均衡器抽头系数为.pptVIP

维

纳

算

法

的

基

本

原

理线性均衡器的单位样本响应为,当输入一个随机信号,且,其中表示信号,表示噪声,则输出为卷积形式可以理解为从当前和过去的观察值来估计信号的当前值,则误差可以表示为维纳算法是一种基于最小均方误差准则的均衡器实现算法。维

纳

均

衡

器

系

数

的

确

定一个物理可实现的,必须是一个因果序列为此,将上式对各求偏导,并令其结果等于0如何求使最小的？维

纳

均

衡

器

系

数

的

确

定定义的自相关函数的互相关函数解维纳-霍夫方程就可得到基于最小均方误差准则的最佳维纳均衡器抽头系数解维纳-霍夫方程变换到Z域所以最佳均衡系数为维

纳

算

法

的

特

点根据全部过去的和当前的观察数据来估计信号的当前值基于最小均方误差准则只适用于平稳随机过程要求已知几个相关函数码间干扰的一般形式判决反馈均衡判决反馈均衡器?基带信道的冲击响应的抽样序列为{hn}输入序列{xn}经过信道的响应在没有噪声的条件下,表示为离散卷积和++*无线通信系统中的信道均衡均

衡

器

的

产

生码间干扰的成因无线通信系统中,多径传输效应是引起码间干扰的一个主要因素接收时的抽样时刻不能完全对准发送间隔是产生码间干扰的原因之二均

衡

器

研

究

现

状

简

述均衡器就是在无线通信系统中插入的一种用以减小码间干扰的滤波器均衡器时域均衡器频域均衡器最小峰值误差准则最小均方误差准则迫零算法卡尔曼算法维纳算法LMS自适应算法传输信号多径通道h(t)+噪声均衡器c(t)解调信号s(t)y(t)x(t)均衡前:均衡后:无线通信系统模型均

衡

的

基

本

原

理抽样电路判决电路n(t)发送滤波器传输信道接收滤波器均衡器无线通信系统信道模型（频域）未加均衡器时的传输函数（扩展的通道模型）加入均衡器时的传输函数均

衡

器

的

基

本

结

构均衡器的基本结构为横向滤波器结构均衡器的冲激响应为均

衡

器

系

数

的

确

定根据奈奎斯特（Nyquist）第一准则只有当满足才可消除码间干扰如果对不同的有相同的函数形式,即是以为周期的周期函数,则只要在内满足下式即可消除码间干扰。均

衡

器

系

数

的

确

定均

衡

器

系

数

的

确

定给定一个无线通信系统特性就可唯一地确定，于是就找到消除码间干扰的无限多的均衡器抽头系数。然而，使横向滤波器的抽头无限多是不现实的，而当采用有限抽头数的横向滤波器时，码间干扰就不可能完全消除。那么，此时的均衡效果如何去衡量呢？设

计

均

衡

器

依

据

的

准

则最小峰值误差准则最小均方误差准则峰值误差最小均方误差最小2N+1阶横向均衡器,输入x(t),输出y(t)迫

零

算

法依据最小峰值误差准则产生了迫零算法均衡器输入峰值误差输出峰值误差当输入峰值误差时,输出峰值误差的极小值出现在时,据此可求出迫零均衡器的抽头系数。准则一:最小峰值误差准则迫

零

算

法判决电路n(t)BPSK传输信号多径信道均衡器多径信道也可以表示为横向滤波器结构,其冲激响应为,阶迫零均衡器的冲激响应为,则均衡器抽头系数为准则一:最小峰值误差准则写成矩阵展开形式或写成频域形式迫

零

算

法设发射冲激响应时,均衡器的输入端得到的信号序列为,,均衡器的抽头系数为,,则迫零算法可以表示为迫

零

算

法

的

特

点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的增加,均衡效果应该越来越好；当时,理论上可以完全消除多径传输所引起的码间干扰。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。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