无线通信中自适应均衡技术的研究

论文摘要

均衡技术是消除由于信道的非理性特性而产生的码间干扰（Inter-symbol Interference,ISI）的有效手段。自适应均衡可以降低码间干扰和噪声的影响,减小误码率并能够跟踪时变信道,解决时变波形的严重失真问题。自适应均衡需要发送训练序列,会降低系统带宽,同时还降低了系统的效率,而盲均衡可以有效地解决这一切。本论文在研究无线信道的基础上,研究了无线通信中常用的自适应均衡算法,包括传统的最小均方（Least Mean Square,LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square,RLS）算法。深入研究了箕舌线自适应均衡算法,针对其步长更新直接来源于误差信号,易受噪声影响的缺点,提出利用输入信号与误差信号的相关性来更新步长,为了加强系统的跟踪能力又加入上一步步长的影响,改进后的算法有着良好的收敛特性和对信道的跟踪性能。研究了盲均衡算法中常用的常数模（Const Modulus Algorithm,CMA）算法,提出一种改进的变步长CMA算法,在动量CMA算法中引入变步长因子,仿真表明改进后的算法比原算法的均衡效果要好。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 自适应均衡技术的发展与研究现状
• 1.3 论文的主要研究内容及章节安排
• 第二章 移动通信中的无线信道
• 2.1 移动通信信道的主要特点
• 2.2 移动通信系统中信号的损耗
• 2.3 移动信道的传播模型
• 2.4 多径信道的冲激响应模型
• 2.5 本章小结
• 第三章 码间干扰及均衡技术
• 3.1 码间干扰
• 3.2 自适应均衡的原理
• 3.3 均衡器的分类
• 3.4 本章小结
• 第四章 自适应均衡算法的研究
• 4.1 自适应均衡算法性能指标
• 4.2 最小均方（LMS）类自适应均衡
• 4.2.1 基本LMS算法
• 4.2.2 NLMS自适应滤波算法
• 4.2.3 箕舌线自适应均衡算法
• 4.2.4 改进的箕舌线自适应滤波算法
• 4.3 递归最小二乘法（RLS）自适应均衡
• 4.4 本章小结
• 第五章 盲均衡算法的研究
• 5.1 盲均衡算法的研究现状与分类
• 5.2 盲均衡器的结构
• 5.3 基于Bussgang性质的盲均衡算法
• 5.3.1 Bussgang性质的盲均衡算法的基本原理
• 5.3.2 Bussgang性质盲均衡算法的特例
• 5.4 常数模盲均衡算法
• 5.5 改进的常数模盲均衡算法
• 5.6 本章小结
• 第六章 本文总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果