采用新的“判决—校正”方法的自适应均衡器

提出了采用新的“判决－校正”方法的自适应均衡器，无论是在时不变信道上还是在对时变衰落信道上，采用这种自适应的均衡器，在信道的适应性和误码率方面，均超过传统均衡器的性能，理论分析和计算机模拟一致。     

弥散非线性信道自适应均衡器

提出一种基于非线性差分方程模型的弥散非线性信道自适应均衡器。在弥散非线性信道上传送高速数据信号时，根据正文估计原理和快速正交算法，利用接收信号序列和训练序列可以迅速估计出该差分方程的基向量和权系数。所提出的自适应非线性均衡器的结构使其具有较好的自适应功能．模拟结果表明，采用这种自适应均衡器可使高速音带数据传输系统的误码性能改善３个数量级。     

强窄带干扰条件下NLMS自适应均衡器的收敛性能分析

为了解决强窄带干扰条件下NLMS(normalized least mean squre)自适应均衡器的收敛性能受到严重影响的问题,利用Butterweck高阶展开方法,分别针对理想信道和多径信道,分析了强窄带干扰条件下NLMS自适应均衡器收敛性能。给出了理想信道条件下自适应均衡器收敛时间的理论表达式,分析了非理想信道条件下,均衡器长度、干信比、多径以及干扰信号频率对收敛时间的影响。理论分析与仿真结果表明,理想信道条件下,自适应均衡器的收敛时间与均衡器的长度和干信比成正比,与窄带干扰的频率无关;多径信道条件下,自适应均衡器的收敛时间与干信比成正比,与均衡器的长度、信道的多径特性以及窄带干扰频率呈非线性关系。     

自适应均衡器在超短波高速数传系统中的应用

为满足超短波(VHF)频段高速数据传输的需求,将π/4 DQPSK调制与自适应均衡技术相结合。基于VHF信道特性,并综合考虑性能及复杂度因素,选用自适应判决反馈均衡器结构,并采用递归最小二乘算法实现快速收敛。仿真结果表明,采用低阶均衡器,在实测多径信道模型下可获得良好的接收性能,但在扩展多径信道模型下接收性能有所下降。实际应用中,应根据传输距离及具体的无线传播环境,合理设置均衡器的抽头个数。     

一种结构自适应的非线性信道神经网络均衡器

针对非线民生信道提供了一种判决反馈神经网络自适应均衡器结构自适应方法，经自适应优化了结构，既可以以最少的参数保持较好的均衡性能，又可以显著降低运算量，从而极大地提高处理速度，模拟结果表明，该均衡器切实可行，特别适用于高速数传。     

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.     

AWGN信道中FMT的性能研究

对滤波多音调制(FMT)和正交频分复用(OFDM)在AWGN信道中的系统性能比较表明，FMT系统当子信道采用MISE均衡器时，其抗噪性能和抗载波频偏性能明显好于OFDM系统．此结果表明FMT在无线信道具有良好的应用前景．     

适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型

针对背板通信中信道的时变干扰,该文提出具有增益自适应和盲均衡动态校正功能的均衡模型。该模型基于符号-符号LMS算法,采用CTLE(连续时间线性均衡器)对受到信道干扰的信号进行初步补偿,同时利用增益监控算法和动态盲均衡自适应算法实现对信道幅度衰减的监测和补偿。而在DFE(判决反馈均衡器)中,同时结合半速率结构进行信号的补偿和判决,进一步消除误差。研究结果表明,该模型可对受干扰眼图进行大幅度的校正和补偿,提高传输信号的可靠性,实现均衡功能。     

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器。该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛。     

迭代时反和自适应均衡联合的FMT水声通信

针对现有的滤波多音调制(FMT)水声通信需要使用较长的自适应均衡器来抑制水声信道中严重的多途效应引起的码间干扰这一问题,提出了迭代时反和自适应均衡联合的FMT水声通信方法.首先利用迭代方法构造的时反滤波器对解调后的各子载波信号进行滤波处理,然后利用自适应均衡器抑制残余的码间干扰.仿真分析和试验结果表明:由于迭代方法构造的时反滤波器可以显著压缩信道中的多途扩展,因此与仅使用自适应均衡的FMT水声通信方法及传统时反和自适应均衡联合处理的FMT水声通信方法相比,可以有效降低自适应均衡器的复杂度,并且通信性能更优.     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

单层感知器在自适应均衡中的应用

本文研究了感知器在通信信道均衡中的应用。提出用单层感知器实现信道均衡,以均方对数似然函数为均衡器的性能指标函数,并给出一种新的自适应学习算法用于训练单层感知器的权系数。计算机仿真结果表明本文提出的算法比常用的线性均衡器LMS算法具有更好的收敛性能和均衡效果。     

基于QPSO的自适应均衡算法

自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。     

线性均衡器与判决反馈均衡器性能的比较

利用Matlab仿真软件，对数字通信系统中由信道失真引起的严重的ISI情况使用线性均衡器和判决反馈均衡器进行均衡．并且根据结果分析比较利用两者均衡后的性能差异。     

基于已知信道的均衡器设计和性能分析

论述了线性均衡器和判决反馈均衡器的基本原理,已知通信信道的特性时,对该信道分别采用线性均衡和判决反馈均衡仿真,得到二者的性能曲线和均衡器的最佳抽头系数,通过对得到的结果进行分析和比较,来合理地设计合适的线性均衡器或判决反馈均衡器.这些分析方法和得到的结论对工程中的均衡器实现具有一定的价值.     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。     

一种新的基于FPGA实现的判决反馈均衡器结构

自适应均衡算法是无线通信系统中解决多径效应的主要手段,由于无线通信系统带宽的不断增加,如何提高自适应均衡器的速度是一个非常迫切的问题,而反馈和复杂的矩阵运算会制约使用LMS算法判决反馈均衡器的工作速度的提高．为此,笔者从LMS算法中的梯度运算出发,解决了误差与均衡器输入向量之间的时序对应关系的协调,从而提出了一种适合于FPGA实现的高速判决反馈均衡器结构,最后给出了在FPGA上的具体实现结果,其表明了该算法对于提高判决反馈均衡器的工作速度有显著的效果．     

基于信道估值的判决反馈均衡器研究

比较分析了基于信道参数得到的滤波器系数解分别作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解及最优初始解的情况下均衡的性能改善程度,并将波特间隔判决反馈均衡器(BS-DFE)和分数间隔判决反馈均衡器(FS-DFE)的性能作了比较.理论和仿真分析表明:基于信道参数得到的滤波器系数解如果作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解,在信道保持不变的情况下有优势;将基于信道参数得到的滤波器系数解作为均衡器前向和反馈滤波器的最优初始化解,结合不同的均衡器结构(BS-DFE和FS-DFE),与LMS算法结合,得到的均衡效果在不同程度上得到改善,FS-DFE均衡的效果比BS-DFE的均衡效果更加收敛,但运算量并没有得到改善.研究表明:在不同的情况下,各种均衡方式方法都有其自身特点,根据实际要求采用不同的均衡方式或同时使用会取得最佳效果.