衰落条件下数字无线信道的均衡

多径效应和信道带宽的有限性以及信道特性的不完善导致数据传输时不可避免地产生码间干扰,导致误码率增大,通信质量下降,有时甚至会引起通信中断。因此,若要使数字通信得到进一步的发展,就必须解决码间干扰的问题。本文所要完成的工作和任务是学习并根据均衡原理,了解适应均衡器的原理及构造,并根据原理做出仿真,确定仿真条件下性能的估算方法,理解衰落条件下数字无线信道均衡技术,建立信道和均衡器模型。并对仿真结果进行分析,然后进行错误率估算,从而对无线通信性能进行估算。     

一种水声通信中基于信道估计的假设反馈自适应均衡器

直接序列码分多址(DS/CDMA)是一种受关注的水下声通信网多址接入方案。提出一种基于信道估计的水声DS/CDMA系统自适应码片级均衡器。水声信道的时变特性要求自适应均衡器系数以码片速率更新,而不是以码元速率更新。在线性均衡之前利用信道估计器抑制由先前发送的码片引起的码片间干扰,仅对少量幅值较大的信道抽头做均衡,有效地降低了运算复杂度。仿真实验验证了均衡器的性能。     

强多径干扰下的水声通信均衡算法研究

水声信道的典型特点为强多径干扰、多普勒频移严重。锁相环-判决反馈均衡器(Phase-Lock Loop-Decision Feedback Equalization,PLL-DFE)是水声相干通信中克服信道多径干扰,消除码间干扰的主要技术手段。对抗多径干扰的判决反馈均衡自适应算法进行了改进,在快速自优化LMS算法的基础上进行了优化,提出了记忆快速自优化均衡(Memory Fast-Optimized LMS,MFOLMS)算法。该算法提高了均衡器的跟踪性能。在二阶锁相环和判决反馈均衡器的联合作用下,按照最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则自动调节相应的参数,使均衡器达到最佳的性能。仿真和湖试数据处理结果均表明,该文提出的算法可以抵消多径的影响,提高通信系统的接收性能。     

基于CMA盲均衡器设计（算法研究部分）

在通信系统中,由于信道不理想而造成严重的码间干扰（ISI,Intersymbol Interference）,数据传输的可靠性和数据传输的速率都大大降低,需要用自适应（信道）均衡技术来消除。盲均衡是一种新兴的自适应均衡技术,自从它出现后,就得到了广泛的关注,并在许多领域中得到应用。本文系统地分析研究和归纳总结了Bussgang类盲均衡的基本理论。重点分析了常数模算法（CMA,Constant ModulusAlgorithm）,对常数模算法的迭代公式进行了推导。     

水声信道常数模盲均衡算法

本文研究了分数间距和波特间距常数模盲均衡器在水声信道均衡中的性能。并与传统的自适应LMS算法进行了比较。仿真表明,常数模盲均衡算法与LMS算法性能很接近,具有很强的工程应用价值。     

变步长LMS自适应均衡算法研究

为解决宽带无线通信中由多径信道产生的符号间干扰,对最小均方(LeastMeanSquares,以下简称LMS)自适应均衡算法进行深入分析。针对LMS算法收敛速度和稳态均方误差相互矛盾的问题,重点研究变步长LMS算法,在现有算法的基础上,进行步长分析,提出一种新型变步长LMS算法。利用信道响应长度、均衡器阶数、收敛误差共同控制迭代步长,简化步长设置,提升算法的收敛速度并降低稳态均方误差。仿真分析表明新型变步长LMS算法有更好的收敛特性。     

信道时域均衡技术研究

当发送信号通过非理想信道时,通常会产生码间干扰。采用均衡技术可以有效的进行补偿。均衡能够有效地克服传输中的多径干扰和消除码间串扰,是无线通信系统中的一项重要技术,并且在许多相关领域都有非常广泛的应用,目前已广泛用于通信、雷达、声纳、控制和生物医学工程等许多领域。介绍非线性均衡器,对非线性的判决反馈均衡和线性均衡做对比。仿真结果表明,判决反馈均衡器有着比线性均衡器更好的性能。     

水声通信中变步长神经网络盲均衡算法研究

在水声通信领域多途引起的码间干拢可以用均衡消减。盲均衡不需要训练序列,这将有效的节省通信带宽,提高通信效率及通信性能。实际中的通信信道不可能是完全线性的,神经网络作为一种非线性动态系统,具有大规模并行处理及高度的鲁棒性特征,将其应用于水声信道盲均衡切实可行。文中对变步长BP算法的前馈神经网络进行了理论和算法分析,并通过计算机对其实现水声信道盲均衡进行了仿真。仿真结果表明采用变步长BP算法比采用传统BP算法的神经网络盲均衡器收敛速度快,均衡性能明显提高。     

一种用于多载波水声通信系统的频域均衡算法

自适应均衡器是水声通信克服信道多径衰退、消除码间干扰(ISI)的主要手段。为了在不减少数据传输速率的情况下,有效提高系统的抗多径能力,提出了一种用于水声多载波通信系统的多通道频域自适应均衡算法。利用频域LMS算法,按照最小化频域均方误差的准则调节均衡器,从而获得最优的频域权系数。该算法一方面解决了在频域求得估计误差的问题,另一方面,和采用信道编码的方式相比,在不降低数据传输速率的情况下,有效提高了系统的性能,通过仿真试验和湖试对其性能进行了验证。     

浅谈LDPC码在短波宽带信道中的性能

现在社会中,通讯技术迅猛发展,短波通讯成为了其中一种高端的技术。为减小短波宽带信道中多径效应和多普勒效应对通信系统误比特率的影响,引入高可靠性LDPC码作为信道编码方式。寻找合适的校验矩阵,改进译码算法,结合能有效抑制多径干扰的ME-CDMA技术,提出了一种LDPC＋OFDM＋DSSS的设计方案。通过对ITS模型的短波宽带信道进行分析,利用信道均衡技术恢复接收信号,建立了系统仿真模型。仿真结果显示,所设计方能够有效抑制信道间干扰和符号间干扰,降低通信系统对多普勒频移的敏感度,取得优异的误码性能。     

被动时反与自适应均衡相联合的水声通信研究

在实际的水声环境中,被动时反处理单向传输、实施简单,可以减小信道衰落的影响并重组多途信号,抑制码间干扰,但因水声信道复杂性等的影响,接收到信号经被动时反处理后仍存在残余的码间干扰,为此,被动时反处理后,基于递归最小二乘（RLS）的判决反馈自适应均衡处理方法被用来消除这些残余的码间干扰。复杂的实验室波导试验结果表明这种联合处理：（1）实现了无误码传输,（2）自适应均衡器的抽头数较少,计算复杂度较低。验证了被动时间反转和自适应均衡相联合的信号处理方法在相位相干水下通信中的可靠性与高效性。     

共生生物搜索算法在水声信道均衡中的应用

由于多径效应和频散效应导致水声信道中声信号衰减和失真严重,传统均衡技术不能满足在水声信道中应用的要求,近年来神经网络在均衡技术方面的突出表现受到广泛关注,因此,本文提出一种高效的神经网络训练算法,即基于非线性自回归神经网络的改进共生生物搜索算法(简称NARX-nSOS算法)实现水声信道均衡。该算法在非线性自回归神经网络(Nonlinear Autoregressive Neural Network with Exogenous Inputs, NARX)均衡器的基础上,用共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search, SOS)来进行优化,并结合反向学习算法(Opposition-Based Learning, OBL)来提高该算法的收敛能力,利用计算机对NARX-nSOS算法的有效性进行了仿真验证,结果证明NARXnSOS算法加快了收敛速度,通信质量得到了显著提高。     

一种用于水声相干通信的快速自适应自最佳均衡器

多通道判决反馈均衡器(MC-DFE)是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰(ISI)的主要手段。本文提出了一种用于水声相干通信系统的分集合并自最佳自适应多通道判决反馈均衡器。该算法将快速自优化LMS分集合并(FOLMSDC)算法、快速自优化LMS(FOLMS)算法和快速自优化LMS相位补偿(FOLMSPC)算法有机地结合在一起。该算法一方面可以进一步减少运算复杂度,另一方面,由于算法中的步长因子和相位跟踪因子可以自适应地更新,因此算法可以更好地跟踪水声信道的变化,进一步提高通信系统的接收性能。仿真结果表明,本文提出的算法的性能优于现有算法。     

OFDM水声通信线性最小均方误差算法信道均衡

正交频分复用在高速水声通信中的应用越来越广泛.水声信道是多径、高噪声的衰落信道.由于信道条件差,容易产生码间干扰,信道均衡技术是提高通信系统性能的重要技术.提出了线性最小均方估计在水声通信系统中应用的方案,研究了实际通信中利用调频信号如何确定信号的平均多径时延、最大多径时延,比较了不同调频信号测量信道的性能.该方案基于导频辅助均衡方法,利用调频信号测量信道,获得的信道统计信息,计算信道的自相关矩阵.从而根据线性最小均方误差算法进行信道均衡.通过仿真和湖试进行验证,结果表明该方案效果较好,对系统性能改善比较明显.     

稀疏多径信道自适应均衡算法研究

针对传统自适应均衡算法在稀疏多径信道中性能较差的问题,提出了一种基于l₂-范数的自适应均衡算法。该算法利用稀疏多径信道下均衡器权值的稀疏性,将自适应均衡器的训练过程看作压缩感知理论中稀疏信号对字典的加权求和,以解决迭代参数的设置及收敛速度慢的问题。该算法将l₂-范数和压缩感知相结合,不仅提高了权值的精度,而且降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法计算量小,训练序列少,具有较好的性能,对提高系统的通信性能具有参考价值。     

拟牛顿优化BP网络盲判决反馈均衡器

针对水声通信严重多途效应导致的码间干扰,利用神经网络良好的非线性拟合能力,将盲判决反馈均衡器结构与神经网络相结合,同时通过拟牛顿算法提升神经网络的收敛速度,提出了一种拟牛顿优化神经网络的盲判决反馈均衡器。用两个单隐层误差反向传播（Back Propagation,BP）网络替换判决反馈均衡器前馈和反馈滤波器,利用拟牛顿迭代计算神经网络权值,在不计算二阶导数的前提下,使用近似矩阵来近似各层网络权值误差性能函数Hessian矩阵的逆矩阵,通过测量各层权值的梯度变化进行迭代计算。应用自动增益控制和锁相环进行幅度和相位修正。仿真结果表明,拟牛顿优化神经网络的盲判决反馈均衡器在水声信道均衡问题中具有更快的收敛速度及更低的误码率。     

一种新颖的水声相干通信接收算法

为了克服水声信道的多径衰落,消除码间干扰,获得可靠的数据传输,提出了一种新颖的水声相干通信接收算法。该新型算法有两个优点:一是将自适应判决反馈均衡器和迭代译码技术相结合,二是译码采用Turbo译码原理,整个译码系统可以看作是串联迭代译码器,只是其中的内部译码器被编码比特对数似然率(LLR)计算器所取代,有效地降低了运算复杂度。同时,自适应判决反馈均衡器采用了变步长因子算法,改善了均衡器的收敛速度。仿真实验验证了该组合接收算法的性能     

浅海水声信道中的一种带循环均衡的Turbo译码结构

针对浅海水声信道长时延、强多途干扰的特点,建立了一种新的带自适应循环判决反馈均衡的Turbo译码结构,并对其性能进行了仿真研究.该结构对典型的Turbo译码器进行了改进,使之不但能输出信息比特,同时又能输出校验比特,这些比特经硬判决、符号映射及信道交织后反馈回判决反馈均衡器,构成带自适应循环判决反馈均衡的Turbo译码结构.厦门港实测5途浅海水声信道仿真结果显示,该结构具有优良的抗多途性能,信噪比大于4dB时,误比特率小于10-5,比联合判决反馈均衡的Turbo译码结构提高了约2.5dB.     

一种浅海水声信道分数间隔自适应均衡算法研究

水声信道是最为复杂的数据通信环境之一,而具有重要军用和商用价值的浅海水声信道,其多径与频散效应更为严重。在浅海水声数字通信中,普遍存在着码间干扰和码内干扰效应,严重影响了水下通信的速度和质量。在判决反馈结构的基础上,采用分数的方法,提出了一种适用于浅海水声信道的自适应均衡算法,并通过计算机仿真实验与整数方法进行了性能对比。传输信号采用正交相移键控调制方式,以有效利用有限通信带宽。仿真结果表明,该算法获得了较快的收敛速度和较小的稳态误差,提高了水声通信的有效性及可靠性,因而具有良好的工程应用价值。     

一种码分多址水声多用户接收系统

研究了一种水声异步多用户通信非集中式接收机系统,将码分多址和空时自适应滤波、多通道判决反馈均衡相结合,克服多用户系统中的多址干扰（MAI）以及水声信道多途效应引起的码间干扰（ISI）,实现指定用户的正确接收。利用实测多通道浅海水声信道响应函数进行了三个用户的异步通信仿真,分别比较了空时滤波均衡与单通道直接解扩、空间分集合并均衡等接收算法的性能,显示了空时滤波均衡接收机在抑制多址干扰、码间干扰、正确区分不同用户等方面的优点。码分多址机制和空时滤波均衡结合使用的特点使系统适合于低速数据传输且水声信道变化较慢的场合。