时变深衰落信道中的自适应均衡技术

针对时变深衰落信道中线性均衡器和判决反馈均衡器的性能存在严重恶化,而作为最佳均衡方式的极大似然序列估计算法又由于其运算量过于庞大而难以工程实现的问题,提出了一种新型混合自适应均衡的实现方式,并通过理论分析和计算机仿真证实了这种均衡方式具有良好的性能和较好的可实现性。     

最小均方误差自适应均衡器的软实现

均衡器在通信系统中起到改善信道的作用.针对自适应时域均衡器的设计要求,研究了一种基于最小均方误差准则自适应均衡器的软件实现方式并给出了流程图.不再利用专门的测试脉冲进行误差调整,而是在传输数据期间借助信号本身来调整增益.分析了软件实现方式的优越性,具有较高的实用价值.     

以太网物理层中判决反馈均衡器VLSI优化设计

对以太网物理层中的判决反馈均衡器进行了VLSI优化设计,从硬件实现角度提出了两点改进措施,一是采用混合结构实现,二是系数调整单元复用。在0.18μm CMOS工艺下,改进后的判决反馈均衡器相比转置结构实现的判决反馈均衡器,速度提高16%,面积减少36%,功耗降低了39%。     

基于零点消除的无线OFDM系统 信道缩短均衡器

针对无线信道的有限冲激响应及其全零点特性,本文设计了一种基于零点消除的无线正交频分复用(OFDM)系统信道缩短均衡器,该均衡器利用零点消除的方式有效地缩短信道时延扩展长度,并采用反馈滤波器的形式来实现无限冲激响应滤波器,该方案不仅降低了信道缩短均衡器算法的复杂度,而且也大大简化了无线OFDM系统的设计与实现.仿真结果验证了上述方案和算法的有效性.     

基于Lerner滤波器的线性相位音频均衡器设计方法

IIR(Infinite Impulse Response)滤波器设计的音频均衡器存在相位失真,而FIR(Finite Impulse Response)滤波器设计的音频均衡器的计算复杂度较高.Lerner滤波器具有近似线性相位、计算复杂度偏低等特点,提出了基于Lerner滤波器实现线性相位均衡器的方法,并给出了实现均衡器的结构和详细的设计步骤.计算机仿真结果表明该方法设计的均衡器具有频率选择性好、近似线性相位的优点.     

一种用于数字QAM接收机的盲均衡器实现

提出了一种适用于数字QAM接收机的自适应盲均衡器实现方案。该均衡器采用多模算法(MMA)和最小均方算法(LMS)，称为MMA—LMS算法结合判决反馈结构(DFE)，即采用前向滤波器和反馈滤波器两级滤波器组实现，提高了信道的适应性能和降低均衡器的阶数。仿真结果表明，该均衡器比一般采用恒模算法(CMA)的横式均衡器有更好的性能，更易于硬件实现。     

基于频域波形合成的盲空间分集均衡器设计

针对频率选择性衰落信道下的多天线盲接收问题,本文提出了一种新的"合成器-均衡器"盲空间分集均衡器结构.基于频域波形合成、均衡器与软符号信息的联合处理框架,首先设计了频域BLOCK-SUMPLE迭代算法,对多路信号频域合成权值进行联合估计,实现频率选择性衰落信道下的波形合成.在此基础上,利用均衡器输出软符号信息重构合成参考,对权值相位予以修正,实现对等效合成信道的优化补偿.与传统盲空间分集均衡算法相比,上述算法实现无需训练序列辅助,并且优化了信号分集合并性能,降低了均衡器的设计难度.仿真结果表明,采用新型结构可有效改善衰落信道下的盲接收效果,逼近最佳空间分集均衡器性能.     

基于规范正交小波的自适应均衡器

本文在分析传统均衡器性能的基础上,提出了一种基于小波分析的均衡器OWBE,用一组规范正交小波及其对应的一组系数来表示均衡器。文中给出了自适应算法,并对算法性能做了简要分析.与基于LMS算法的横向均衡器(LTE)相比,OWBE收敛速度快,而计算量增加很少,易于实时实现.     

一种新的神经网络均衡器:结构、算法与性能

本文根据克服数字通信中码间干扰（ISI）的最佳均衡解一般表达式，提出了一种新的自适应神经网络均衡器结构，然后导出了基于该结构的一种自适应算法和相应的学习规则，最后对提出的自适应神经网络均衡器性能进行了计算机模拟，模拟结果与分析表明：本文提出的神经网络均衡器用于实现最佳信道均衡非常有效，比传统线性均衡器和Gibson等人[1]提出的多层感知均衡器（MLPE）性能更优越，更具实用性．     

块迭代码片均衡算法

为了增强码片均衡器的性能,降低运算量,提出了一种 LMMSE 的改进新算法—BILMMSE 算法。理论分析与计算机模拟结果表明 BILMMSE 码片均衡器性能优于传统的 Rake,以及 Griffith 与 MRLS 码片均衡器,与LMMSE 码片均衡器性能基本保持一致,而运算量却大大降低,非常有利于 FPGA 与 DSP 实现。