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盲信号处理Bussgang类盲均衡.ppt


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文档列表 文档介绍
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盲信号处理---- Bussgang类盲均衡
作者: 陈 楠
学号:**********
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内容提要
盲均衡的介绍
Bussgang类盲估计
各种算法的性能分析
仿真结果
研究盲均衡的目的和意义
在数字通信系统中,带限发射、接收滤波器、放大器、时延与多径效应、发射机与接收机之间的相对运动、,必须对码间干扰进行适当的补偿。

传统的克服码间干扰的方法是在接收端加均衡器,使均衡器的特性正好与信道的特性相反,使之能够准确补偿传输信道的特性,从而消除码间干扰。
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盲均衡技术
基于不利用训练序列初始调整系数的均衡技术称为盲均衡。
它能有效地补偿信道的非理想特性,克服码间干扰,减小误码率,提高通信质量,是当前飞速发展的数字通信系统中重要的关键技术之一。
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训练序列的一个明显缺陷就是占用带宽,如果信道参数会随时间变化,如无线信道,则需要周期性发送训练序列,因而这些训练序列要占用很大一部分的带宽。

例如在GSM移动通信系统中,每发送112个比特的数据,就要发送26个比特的训练序列,也就是说训练序列超过了整个带宽的1/5,这在带宽很紧张的移动信道中是很大的浪费,并且有时候这样长的一个序列不足以完成对信道的重新均衡。
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1975年,日本学者Y·Sato在对传统的自适应均衡的均方误差函数进行了简单改进后,第一次提出应用于多幅度调制数据传输中的自恢复均衡的概念,后称之为盲均衡。各国学者根据不同的应用背景,运用新的数学理论和优化方法,提出了多种盲均衡算法,主要分为
(1)基于Bussgang性质的盲均衡算法(或称为代价函数法)
(2)基于高阶谱理论的盲均衡算法
(3)基于神经网络理论的盲均衡算法和基于信号检测理论
的盲均衡算法
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Bussgang类盲均衡
基于Bussgang性质盲均衡器是在自适应均衡器的基础上发展起来的。
Bussgang类盲均衡算法是先建立一个目标函数(或代价函数),使得理想系统对应于该目标函数的极小值点,然后采用某种自适应算法寻找目标函数的极值点。当目标函数达到极值点后,系统也就成为期望的理想系统。
显著特点:
不增加计算的复杂度;
保持了传统自适应均衡器的简单性;
物理概念清楚,易于实现。
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Bussgang盲类均衡系统框图
系统原理框图如图所示:
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目前较为经典的Bussgang类算法有一下几种:
Sato算法;
BRG算法;
Stop and Go算法(SG);
CAM(Godard算法的一个特例)算法等
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常数模算法CMA
最典型的算法是常数模算法(CMA),它的迭代过程简单,但在时变多径衰落无线信道均衡中,该算法存在着收敛速度比较慢和剩余码间干扰较大的问题,而在具有相位旋转的信道均衡中,CMA无法纠正这个相位旋转。
随着修正常数模算法(MCMA)的提出,纠正相位偏移的问题得到解决,从而不需要使用相位恢复装置,同时还得到比CMA小的剩余码间干扰。
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  • 上传人慢慢老师
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  • 时间2021-01-26