短波数据传输中的时域均衡技术研究

论文摘要

短波通信在通信领域占有非常重要的地位。信道畸变和多径效应会使信号产生码间干扰（ISI）,使数据传输的有效性和可靠性都大大降低,影响数据传输的质量,一般通过均衡技术对ISI进行补偿。本文主要研究时域均衡：Turbo均衡技术和非线性块式数据检测（NDDE）。均衡通常需要已知信道信息,该信道信息的准确性对均衡算法的性能有着重要影响,因此需要性能良好的信道估计算法对信道信息进行估计并实时跟踪信道的变化,以保证均衡算法的性能。针对未知数据长度较长的帧结构,给出一种基于插值思想的信道估计算法。在Turbo均衡中,采用了迭代信道估计的方法。Turbo均衡技术利用Turbo原理将信道均衡与译码结合起来,通过不断地迭代来消除ISI。本文对线性MMSE（LE-MMSE）和软干扰抵消（SIC）两种Turbo均衡算法进行了改进,在高信噪比的条件下分别获得了0.5dB、0.7dB的性能提升。在非迭代均衡算法方面,由于原有的NDDE算法没有给出软信息的计算,本文在NDDE算法的基础上给出基于NDDE的软输出算法,最终通过对基于NDDE的软输出算法进行仿真,在高信噪比的条件下获得了1.2dB的性能提升。通过本文的工作,将基于NDDE的改进算法、迭代信道估计和SIC结合成功地应用到基于DSP的短波通信平台,提高了短波通信系统的性能。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 短波通信概述
• 1.2 时域均衡技术的发展状况
• 1.2.1 均衡器
• 1.2.2 数据检测技术
• 1.2.3 Turbo均衡
• 1.3 主要内容和章节安排
• 第二章 时域均衡技术
• 2.1 短波信道的特性
• 2.1.1 短波信道的多径传播和衰落
• 2.1.2 短波信道的多普勒频移（相位起伏）和多普勒扩展
• 2.1.3 短波信道的噪声与干扰
• 2.2 均衡器
• 2.2.1 线性均衡器
• 2.2.2 判决反馈均衡器
• 2.3 小结
• 第三章 信道估计算法
• 3.1 最小均方误差算法（LMS）
• 3.2 递归最小二乘法（RLS）
• 3.3 RLS与LMS算法比较
• 3.4 基于短波信道的快速RLS算法信道估值
• 3.5 信道估计算法
• 3.5.1 信道估计
• 3.5.2 基于插值的信道估计
• 3.5.3 迭代信道估计
• 3.6 小结
• 第四章 Turbo均衡技术和基于NDDE的改进算法
• 4.1 Turbo均衡的基本原理
• 4.1.1 系统传输模型
• 4.1.2 Turbo均衡的基本原理
• 4.1.3 软信息的提取
• 4.2 Turbo均衡算法
• 4.2.1 基于MMSE的线性（LE）Turbo均衡算法
• 4.2.2 基于MMSE均衡的修正算法
• 4.2.3 基于MMSE的近似均衡算法（APP-MMSE）
• 4.2.4 基于软干扰抵消（SIC）的Turbo均衡算法及其改进
• 4.2.5 软反馈干扰抵消（SFIC）均衡算法
• 4.3 基于NDDE的改进算法
• 4.3.1 NDDE算法
• 4.3.2 基于NDDE的改进算法
• 4.4 小结
• 第五章 时域均衡算法的性能仿真
• 5.1 Turbo均衡几种算法的性能仿真
• 5.2 基于SIC的Turbo均衡算法及其改进算法的性能仿真
• 5.3 信道估计性能仿真
• 5.4 基于NDDE的改进算法的性能仿真
• 5.5 小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献