發(fā)布時(shí)間：2018-10-19 15:02

【摘要】：針對傳統(tǒng)的信道均衡算法在稀疏信道下效率低及實(shí)現(xiàn)復(fù)雜等問題,提出了一種改進(jìn)的稀疏多徑信道的均衡方法,利用少量訓(xùn)練序列進(jìn)行信道估計(jì)作為先驗(yàn)知識,從而反演得到逆濾波均衡器.文中將求逆濾波過程建模為最優(yōu)化問題,并提出一種獲得近似最優(yōu)解的貪婪算法.該算法相對于線性預(yù)測方法迭代次數(shù)極少,只要階數(shù)足夠高,就能獲得幾乎最佳的濾波器系數(shù).設(shè)計(jì)了該算法模塊化硬件結(jié)構(gòu),其復(fù)雜度低,易于工程實(shí)現(xiàn).仿真結(jié)果表明,在稀疏信道下,文中的均衡方法相對于傳統(tǒng)的最小均方線性預(yù)測方法,隨著信噪比的增加,系統(tǒng)誤碼性能提升明顯,在信噪比為15dB時(shí),能夠獲得大約10dB的功率余度.
[Abstract]:Aiming at the problems of low efficiency and complex implementation of traditional channel equalization algorithm in sparse channel, an improved equalization method for sparse multipath channel is proposed, which uses a small number of training sequences for channel estimation as a priori knowledge. The inverse filter equalizer is obtained by inversion. In this paper, the inverse filtering process is modeled as an optimization problem, and a greedy algorithm is proposed to obtain the approximate optimal solution. Compared with the linear prediction method, the algorithm has few iterations, so if the order is high enough, the filter coefficients can be obtained. The modularized hardware structure of the algorithm is designed, its complexity is low, and it is easy to be realized in engineering. The simulation results show that the proposed equalization method is better than the traditional least mean square linear prediction method in sparse channel. With the increase of SNR, the performance of the system is improved obviously, when the SNR is 15dB. The power redundancy of approximately 10dB can be obtained.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)空管領(lǐng)航學(xué)院;空軍工程大學(xué)綜合電子信息系統(tǒng)與電子對抗技術(shù)研究中心;
【基金】：陜西省博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012JQ8034)
【分類號】：TN911.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2281492