移動通信原理西交大

2.5抗衰落技術現代移動通信BTS總體方案設計報告AbisA接口MSBSSOMC-R操作維護中心BSC基站控制器MSC移動交換中心BTS基站收發信機BTS基站收發信機BTS基站收發信機MSMSUm通過本章學習，著重解決以下問題：分集技術交織編碼均衡技術Rake接收技術2.5抗衰落技術克服衰落本次課教學目的：1、理解均衡器的均衡原理2、掌握均衡算法3、理解均衡器的實現方法4、掌握自適應均衡的結構、工作方式、和各算法的性能指標2.5抗衰落技術基本概念(BasicConcepts)

均衡本質：產生與信道相反的特性，用來抵消信道的時變多徑傳播特性引起的碼間串擾。均衡可分為頻域均衡和時域均衡時域均衡：使總的沖激響應滿足無碼間串擾的條件，多用于數字信道。頻域均衡：使總的傳遞函數（信道傳遞函數和均衡器傳遞函數）滿足無失真傳輸函數的條件，多用于模擬通信。自適應均衡器兩種工作模式:訓練模式和跟蹤模式。為了保證能有效地消除碼間串擾，需要周期性地作重復訓練。均衡器常被放在接收機的基帶或中頻部分實現2.5.4

均衡基礎(FundamentalsofEqualization)2.5.4

均衡基礎應用例子(AnApplicationExample)

通信系統結構框圖中的自適應均衡器框圖32.5.4

均衡原理（1）通信系統結構框圖中的自適應均衡器理論分析均衡器的期望輸出值為原始信息x(t)。則h(t)必須滿足下式：（1）均衡器的目的就是實現式(1)，其頻域表達式如下：（2）發送濾波器信道接收濾波器均衡器x(t)f(t)z(t)f(t)h(t)heq(t)

2.5.4均衡原理（2）通信系統結構框圖中的自適應均衡器理論分析式（2

）的物理意義：將經過信道后的信號中頻率衰落大的頻譜部分進行增強，衰落小的部分進行削弱，以使所收到頻譜的各部分衰落趨于平坦，相位趨于線性。===》均衡器實際上是傳輸信道的反向濾波器。由于理想基帶傳輸系統是按Nyquist第一準則建立，其發送和接收濾波的傳輸函數是以Nyquist取樣頻率fs為中心的的對稱滾降函數。所以理想信道的沖擊響應是h(t)，非理想（失真）信道的沖擊響應是f(t)

。原理說明信道失真和信道均衡h（t）為理想的沖激響應,在Nyquist取樣時刻，h（kTn）=0（k≠0）。f（t）在Nyquist取樣時刻，f（kTn）≠0（k≠0），從而形成碼間串擾。時域均衡的目的就是使經過均衡器的總沖激響應趨近h（t），以到達消除非理想信道引起的碼間串擾。

2.5.4

均衡原理（3）h（t）f（t）tf0f1f-1f-2f22.5.4

均衡算法（1）原理說明時域均衡

若f（t）是均衡器接收信號的脈沖響應，而z（t）是經過均衡器輸出的總脈沖響應，則有：

（3）其中，heq（t）是均衡器的脈沖響應。若令heq（t）為：

（4）其中T=1/fN，fN為Nyquist取樣頻率，Ck為加權系數。所以總脈沖響應可寫為：

（5）2.5.4

均衡算法（2）原理說明時域均衡

可見，引入均衡器后，輸出波形z（t）為輸入波形f（t）經過2N+1個不同時延的加權和。當t=nT時，有

（7）或簡寫為式中fn-k表示以n為中心前后第k個符號在取樣時刻t=nT時對第n個符號造成的碼間串擾。所以均衡的過程就是調節加權系數Ck(k=0)使下式成立。（8）（6）2.5.4

均衡算法（3）原理說明時域均衡

若用橫向濾波器實現均衡器，則如右圖所示：

問題：（1）如何產生系數序列{Ck}？====》均衡器的主要工作，即各種均衡算法。

（2）如何使得{Ck}隨信道變化而變化？====》自適應均衡算法。yk圖3.42.5.4

均衡算法（4）均衡準則與算法(EqualizationCriterionsandAlgorithms)均衡算法：調節加權系數以實現均衡的方法均衡準則：根據符號間干擾為最小來獲得加權系數Ck最小峰值失真準則：使干擾的峰值最小，消除取樣點的符號干擾。

最小均方誤差準則：使均衡器期望輸出值dk與實際輸出值的誤差ek=dk-的均方值最小，使輸出趨于理想的響應。常常最小均方（LMS）算法通過下列疊代操作來尋找最優的或接近最優的加權值：新權重=原先權重+常數*預測誤差*當前輸入向量其中預測誤差=期望輸出值-實際預測輸出值2.5.4

均衡技術分類(SurveyofEqualizationTechniques)均衡技術分類按均衡器傳遞函數分為線性均衡非線性均衡按均衡器結構分為橫向格型橫向信道預測按均衡器權重更新依據LMS:最小均方誤差算法RLS：遞推最小二乘算法2.5.4

均衡技術（1）(EqualizationTechniques)線性均衡概念：均衡器的輸出未應用于均衡器的反饋邏輯中線性均衡器形式：橫向濾波器或格型濾波器優點數值穩定性好復雜度低缺點當信道衰落嚴重不均時（即信道存在零點或深衰落時），性能不佳。原因：當出現深衰落時，線性均衡器會對該段頻譜及近旁產生很大的增益，從而增加了該段頻譜的噪聲。橫向濾波器結構（11）數學表達式：（9）圖3.62.5.4

均衡技術（2）(EqualizationTechniques)橫向濾波器結構

2.5.4均衡技術（3）(EqualizationTechniques)均衡技術分類(SurveyofEqualizationTechniques)非線性均衡概念：均衡器的輸出被應用于反饋邏輯中并影響了均衡器的后續輸出。形式：判決反饋均衡器、最大似然符號檢測均衡器和最大似然序列估值均衡器。優點：當頻譜衰落嚴重不均時，判決反饋濾波器仍能工作。缺點：復雜度高。判決反饋均衡結構機理：以判決反饋均衡器為例后饋濾波器由檢測器的輸出驅動，其系數可被調整以消除先前符號對當前符號的干擾。圖3.7（12）數學表達式：2.5.4

自適應均衡器(AdaptiveEqualizer)基本結構框圖圖3.8自適應均衡器的基本結構與工作方式

基本結構（判決反饋型）2.5.4

自適應均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)訓練模式：在最小均方誤差準則下，抽頭系數加權算法是使均衡器輸出的估值與所訓練序列的誤差ek的均方值為最小。判決模式（跟蹤模式）：誤差ek為基于均衡器輸出估計值與其判決值的之差，相應使得該誤差的均方值為最小。

盲算法：不需要在傳送時附加訓練序列，就可使均衡器收斂前饋濾波器反饋濾波器判決器自適應算法Σ輸出序列訓練序列Σ—+輸入

2.5.4自適應均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)自適應均衡器的結構與工作方式

基本工作過程首先，發射機發射一個已知的、定長的訓練序列，以便接收機處的均衡器可以作出正確的設置。緊跟在訓練序列之后被傳送的是用戶數據。在接收用戶數據時，用均衡器補償信道后判決得出所需數據。用自適應算法周期性地重復訓練均衡器，以跟蹤不斷變化的信道。2.5.4

自適應均衡(AlgorithmsforAdaptiveEqualization)自適應算法的性能指標(ThePerformanceofAnAlgorithm)收斂速度:系指對于恒定輸入，當迭代算法的迭代結果已經充分接近最優解時，算法所