均衡技术PPT课件

• 线性均衡小于DFE • 迫零均衡（ZF）大于最小均方误差均衡（MMSE）
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第二部分 三类均衡器
• 线性均衡器（ZF和MMSE） • 判决反馈均衡器 • 最大似然序列估计—Viterbi检测 • 均衡器结构的比较
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一、线性均衡器（P269-P274）
• 基本原理： ni
Ci
• Ci F(z)
E(z)
• 其中： Ci 发送序列， F(z) 噪声信道传输， E(z)
包括：
•迫零DFE •最小均方误差DFE
对比线性均衡器：
•减小了噪声功率（非线性均衡器的优点） •详见课本P276 例16.2
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三、最大似然序列估计MLSE —Viterbi检测(P276-P278)
• MLSE基本思想：
• 即：使下式最小化
• 计算量大，复杂度高，采用Viterbi算法和经典的最大似
矩阵。
• 3、输出响应
• 例题：课件、作业16.5
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最小均方误差（MMSE）均衡器
• 基本原理
常用算法：
• 注：非重点，详见课件和课本P271-P274
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二、判决反馈均衡器DFE（P275-P276）
• 基本思想：去除已判决信号产生的影响。
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二、判决反馈均衡器DFE（P275-P276）
然6.3） 作业16.6
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四、均衡器结构的比较（P279）
• 噪声：
• 线性均衡器大于非线性均衡器
• 处理传输零点：
• 迫零均衡有此问题(传输零点)
• 计算量：
• 线性均衡和DFE差别不大 • Viterbi 大大降低MLSE复杂度
• 对信道错估敏感度：
移动衰落信道具有随机性和时变性，要求均衡器 必须能够实时跟踪通信信道的时变特性，这种均衡 器又被称为自适应均衡器。
基本工作模式：
训练模式：发送已知的训练序列 跟踪模式：通过自适应算法跟踪不断变化的信道
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概述
基于自适应均衡，引出如下均衡器：
1.线性均衡器 2.非线性均衡
判决反馈均衡器 最大似然序列估计-Viterbi检测 3.分数间隔均衡器 4.盲均衡
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概述
物理概念解释
均衡器与信道传输特性有关
时域：传输信道是时延色散的,那么均衡器通过调 整滤波器系数削弱采样时刻符号间的干扰。
频域：传输信道是频率选择性的，那么均衡器将增 强频率衰落大的频谱部分，而削弱频率衰落小的部 分，以使收到信号频谱的各部分衰落趋于平坦，相 位趋于线性。
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概述
三.如何实现均衡？
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概述
四.信道响应模型：
采用均衡器E(Z)，消除ISI
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概述
五.GSM信道估计： 帧结构：
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概述
时隙组成：
0：控制时隙 F：频率校正信道 S：同步时隙
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B：控制信道 C：广播信道
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概述
各种突发脉冲：
训练序列：发射机发射一个已知的训练序列，用户数据紧跟在训 练序列之后。接收机的均衡器收到训练序列后，通过某种均 衡算法评估信道特性h(t)，修正滤波器系数e(t)使之接近最 佳值，从而对信道做出补偿。
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第九章
均衡
马惠芳 11282040 耿云杰 11282032
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目录
1 概述 2 三类均衡器
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概述
一.为什么要使用均衡技术?
无线信道会产生时延色散，从发射机到接收机，各多径分量有不同 的传输时间，导致符号间干扰（ISI），ISI和噪声使被传输的信号产生 变形，从而在接收时发生误码。
2K+1个抽头的有限冲击滤波器FIR
• 则：
• 对应矩阵形式：
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我们要做的：
• 找到一个滤波器，确定“最佳”滤波器系数。 • 最佳是相对两种不同的均衡算法而言的，即：
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迫零（ZF）均衡器
• 基本原理：
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迫零（ZF）均衡器
• 具体计算： • 1、期望输出
• 2、抽头系数
• 注意：计算矩阵的逆 (A|E)经过初等行变换得到(E|B)，则B为A的逆
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概述
分数间隔均衡器：
基于采样频率至少等于2倍信号最高频率的准则，接收信号基 本没有混叠，均衡器补偿的是混叠前的信号失真，所以对于 信道失真和时钟的要求相对较低。 抽头间隔不到一个符号间隔，一般为1/2个符号间隔。 最佳分数间隔均衡器等效于匹配滤波器连接符号间隔均衡器 的最佳接收机。
盲均衡
基于不利用训练序列初始调整系数的均衡技术称为盲均衡 利用发送信号已知的统计特性来估计信道和数据 通过使均衡器输出的某些统计特性与发送信号的已知统计特 性相匹配，来调整均衡器的系数。
虽然编码和分集技术可以减小由符号间干扰带来的误码，但不能 完全消除。
均衡技术是对付符号间干扰的有效手段。
注意： 名词解释ISI
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概述
二.什么是均衡技术？
均衡器与信道传输特性有关，校正由信道引入的失真。 数学解释：
时域：
即：接收信号在采样时刻上无符号间干扰。
频域： 即：使信道和均衡器的传输函数的乘积为常数。