基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法研究

论文摘要

由于盲均衡算法不需要训练序列,可有效去除码间干扰（ISI）。在这些算法中,常数模算法（CMA）结构简单,但收敛速度慢、收敛后的均方误差大,尤其对于频响起伏较大的信道,CMA的均衡性能不太好。而判决反馈均衡器（DFE）由于反馈滤波器部件具有非线性特性,因而能更适应不同类型的信道。但是,影响均衡的效果除了与所采用均衡器的结构有关外,还与权系数迭代公式中的误差项有关,误差项不同,算法的均衡性能也不同。本文在分析CMA性能以及误差函数特性的基础上,研究了基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法,并用频响起伏较大的信道进行了仿真。研究内容主要包括以下几个方面:1.研究了基于不同误差函数的常模盲均衡算法从随机梯度下降法得知,梯度范数越大则收敛越快,而均方误差愈大,反之亦然。因此,定义了一种变系数加权的误差函数,以控制梯度范数的大小。该误差函数曲线特性可随作者所定义的可变因子的取值不同而发生改变,提出了基于变系数加权误差函数的CMA（VCMA）。2.研究了基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法针对频响起伏较大的信道,常模判决反馈盲均衡算法（CMDFE）能够很好地克服CMA的缺点,既加快了收敛速度,又减小了均方误差。另外,为了进一步改善CMDFE的均衡性能,把上述定义的变系数加权误差函数应用到此种均衡系统中,提出了基于变系数加权误差函数的DFE（VCMDFE）。3.研究了基于不同误差函数的判决反馈双模式盲均衡算法为了充分利用Bussgang类算法中各独立算法的优点,以及克服各算法所存在的缺陷,并结合改进的误差函数,提出了3类判决反馈双模式盲均衡算法:1)将VCMDFE与判决引导（DD）算法相结合,提出了基于变系数加权误差函数的判决反馈双模式盲均衡算法（VCMDFE-DD）。2)利用CMDFE算法较强的收敛能力,在迭代起始阶段一直采用CMDFE均衡,当均衡一段时间后,再根据判决圆环进行两种算法之间的切换,提出了基于引入迭代阈值的常模判决反馈双模式盲均衡算法（LCMDFE-DD）。3)VCMDFE算法的收敛能力较CMDFE强,同样应用上述迭代阈值的思想,提出了基于引入迭代阈值的VCMDFE-DD的判决反馈盲均衡算法（LVCMDFE-DD）。4.设计了不同结构以及采用不同算法的盲均衡器模块利用Simulink库中的一些模块,设计了基于不同结构和不同算法的均衡器:1)利用库中采用CMA的线性均衡器（LE）模块,设计了基于几种常用误差函数和作者改进的误差函数的LE;2)利用库中的判决器模块和级联模块,设计了基于不同误差函数和作者改进的误差函数的DFE;3)针对非常模信号,设计了CMA与DD相结合的双模式判决反馈均衡器,以及可以加快收敛速度的变系数加权误差函数的双模式判决反馈均衡器和引入迭代阈值的双模式判决反馈均衡器。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 符号缩写与含义清单
• 引言
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 盲均衡技术及其研究现状
• 1.2.1 盲均衡算法分类
• 1.2.2 盲均衡算法的研究动态
• 1.2.3 均衡器的分类
• 1.2.4 评价算法性能的标准
• 1.3 论文主要研究内容
• 2 BUSSGANG类盲均衡算法
• 2.1 盲均衡基本理论
• 2.1.1 盲均衡系统的等效基带模型
• 2.1.2 盲均衡的置零条件
• 2.2 Bussgang算法数学模型
• 2.2.1 Bussgang算法等效基带模型
• 2.2.2 三种经典的Bussgang算法
• 2.3 本章小结
• 3 基于不同误差函数的常模盲均衡算法
• 3.1 常数模算法
• 3.1.1 CMA的结构
• 3.1.2 CMA性能分析
• 3.2 不同误差函数的特性
• 3.3 基于不同误差函数的常数模算法
• 3.3.1 基于常模误差函数的盲均衡算法
• 3.3.2 基于变系数加权误差函数的盲均衡算法
• 3.4 本章小结
• 4 基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法
• 4.1 基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法
• 4.1.1 判决反馈均衡器（DFE）
• 4.1.2 基于常模误差函数的判决反馈盲均衡算法（CMDFE）
• 4.1.3 基于变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法（VCMDFE）
• 4.2 基于不同误差函数的判决反馈双模式盲均衡算法
• 4.2.1 基于CMDFE与DD相结合的盲均衡算法（CMDFE-DD）
• 4.2.2 基于VCMDFE与DD相结合的盲均衡算法（VCMDFE-DD）
• 4.2.3 基于引入迭代阈值的CMDFE-DD算法
• 4.2.4 基于引入迭代阈值的VCMDFE-DD算法
• 4.3 本章小结
• 5 Simulink的仿真实现
• 5.1 基于CMA的盲均衡系统搭建
• 5.2 基于不同误差函数的线性均衡器设计
• 5.2.1 基于常模误差函数的LE设计
• 5.2.2 基于变系数加权误差函数的LE设计
• 5.3 基于不同误差函数的DFE设计及应用
• 5.3.1 基于常模误差函数的DFE设计
• 5.3.2 基于变系数加权误差函数的DFE设计
• 5.4 基于双模式盲均衡算法的DFE设计
• 5.4.1 基于常模误差函数的双模式DFE设计
• 5.4.2 基于变系数加权误差函数的双模式DFE设计
• 5.4.3 基于引入迭代阈值的双模式DFE设计
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简介及读研期间主要科研成果