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本节通过与MLSE性能的比较来总结DFE性能。对于具有 的两径信道，例10-1-3己经证明MLSE没有SNR损失，而判决反馈均衡器遭受3dB损失。在失真较大的信道上，MLSE相对判决反馈均衡器的SNR的得益更大。图10-3-3所示为这两种均衡技术的差错率性能的比较，是针对二进制PAM与图10-2-5(b)和图10-2-5(c)所示的信道特性通过蒙特卡洛模拟得到的。由这两种方法得到的差错率曲线有不同的斜率，因此当错误概率减小时，SNR之差增加。作为参考基准，无符号间干扰AWGN信道的差错率也在图10-3-3中绘出。 DFE与MLSE性能的比较 10-3-3 预测判决反馈均衡器 无限长度预测DFE的MSE性能与常规DFE相同。若两个滤波器长度有限，则预测DFE是次最佳的。这种常规DFE最佳性的原因比较简单，因其前馈和反馈滤波器的抽头系数最佳化是联合实现的，因此，它产生一个最小MSE。另一方面，预测DFE中的前馈滤波器和反馈预测器的最佳化是分别实现的，因此，其MSE至少像常规DFE的那样大。尽管预测DFE有这种次最佳性，它仍然适合作为网格编码信号的均衡器，但常规DFE不合适，第11章将有介绍。最后应当指出，在预测DFE中的前馈滤波器通常是用分数间隔滤波器FSE来实现的，这详可以避免对抽样相位的敏感性。 10-2-3 MSE均衡器的性能特征 本节研究采用MSE最佳化准则的线性均衡器的性能特征。最小MSE和错误概率两者均被考虑为对某些具体信道的性能度量。首先，对两个具体信道计算最小MSE Jmin和输出SNR ?∞，然后研究错误概率的计算。 例10-2-1 首先研究一个等效离散时间信道模型，它由两个分量 f0 和 f1 组成，且归一化为| f0|2+ | f1|2=1。其次 F(z)= f0 + f1z-1 且 X(z)= F(z)F*(z-1)=f0 f1*z+1+f0*f1z-1 相应的频率响应为 X(e j?T)= f0 f1*e j?T+1+f0*f1e -j?T =1+2| f0|| f1|cos(?T+? ) 式中， ? 是 f0 f1*的相角。 注意，当 时，该信道特性曲线在?=?/T处有一个零点。 根据MSE准则调整的无限抽头线性均衡器，将得到式(10-2-38)给出的最小MSE。在式(10-2-38)中对式(10-2-51) 给出的X(z j?T )进行积分运算，得到 (10-2-50) (10-2-49) (10-2-51) (10-2-52) (10-2-53) (10-2-54) (10-2-55) 线性MSE均衡器的错误概率的性能 上面讨论了线性均衡器的性能，该性能是以最小可达到的MSE Jmin和输出SNR ? 表示的，其中? 通过式(10-2-40)与Jmin 有关，但这些量与错误概率之间没有简单的关系，其原因是线性MSE均衡器在其输出端包含残余的符号间干扰。这种情况不像无限长的迫零均衡器那样，后者不存在残余符号间干扰，仅有高斯噪声。在MSE均衡器输出端的残余干扰不能表征为一个附加的高斯噪声项。因此，输出SNR不容易折算成等效的错误概率。 计算错误概率的一种方法是强制法，它能产生准确的结果。为了说明这种方法，研究PAM信号，其中信息符号等概率地从一组值(2n-M-1)(n＝1，2，…，M)中选取。下面研究对符号In的判决， In的估计值是 (10-2-56) (10-2-58) (10-2-57) (10-2-59) (10-2-61) (10-2-60) (10-2-62) (10-2-63) (10-2-64) (10-2-65) 对于在有严重的符号间干扰的情况下线性均衡器性能限制的说明如图10-2-4所示，图中示出了二进制（双极性）信号传输的错误概率，是针对图10-2-5所示的3种离散时间信道特性用蒙特卡洛模拟方法测量出来的。为便于比较，图10-2-4说明了无符号间干扰信道的性能。图10-2-5(a)所示的等效离散时间信道是典型的高质量电话信道响应。相反地，图10-2-5(b)和图10-2-5(c)所示的等效离散时间信道特性导致严重的符号间干扰。图10-2-6中说明的3条信道的谱特性｜X(ej?)｜清楚地表明，图10-2-5(c)中的信道的谱特性最差。因此，该信道的线性均衡器的性能最差，性能其次的是图10-2-5(b)所示的信道，图10-2-5(a)所示的信道性能最好。事实上，后者的差错率与无符号间干扰所达到的差错率的差别不超过3dB。 图10-2-4 线性MSE均衡器差错率性能，横向均衡器中有31个抽头 图10-2-5 3种离散时间信道特性 由输出SNR ?∞和图10-2-4说明的有限错误概率的结果