MIMO系统的自适应均衡技术研究

研究了用于MIMO系统的自适应均衡的几种算法，比较了最小均方算法(LMS)、递归最小二乘算法(RLS)、判决反馈算法(DFE)、格型梯度自适应均衡算法(GALE)和格型最小二乘自适应均衡算法(LSALE)。文章的最后给出了仿真结果及结论。     

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。     

编码符号串扰信道的迭代判决反馈均衡算法

本文提出了编码符号串扰信道的两种迭代判决反馈均衡(DFE)算法.采用Turbo原则将卷积码Viterbi译码后的判决经重编码、交织后反馈到前端的判决反馈均衡部分,每次迭代时由于DFE中判决反馈部分来自于经Viterbi译码后的重编码值(因而更可靠),经多次迭代后,系统误码率能得到显著提高.由于采用了DFE算法及迭代硬判反馈结构,系统复杂度较低,从而具有较高的实用价值.     

一种改进的判决反馈盲均衡算法研究

以提高信号传输的效率,消除多径效应对传输信号的影响为背景,首先介绍了判决反馈盲均衡算法(DFE算法)的均衡原理,并且在此基础上提出了改进的分数间隔变步长判决反馈盲均衡算法(FSE-VSDFE算法).通过实验仿真结果的分析可知,改进方法在收敛速度、剩余误差等方面取得了明显的改善,具有一定的实际应用价值.     

基于LMS算法的光纤信道自适应均衡器的研究

文章分析了影响光纤通信系统性能的主要因素,介绍了在理论分析的基础上建立的单模光纤信道仿真模型;还介绍了判决反馈均衡器(DFE)的基本结构和最小均方(LMS)误差算法,并用MATLAB软件仿真了采用LMS算法对10 Gbit/s光纤信道进行自适应均衡的性能.仿真结果表明,LMS算法简单、高效,能有效消除光纤色散和偏振模色散(PMD)引起的码间干扰,比较适合对均衡速度要求较高的光纤通信系统.     

数字电视接收机中的Block-DFE算法研究

针对地面数字电视传输国家标准(DTMB),研究并提出一种新的数据块判决反馈均衡算法.该算法利用QR因式分解以解决最小二乘方探测问题.通过Matlab仿真对传统判决反馈均衡算法(DFE)、循环构造频域均衡算法(OLA-FDE)和数据块判决反馈均衡算法(Block-DirE)在不同信噪比下的性能作了比较,验证了Block-DFE算法的优越性.     

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DVB-C的QAM接收机均衡技术研究与设计

介绍了一种基于DVB-C标准的QAM接收机均衡器方案.笔者首先介绍了均衡器的横向滤波器与判决反馈均衡器结构,其次阐述了几种常用的均衡算法,并对算法切换问题作了研究,然后综合结构和算法的优越性,选择采用DFE与盲均衡相结合的方式,在输入存在多径干扰和加性噪声的情况下,使用经典常数模算法(CMA)和面向判决的最小均方误差算法(DD-LMS),切换部分采用误差值切换,利用Matlab对16QAM,64QAM信号进行仿真,最后实现了QAM接收机对均衡器的要求.     

并行级联频域判决反馈(DFE)均衡策略及不匹配译码

该文提出了一种使用并行级联的turbo类型判决反馈均衡器(DFE)结构,用于抑制线性码间干扰。基于该结构又提出了一种低复杂度的基于频域迭代块判决反馈检测(Turbo Block DFE, TBDFE)算法。该并行策略比传统的块迭代判决反馈均衡算法(Iterative Block DFE, IBDFE)有更大的性能增益,且在信道估计存在相同的一定误差时,该结构与IBDFE的性能增益比没有估计误差时更大。该文还研究了SNR估计误差对TBDFE算法与传统IBDFE算法的影响,结果表明二者对SNR的过估计比欠估计均为敏感。     

自适应均衡算法在信道均衡技术中的应用研究

文中描述了两种非线性均衡器分别为判决反馈均衡器(DFE)和最大似然序列估计(MLSE)均衡器.所用信道模型为加性白高斯噪声信道,在DFE和线性均衡器(LE)中都是使用递归最小二乘(RLS)算法和最小均方(LMS)算法对数据进行分块处理.MLSE均衡器中使用了维特比最佳译码算法.就误比特性能来做以比较,DFE远好于LE,MLSE均衡器又明显优于DFE,并且它能达到几乎最优的性能.     

基于最大比特速率准则的FMT频域均衡算法

针对严格采样滤波多音调制(Filtered Multi-Tone modulation,FMT)系统符号间干扰严重的问题,通过推导严格采样FMT系统的矩阵表示式,提出了一种新的频域均衡算法,该算法以最大化比特速率为目标来确定均衡器的系数。仿真结果表明,在ATTC(Advanced Television Technology Center)E型信道条件下,新算法的可达比特率(Achievable Bit Rate,ABR)性能比最小均方误差准则的线性均衡和判决反馈均衡分别提高了40%和70%,误码率性能在BER为10-4则分别改善了3 dB和5 dB;而在WLAN信道条件下,新算法的ABR性能分别提高了45%和75%,误码率性能在BER为10-4则分别改善了6 dB和10 dB。     

基于快速信道捕获与系数映射均衡的流星通信接收机

针对流星余迹通信原理及信道特点,构造了基于自适应编码调制的变速率通信机制,提出了有效利用传输帧结构的快速信道估计及系数映射均衡的流星余迹通信接收机.在利用时域相关运算快速捕获流星信道冲击响应的基础上,推导出信道参数与均衡器系数之间的映射关系,直接计算出判决反馈均衡器的抽头系数,从而实现流星余迹通信自适应编码调制方式数据的可靠接收.该接收机在信道变化的情况下具有较快的收敛速度,和较好的抗噪声性能.仿真结果和复杂度分析验证了算法的有效性.     

An Efficient VLSI Architecture for Computing Decision Feedback Equalizer Coefficients from the Channel State Information

A novel algorithm and architecture for computing the optimal decision feedback equalizer (DFE) coefficients from a channel state information (CSI) estimate is present. The proposed algorithm maps well onto a linear chain of n highly pipelineable CORDIC based processing elements. It is thus well suited for VLSI implementation. Due to the very regular data flow, the number of processing elements may be reduced without sacrificing computational latency by recycling the data through a chain of less than n processing elements.The proposed architecture computes the optimal DFE coefficients of a twelve tap symbol spaced DFE suitable for HIPERLAN I in 2.7 s and requires only 0.7 mm² area on a 0.35 m CMOS process, assuming a clock frequency of 100 MHz.     

RLS Algorithm with Variable Fogetting Factor for Decision Feedback Equalizer over Time-Variant Fading Channels

In a high-rate indoor wireless personal communication system, the delay spread due to multipath propagation results in intersymbol interference (ISI) which can significantly increase the transmission bit error rate (BER). Decision feedback equalizer (DFE) is an efficient approach to combating the ISI. Recursive least squares (RLS) algorithm with a constant forgetting factor is often used to update the tap-coefficient vector of the DFE for ISI-free transmission. However, using a constant forgetting factor may not yield the optimal performance in a nonstationary environment. In this paper, an adaptive algorithm is developed to obtain a time-varying forgetting factor. The forgetting factor is used with the RLS algorithm in a DFE for calculating the tap-coefficient vector in order to minimize the squared equalization error due to input noise and due to channel dynamics. The algorithm is derived based on the argument that, for optimal filtering, the equalization errors should be uncorrelated. The adaptive forgetting factor can be obtained based on on-line equalization error measurements. Computer simulation results demonstrate that better transmission performance can be achieved by using the RLS algorithm with the adaptive forgetting factor than that with a constant forgetting factor previously proposed for optimal steady-state performance or a variable forgetting factor for a near deterministic system.     

协作MIMO中一种新的分布式VBLAST自适应DFE算法

具有低检测复杂度且可快速收敛的自适应空时均衡算法是实现多用户协作MIMO分布式空时编译码的关键。该文研究了分布式垂直型贝尔实验室分层空时编码(D-VBLAST)在多天线接收端的空时判决反馈均衡(DFE),提出了基于最小二乘准则的RLS-MIMO-DFE检测算法。相对于分布式VBLAST的极大似然(ML),迫零-排序串行干扰消除(ZF-OSIC)等检测算法,该算法可以达到快速收敛,且具有较低的检测复杂度。理论计算和仿真研究表明,在分布式VBLAST 22系统中,尽管RLS-MIMO-DFE算法性能稍逊于ML检测,但该算法可以有效折衷检测性能与计算复杂度,且自适应信道变化,可满足协作MIMO下行链路节点的实时性处理要求。     

An enhanced detection algorithm for V-BLAST system

I. Introduction It has shown that the use of Multi-Input Multi- Output (MIMO) can provide extraordinarily high spectral efficiencies in rich-scattering environment[1 In V-BLAST architecture[2,3] the streams of inde- pendent data are transmitted over different antennas thus maximizing the average data rate. The origina V-BLAST algorithm uses the iterative nulling and Decision Feedback Equalization (DFE) in decoding process, a relatively simple approach which can also result in error …     

一种组合的LSD和DFE V-BLAST检测算法

在多天线系统中,BLAST是提高系统通信容量的有效方式。最简单的空间复用方式是V-BLAST,它的检测算法相对简单,有ZF-DFE,MMSE-DFE,ML和ML-DFE等检测算法。该文在这几种算法的基础上,讨论了改进ML-DFE性能的方法,给出了ZF和MMSE方式的组合LSD和DFE检测算法。仿真表明LSD算法只需输出3个检测结果,在复杂度增加不多的条件下,就可以获得大的性能改进,而MMSE方式的算法较ZF算法有更好的性能。     

滑动窗快速横向滤波的自适应判决反馈均衡器算法

本文提出了一种基于滑动窗广义多路快速横向滤波（ＳＷＦＴＦ）的自适应判决反馈均衡器（ＤＦＦ）算法，它具有快速跟踪性能，故可用于快速时变多径衰落的信道。文中推导了ＳＷＦＴＦ－ＤＦＥ算法。在数字移动通信信道模型上，利用计算机模拟，在均方误差和误码率特性方面与其它均衡器算法进行了比较。     

一个用于背板通信的24Gb/s高速自适应组合均衡器

本文介绍了应用于背板通信系统中均衡器的设计与实现.该均衡器采用连续时间线性均衡器（Continuous Time Linear Equalizer,CTLE）和2抽头判决反馈均衡器（Decision Feedback Equalizer,DFE）的组合结构来消除信道码间干扰中的前标分量和后标分量.在设计中,CTLE采用双路均衡器结构补偿信道不同频率的损耗,减小了电路的面积和功耗;DFE采用半速率预处理结构来缓解传统DFE结构中关键反馈路径的时序限制,并采用模拟最小均方（Least Mean Square,LMS）算法电路控制DFE系数的自适应.电路采用IBM 0.13μm BiCMOS工艺设计并实现,测试结果表明对于经过18英寸背板后眼图完全闭合的24Gb/s的信号,均衡后的眼图水平张开度达到了0.81UI.整个均衡器芯片包括焊盘在内的芯片面积为0.78×0.8mm²,在3.3V的电源电压下,功耗为624mW.