QAM 信號(hào)盲（半盲）均衡算法研究.pdf

1、在無線通信環(huán)境中，由于帯限傳輸和多徑傳播導(dǎo)致接收端信號(hào)存在碼間干擾(InterSymbol Interference，ISI)，在多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Input, MIMO)系統(tǒng)中還存在共信道干擾(CoChanel Interference, CCI)。均衡技術(shù)是一種有效補(bǔ)償信道失真的技術(shù)，可以有效提高通信系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。
　　傳統(tǒng)的均衡方法是基于訓(xùn)練序列的，由于其需要周期性地發(fā)送訓(xùn)練序列，

2、降低了通信系統(tǒng)的有效信息傳輸率。半盲均衡算法是對(duì)基于訓(xùn)練序列均衡算法和盲均衡算法的一種折中，需要很少的訓(xùn)練序列，既在一定程度上保持了基于訓(xùn)練序列算法的精確性和簡單性，又在一定程度上提高了系統(tǒng)傳輸效率。盲均衡算法不借助訓(xùn)練序列，直接根據(jù)信號(hào)或者系統(tǒng)的某些先驗(yàn)知識(shí)，達(dá)到對(duì)系統(tǒng)補(bǔ)償?shù)淖饔茫行У靥岣吡讼到y(tǒng)傳輸效率。其是解決非合作通信信道補(bǔ)償問題的唯一途徑。盲（半盲）均衡算法，在帶寬資源日益緊缺的情況下，能夠最大程度上利用有限的頻譜資源，并且在

3、同等帶寬下， MIMO系統(tǒng)可以有效地提高傳輸效率和系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量，但是多輸入多輸出系統(tǒng)會(huì)帶來信道間干擾，增大信道補(bǔ)償難度。另一方面，因?yàn)檎环日{(diào)制(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)信號(hào)具有頻譜利用率高、傳輸性能好以及調(diào)制和解調(diào)相對(duì)簡單的優(yōu)點(diǎn)，為了更好地利用頻譜資源，正交幅度調(diào)制方式被廣泛應(yīng)用于眾多的無線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)中。由于上述優(yōu)點(diǎn)，采用高吞吐率QAM信號(hào)的MIMO通信系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。因此，在無

4、線通信系統(tǒng)中，對(duì)傳輸QAM信號(hào)的多輸入多輸出系統(tǒng)的盲均衡技術(shù)有著迫切的需求。
　　本文主要工作包括以下幾點(diǎn)：
　　1、利用QAM信號(hào)的星座圖信息，分析現(xiàn)有借助發(fā)射信號(hào)特征恢復(fù)源信號(hào)的自適應(yīng)盲均衡算法存在的誤調(diào)問題，提出一種針對(duì)發(fā)射高階QAM信號(hào)的單輸入單輸出(Single Input Multiple Output, SISO)系統(tǒng)的兩階段盲均衡算法，第一階段采用基于修正最小二乘算法(Least Square Method,

5、 LSM)的多模算法(MultiModulus Algorithm，MMA)進(jìn)行粗均衡。在第二階段當(dāng)碼間干擾足夠小時(shí)，用自適應(yīng)選擇區(qū)域的方式執(zhí)行硬決策算法(Decision-Directed Algorithm, DDA)，之后采用基于LSM的改進(jìn)軟決策算法(Improved Soft Decision-Directed Algorithm, ISDDA)進(jìn)行精均衡，第一步保證了盲均衡器收斂性能，第二步有效地提高了均衡性能，避免了傳統(tǒng)恒

6、模算法(Consrtant Modulus Algorithm, CMA), MMA算法在穩(wěn)態(tài)下的誤調(diào)問題。并且，利用我們提出的修正LSM優(yōu)化代價(jià)函數(shù)，在迭代過程中相關(guān)矩陣以及其對(duì)應(yīng)的逆矩陣沒有發(fā)生變化，和一般牛頓法相比，其在很大程度上減小了計(jì)算最優(yōu)均衡器的計(jì)算量。并且我們證明基于我們提出的LSM的ISDDA具有近似二階收斂的性質(zhì)。
　　2、提出了一種針對(duì)傳輸QAM信號(hào)的頻率選擇性衰落MIMO系統(tǒng)的有效的半盲均衡算法，該方法結(jié)合多

7、模算法和軟決策算法(Soft Decision-Directed Algorithm, SDDA)構(gòu)造代價(jià)函數(shù)，避免了硬決策，同時(shí)精確匹配了QAM信號(hào)星座圖，提高了均衡精度。在優(yōu)化該代價(jià)函數(shù)過程中，提出了一種修正牛頓算法(Modified Newton Method, MNM)，該算法保留了牛頓類算法的二階收斂性，因?yàn)椴捎谜êＩ仃嚕栽撍惴偸欠€(wěn)定的，并且該MNM修正的海森矩陣和其對(duì)應(yīng)的逆矩陣是不變的，所以比牛頓方法的計(jì)算量低得多

8、。此外，所提出的方法只需要較少數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本就能確保算法正確的收斂性以及接近最佳最小均方誤差(Minimum Mean Square Error, MMSE)均衡器的性能,并且具有良好的抗噪聲能力和更小的平均信道最大失真(Maximum Distortion, MD)。
　　3、針對(duì)傳輸QAM信號(hào)的多輸入多輸出系統(tǒng)，提出了一種有效的盲均衡算法。該方法首先利用均衡器的時(shí)間分集特性，給出一個(gè)均衡器初值，其有效地避免了均衡器的局部

9、收斂，并且解決了均衡器的延遲模糊問題，然后提出一種改進(jìn)的多模算法(Improved MMA, IMMA)串行計(jì)算每個(gè)信號(hào)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)均衡器。該方法可以有效地加快收斂速度，避免傳統(tǒng)均衡算法的誤調(diào)問題，提高了均衡性能。并且在從接收信號(hào)中分離已恢復(fù)信號(hào)的影響的過程中，精確地估計(jì)出來信道脈沖響應(yīng)(Channel Impulse Response CIR)。此外，利用前面提出的MNM快速地搜索最優(yōu)均衡器，理論分析其由于采用固定的海森矩陣，相對(duì)于一般