具有ADFE的PCM二次群4GHz微波信道机系统

本文介绍我院研制成功的具有ADFE(自适应判决反馈均衡器)的PCM二次群4GHz微波信道机系统。该系统利用我国邮电部4GHZ 960路微波信道机的一个射频通道,附加一个包括调制解调器和ADFE的数字调制解调机架,即可传送PCM120路数字信息。本文附有该系统在南京—扬州及宜兴—苏州—上海的测试结果。     

移动通信中自适应均衡器的研究

基于自适应均衡理论,提出了一种Turbo编码辅助自适应均衡器实现算法,并对其性能作了计算机仿真与分析,验证了该算法的有效性与可行性。仿真结果证明,由于Turbo码所带来的编码增益,与普通的均衡器相比,Turbo编码辅助自适应均衡器的抗衰落能力得到了显著的增强。     

使用MLSE判决反馈均衡器的高速串行调解器

介绍一种用于无线衰落多径信道数据通信的高速串行 MODEM系统 ,在此系统中 ,将自适应判决反馈均衡器 ( DFE)与软判决 Viterbi译码相结合 ,在没有增加系统复杂性和运算量的条件下实现了最大似然序列判决反馈均衡器 ,改善了因错误传播对 DFE性能的影响 ,从而提高了系统抗多径和噪声干扰的能力 .模拟结果表明 ,在有严重多径干扰的条件下 ,误比特率为 1 0 -4 时 ,使用 MLSE判决 DFE比使用直接判决 DFE的串行 MODEM性能优约 4 .5d B.     

均衡器误差控制的AGC设计新方法

提出了一种基于均衡器的自动增益控制设计方法,直接利用均衡器产生的误差自适应地补偿输入信号增益,有效地减小了硬件复杂度.仿真结果表明,在信号严重畸变的情况下,采用这种方法设计的电路具有良好的增益捕捉和跟踪性能.     

基于小波核支持向量机的均衡器研究

针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

快速收敛的指数线性均衡器长度更新算法

提出了基于基2及其改进的可变基指数运算的自适应均衡器长度更新算法,算法设置均衡器为较小的初始长度以提高均衡器收敛速度,通过增加或去除长度按指数运算规则自适应变化的子均衡器的方法更新均衡器长度,减少均衡器长度调整次数,提高均衡器的收敛速度和性能.分析表明指数自适应算法能够使均衡器从任意当前长度调整到任意最佳长度.仿真表明基于指数运算的自适应长度均衡器能够获得更低的MSE,有效减小计算复杂度,提高信道跟踪速度,从而可以跟踪时变信道.     

自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真

自适应均衡器已广泛应用于通信、雷达、声纳、控制和生物医学工程等许多领域,为克服多径衰落和信道失真引起的码间干扰,实时跟踪移动通信信道的时变特性,笔者设计了一个基于LMS算法的自适应线性均衡器,并通过改变步长因子Δ来分析其收敛速度和均方误差特性.     

用于EBPSK系统的多径信道小波变换线性均衡器

为解决EBPSK信号使用经典均衡算法消除多径信道码间干扰时,自适应迭代的收敛速度较慢的问题,针对EBPSK系统运用基于小波变换的线性均衡器,将输入信号从时域变换到小波域后进行最小均方(LMS)线性均衡,同时根据不同信噪比仿真比较Haar小波、db6小波、sym6小波等经典小波的线性均衡器均衡效果.仿真结果表明:经过小波变换后输入信号的自相关矩阵的最大特征值与最小特征值之比较大,因此基于小波的线性均衡比经典均衡算法的最小均方误差(MSE)收敛速度明显提高,迭代次数和计算量都有所降低,且均衡器选用不同小波函数在一定程度上会影响误码率,但不明显,其中基于Haar小波比基于sym6小波和db6小波的LMS均衡算法的误码率要低.     

多通道判决反馈均衡器的移动水声通信技术

针对收发节点之间的相对运动使得信号压缩或者展宽、载波频率偏移,导致通信误码率较高的问题,提出基于m序列的水声信道时延-多普勒函数估计方法.在大连市小长山岛附近水域进行了移动水声通信试验,试验过程中发射船以2.5m·s~(-1)的恒定速度先靠近接收船而后远离.由于发射船相对于接收船方位时刻发生变化导致时变的多普勒效应.利用信号帧首部的m序列测得接收数据分别存在-15,-5和17 Hz的频率偏移,对接收数据进行重采样处理后采用多通道判决反馈均衡器抑制码间干扰以及残留的多普勒效应引起的相位变化,均衡后输出信噪比达到15.11,14.64和15.14dB.试验结果表明:该方法实现了时变水声信道的有效跟踪和补偿,大大提高了解码性能.     

Using self-location to calibrate the errors of observer positions for source localization

The uncertainty of observers＇ positions can lead to significantly degrading in source localization accuracy. This pa-per proposes a method of using self-location for calibrating the positions of observer stations in source localization to reduce the errors of the observer positions and improve the accuracy of the source localization. The relative distance measurements of the two coordinative observers are used for the linear minimum mean square error （LMMSE） estimator. The results of computer si-mulations prove the feasibility and effectiveness of the proposed method. With the general estimation errors of observers＇ positions, the MSE of the source localization with self-location calibration, which is significantly lower than that without self-location calibra-tion, is approximating to the Cramer-Rao lower bound （CRLB）.