基于M精编B的自适应均衡器的研究

基于M精编B的自适应均衡器的研究文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）基于M A T L A B的自适应均衡器的研究【摘要】:随着科技的发展，如何实现工作高效发展已经成为各个领域的首要因素，在通信领域亦是如此。

ISI（码间串扰）是干扰时变通信质量和传输速度的主要因素。

由于基带传输的通信系统不可能满足实际波形不失真的实时传输系统中，所以串扰是必然会发生的。

通常把消除串扰的滤波器称为均衡器，它其实就是一个逆滤波器通道。

信道失真在高速通信，无线通信中会更加严重，从而信道均衡技术是成为了通信传输中不可缺少的。

在通信系统中，优良的信道均衡器可以弥补信道不理想特性，降低信号传输错误率，从而达到降低信号失真的一种重要技术手段。

本文介绍了自适应均衡器的设计原则，结合递归最小二乘算法和最小均方算法。

最后运用MATLAB进一步分析仿真实现这些算法的自适应线性滤波器并分析其性能。

【关键词】：LMS算法；自适应；线性均衡器；RLS算法Research on Adaptive Equalizer Based on MATLAB Abstract：With the development of technology，how to efficiently achieve development has become a primary factor in various field，is also true in the field of communication. ISI is one of the important reasons for varying interference communication quality and transmission speed. Baseband transmission of the communication system can not meet the real-time actual waveform of undistorted transmission system， crosstalk is bound to arise. Crosstalk elimination circuit usually called equalizer came from the principle that it is an inversefilter channel. In communication systems， good channel equalizer to compensate for non-ideal characteristics of the channel in order to minimize signal distortion，an important technology to reduce the transmission error rate of the signal. Channel distortion in a high speed communication， wireless communication is more severe，so that channel equalization techniques become indispensable communication transmission.The article describes the design principles of the adaptive equalizer，combined with recursive least squares algorithm and the minimum mean square algorithm. Finally，further analysis of simulation using MATLAB adaptive linear filter these algorithms and analyze their performance.Key words：LMS algorithm；Adaptive；Linear equalizer；RLS algorithm目录第一章绪论均衡器研究背景及意义随着科技的快速发展，通信系统在其中肩负重任。

ISI是干扰通信质量和传输速度的重要原因。

而其中导致码间干扰的最主要原因是由于多径传输导致信道的非理想特性。

要使均衡信道不能达到理想状态的特性可以得到很好的弥补，从而降低了信号的失真度。

至今，信道均衡是解决多径效应的最主要技术方法。

在高速通信、无线通信领域，误码率会引起信道信号的严重失真，因此信道均衡技术是使得高速通信成为可能中不可或缺的技术手段。

由于移动通信环境具有时变性，就必须使得均衡技术要适应信道的时变多径传输，所以自适应能力是均衡技术必须具有的；因此，均衡算法的信号变化速度要自动跟踪通道的统计特性。

简言之，均衡算法的跟踪能力要随着信道特性变化。

为了获取信道的统计特性，在自适应均衡技术中，发端需要固定时间来发送一个特定的训练序列[1]，接收端通过这个训练寻列就可以使得均衡器的响应特性可以跟随信道响应特性，因此，均衡器脉冲系统由如上所述，满足无码间干扰的要求。

研究表明，以可调滤波器在接收端前置，信道系统特性的特点可以校正和补偿，从而使码间干扰所造成的不良影响得到减弱。

校正信道特性可以从频域和时域两个不同的方面考虑。

即频域均衡和。

频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件；而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，它是基于奈奎斯特第一准则[2]，通过调整滤波器抽头系数，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。

频域均衡适用于传输低速率数据时，因为频域均衡在信道特性保持不变；在高速数据传输中，时域均衡得到广泛应用，是因为它可以根据变化的信道特性来调整，从而有效地减小码间串扰。

人工调整和自动调整是调整滤波器抽头系数的两种常用方法。

对于已知信道特性，采用手动调整方式；未知的或随时间变化的信道特性，根据均衡器要求跟踪时变特性的通信信道，自动调整抽头系数，从而达到信道响应匹配。

第二种叫做自适应均衡器。

均衡器一般是通过滤波器来形成的，用滤波器来补偿脉冲的畸变，所以输出的样本已经是不存在码间串扰，无失真的信号。

换句话说，自适应系统解调输出的信号波形，是经过均衡器纠正的结果。

在数字信号传输的自适应均衡器是根据算法不断调整的滤波器系数以便随时适应变化，从而产生更好的失真补偿，致使滤波器始终工作在最佳状态。

基于LMS 算法的自适应均衡器，可以用使用MATLAB[3]软件来仿真，实现起来相对简单，可以克服在实际中成本高的缺点，达到了低成本高效率的目的，其中LMS算法是自适应滤波高效，典型算法之一，其结构简单，并且具有高稳定性；但是这种固定步长的算法必然存在某些不可控缺点，主要就是在收敛速度和失调量这对矛盾体。

随着科技的发展，为了克服这些缺点，人们发对LMS自适应算法进行了更加深入的研究，而当今最热门的研究就是对如何减少相关算法的运算量。

国内外研究现状均衡技术最初是用来克服电话信道相位的非线性引起的分散特性和频率特性不均匀的失真，广泛运用于电话信道这个领域。

在上个世纪60年代之前，调整均衡器的参数的方法有2种，可分为：固定的或者手动调整的，接下来就来简单介绍下均衡技术的发展史。

如表1-1表1-1 自适应技术的发展近年来，自适应均衡技术更是在生活中无处不在。

本文研究内容和主要工作第一章简要介绍自适应技术和均衡技术的研究状况。

第二章介绍了信道和自适应均衡基本理论。

第三章介绍LMS算法的原理。

第四章介绍RLS算法的原理。

第五章用MATLAB对LMS算法和RLS算法仿真和解析。

第六章总结。

（1）介绍均衡器的基础概念和自适应均衡器的原理，介绍和分析对LMS算法、、RLS算法的概念和原理。

（2）分析LMS算法和RLS算法的性能，包括其稳定性、收敛速度、稳态误差，并用MATLAB进行仿真验证。

（3）比较总结各种算法的优缺点。

第二章自适应均衡器原理及其分类事实上，该通信信道的特性是随时间变化的时变函数，所以由接收机接收的信号是发生码间干扰导致失真的信号。

自适应均衡器是一个跟踪的信号接收端不同的特性变化的自适应算法，然后调整滤波器的抽头系数，消除符号间干扰。

然后输出无失真信号波形。

信道一个通信系统，大概可以分为可由三大部分组成，分别是发送设备、信道与接收设备[4]，其中信道是有噪声的，会干扰信号的传输，也就是信道不可能完完全全允许一个信号完整的通过，这个媒介在某些方便会限制信号的通过，通常物理信道被划分为有线电视信道和无线广播信道两大信道，有线信道包括同轴电缆以及光纤等，无线信道电波传播，卫星中继，散射，和移动无线信道。

信道是信号的传输介质，可区分为2种类型：有线信道和无线信道。

电磁波的传播是在信道中的一个基本物理过程。

不管是什么信号的传播，都可以发现信道具有以下共同特性：(1)既有输入端和输出端；(2)大部分信道是线性的，即输出和输入量得关系满足一定线性函数[5]，在特殊情况下的信道可能存在非线性的函数；(3)信号通过信道后能量被衰减；(4)信号从输入端到输出端有一定的时间推迟；(5)所有通道都存在噪声，也就是说信道一开始就存在干扰。

可以用如图2-1描述信道，其输入信号是[])()()(t n t x f t y += （2-1）式中[])(t x f 表示其中输入信号)(t x 经过无干扰信道的函数关系，)(t n 表示加性噪声图2-1 信道模型（四端网络）在线性信道的传输特性就是传输函数)(w H c 。

长时间下)(w H c 不发生改变，就称为恒参信道；不然就是变参信道。

自适应均衡的原理和特点图2-2 数字通信系统的传输框图图2-2中，一般设置会让信号通过的信道，并且信道会对信号加以限制。

信道中会存在的干扰一般设置为均值为0的高斯白噪声，接收滤波器是用来接收信号的，并且尽最大可能去排除其他因素的干扰。

那么由图可知，系统的总特性为：)()()()(w G w C w G w H R T =（2-2）信道肯定对某些信号是加以限制或阻碍其通过，这种信道对通过的脉冲波形进行拓宽延伸。

当信道带宽远大于脉冲带宽时[6]，脉冲的拓展很小，当信道带宽接近于信号的带宽时，拓展将会超过一个码元周期，造成信号脉冲的重叠，称为码间串扰。

下面以第k 码元k a 为例来讨论。

传输系统模型如上图2-1所示。

在码间串扰下，如果对第k 码元k a 的判决，其实是在0S kT t +时刻：信道等效模型0000000()[()*()()]| [()()]| ()() ()[()]()S S S R t kT t n S R t kT t n n S S R S n k n S R S n ky kT t d t h t n t a h t nT n t a h kT t nT n kT t a h t a h k n T t n kT t =+∞=+=-∞∞=-∞≠+=+=-+=+-++=+-+++∑∑∑ (2-3）公式2-3中0()k a h t 是波形采样值判断的第一要素，们用它来确定k a 价值；0[()]nS n k a h k n T t ≠-+∑是除了第k 码元以外的其他有码元波形在第k 码元的抽样时刻上的叠加，这个就是干扰k a 的串扰值；()R n t 是高斯白噪声，()n t 通过接收滤波器后输出的噪声，0()R S n kT t +表示第k 码元的抽样时刻那一瞬间输出的噪声，显然，它就是自由组合的一种干扰。