三：信道均衡器me
实验报告册课程:通信原理基础教程实验: 信道均衡器实验班级: 09电子信息工程1班姓名:王皇学号: 20090662129日期： 2012年4月46日评语：成绩：签名：日期：实验三：信道均衡器一、 实验目的：1、理解信道均衡器的原理；2、编程仿真，观察仿真的均衡前后的波形的变化。
二、实验原理：理论上的无码间干扰传输特性，在实际上不能完全做到。
因此，在实际系统中码间干扰不可能完全消除。
为了克服码间干扰的影响，通常在接收端取样判决器之前加一个可调的滤波器，用以校正码间干扰，此可调滤波器称为均衡器。
均衡分为频域均衡和时域均衡。
频域均衡往往用来校正幅频和相频特性。
时域均衡是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的输出波形满足无码间干扰的条件。
时域均衡是在基带系统的接收滤波器与取样判决器之前插入一个具有2N+1个抽头的横向滤波器，它是由带抽头的延迟线、加权系数为{Cn}的相乘器组成。
均衡器原理如下：送到均衡器输入端的信号X(t)是接收滤波器的输出。
由于系统特性的不理想，X(t)的不理想，X(t)波形在其它码元取样时刻的值不为零，所以会对其他码元的判决产生干扰，增加均衡器的目的就是要对X(t)这个波形进行校正，使得校正后的波形y(t)（即均衡器的输出）在其他码元取样点上的值为零，从而减小后消除码间干扰。
输入输出波形如下图：若均衡器的输出： 则码元取样时刻的输出值：或 输出信号的峰值失真: ⨯⨯⨯⨯⨯相加N c -1-c 1c 0c N c sT s T s T s T )(t y ……)(t x )(s NT t x +)(s NT t x -(a) 均衡器原理图)(t x t s T s T 2s T -s T 2-)(t y t s T s T 2s T -s T 2-(b)(c)（(b) 输入波形 c) 输出波形∑-=-=N N n s n nT t x c t y )()(∑-=-=N N n s n s T n k x c kT y ])[()(∑-=-=N N n n k n k x c y ∑∞≠-∞==001k k k y y D ∞1输入信号的峰值失真:理论分析证明，如果均衡前的峰值失真小于1（即眼图不完全闭合），要想得到最小的峰值失真，输出应满足下式要求：归为2N+1个联立方程的求解得到2N+1个抽头系数：使yk 在k=0两边各有N 个零值的调整叫做迫零调整，按照这种方法设计均衡器称为迫零均衡器，此时峰值失真最小，调整达到最佳效果。
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实验三
2
三
物理与机电工程 姓名 林烟泉
明
学
院
实 验 报
告
系 电子信息工程 专业 07 级 通信原理基础教程 科目 座号 35 号 同组人 指导老师 邱思杰 2009 年 11 月 04 日
设在基带系统接收滤波器与判决电路之间插入一个具有 2N+1=5 个抽头的横向滤波器如图所示。 它 的输入为 x(t)，输出为 y(t)，并设它不附加噪声。均衡器电路框图如下：
0.6
0.4
0.2
0
1 2 3 4 5 6 7 实验结论： 1、在判决器前添加均衡器可以有效地对输入波形进行校正，使校正后的波形y(t)在其他码元取 样点的值为0，从而减小或消除码间干扰。 2、若改均衡器的抽头有无数多个时，利用有限长的横向滤波器减小码间串扰是可能的，但完全消 除是不可能的，因为从硬件电路上来说根本做不到。
%用MatlAB程序编写如下： clear x =[-1/4,1,-1/2] X=[x(2),x(1),0,0,0; %由矩阵计算出五个抽头的系数C-2，C-1，C0，C1，C2 信道均衡编码 消除拖尾 x(3),x(2),x(1),0,0; 1.2 0,x(3),x(2),x(1),0; 1 0,0,x(3),x(2),x(1); 0,0,0,x(3),x(2)]; 0.8 h_eq=[0;0;1;0;0];%最小的限幅失真的矩阵 c=X\h_eq; y=conv(x,c); abs_y=abs(y); plot(y,'linewidth',2); title('信道均衡编码 消除拖尾'); Grid on;
实验三
3
实验三：信道均衡器实验
实验目的：1、了解信道时域均衡器的基本原理。 2、掌握均衡器在实际中的一些用途。 3、深刻认识用均衡器消除产生的码间干扰(即消除拖尾)。 实验原理： 时域均衡在基带传输系统的使用，有如下关系：
日期：11-04
发送 滤波
信道 C( f )
接收 滤波
均衡 器
抽样 判决
时域均衡的方法是在基带系统的接收滤波器与取样判决器之间插入一个具有 2N+1 个抽头的横向 CE( f ) 器 器 滤波器。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 响应满足无码间串扰条件。 GR( f ) GT( f ) 如果在接收滤波器和抽样判决器之间插入一个称之为横向滤波器的可调滤波器，其冲激响应为
-0.2
实验问题： 1、在MatlAB编程过程中，X的抽头系数的矩阵是需要通过数学手段计算出来的，就是通过矩阵的 转置、计算得到的。编程看似简单，但如果抽头个数较多的情况下，数学计算过程是较繁琐的。 2、在均衡器应用时，若噪声的干扰比较大的情况时，信噪比决定均衡效果的好坏。且系数的调整 不能过大，也不能过小。
hT ( t )
n
C n (t n Ts )
式中，Cn 完全依赖于 H()，那么，理论上就可消除抽样时刻上的码间串扰。 无限长的横向滤波器可以完全消除抽样时刻上的码间串扰，但其实际上是不可实现的。因此，有必要 进一步讨论有限长横向滤波器的抽头增益调整问题。
均衡器的输入、输出单脉冲响应波形如下：
三明学院
《通信原理基础教程》实验（三）
题
目：
信道均衡器实验
学
年：09~10 学年
学
Байду номын сангаас
期：第一学期
专
业： 电信
班
级：
07
学
号：20070662135
姓
名：林烟泉
指导教师： 邱思杰
时
间： 2009 年 11 月 04 日
实验三
1
三
物理与机电工程 姓名 林烟泉
明
学
院
实 验 报
告
系 电子信息工程 专业 07 级 通信原理基础教程 科目 座号 35 号 同组人 指导老师 邱思杰 2009 年 11 月 04 日