基于M精编B的自适应均衡器的研究
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基于MATLAB的自适应均衡器的研究毕业论
基于MATLAB的自适应均衡器的研究毕业论自适应均衡器（Adaptive Equalizer）是一种用于消除信号传输中的失真影响的信号处理器。
在通信系统和数码信号处理中，信号在传输过程中容易受到噪声干扰和信号失真的影响，从而导致接收端的信号质量下降。
自适应均衡器通过根据接收端的反馈信息，调整均衡器的参数来补偿信号传输中的失真影响，从而提高信号质量。
MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。
它提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真。
基于MATLAB的自适应均衡器研究可以通过建立模型、仿真实验和性能评估来实现。
首先，在MATLAB中可以通过建立自适应均衡器模型来进行研究。
自适应均衡器的基本原理是根据接收信号和已知的传输信号之间的差异，调整均衡器的系数来补偿信号失真。
在MATLAB中，可以根据特定的信道模型和均衡算法来实现自适应均衡器模型。
其次，通过进行仿真实验可以验证自适应均衡器的性能。
在MATLAB 中，可以生成各种类型的信号，并通过添加噪声和失真来模拟信号传输中的实际情况。
然后，使用自适应均衡器模型来对仿真信号进行处理，并比较处理前后的信号质量。
通过观察误码率、信号噪声比等指标，可以评估自适应均衡器的性能。
最后，可以使用MATLAB进行自适应均衡器的性能分析和优化。
通过调整均衡器的参数和算法，可以优化自适应均衡器的性能。
MATLAB提供了各种工具和函数库，如优化算法工具箱、信号处理工具箱等，可以帮助研究人员快速分析和优化自适应均衡器的性能。
总之，基于MATLAB的自适应均衡器的研究可以通过建立模型、进行仿真实验和性能评估来实现。
MATLAB提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真，从而帮助研究人员深入了解和优化自适应均衡器的工作原理和性能。
综合课程设计基于Matlab的自适应均衡器设计
电子信息系综合课程设计基于Matlab的自适应均衡器设计专业名称通信工程班级学号学生姓名指导教师设计时间2010.12.20~2011.1.7课程设计任务书专业：学号：学生姓名（签名）：设计题目：基于Matlab的自适应均衡器设计一、设计实验条件实验室，Matlab软件二、设计任务及要求1. 课题要求系统学习时域均衡原理，掌握理论知识；2. 首先进行时域均衡原理和算法设计，再在所用的仿真软件Matlab上对设计进行仿真分析，最后写实验报告；3. 对整个系统设计进行回顾，总结心得。
三、设计报告的内容1.设计题目与设计任务（设计任务书）2.前言（绪论）(设计的目的、意义等)3.设计主体（各部分设计内容、分析、结论等）4.结束语（设计的收获、体会等）5.参考资料四、设计时间与安排1、设计时间：3周2、设计时间安排：熟悉实验设备、收集资料: 4天设计图纸、实验、计算、程序编写调试: 7天编写课程设计报告: 3天答辩: 1天基于Matlab的自适应均衡器设计一、设计目的及意义：通过本学期通信原理课程的学习，主要对数字信号系统的通信原理、传输机制等有了系统深入的了解。
而实践性的课程设计能够起到提高综合运用能力，加强理论知识的学习，提高实验技术，启发创造新思想的效果。
此次课程设计是自适应均衡器设计。
我们按照查找资料、软件选择、系统设计、仿真实现、结果优化这一流程进行。
不仅使我们进一步巩固了课程知识，也提高了我们分析问题、解决问题的能力。
二、设计主体：1 、设计原理数字信号经过这样的信道传输以后，由于受到了信道的非理想特性的影响，在接收端就会产生码间干扰(ISI)，使系统误码率上升，严重情况下使系统无法继续正常工作。
理论和实践证明，在接收系统中插入一种滤波器，可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。
时域均衡是利用均衡器产生的时间波形去直接校正已畸变的波形，使包括均衡器在内的整个系统的冲击响应满无码间串扰条件。
基于FPGA自适应均衡器的研究与实现的开题报告
基于FPGA自适应均衡器的研究与实现的开题报告一、研究背景及意义自适应均衡器（Adaptive Equalizer）是数字通信领域中的重要技术之一，能够对接收信号的失真进行补偿，从而提高系统的抗干扰能力和传输性能。
较早期的自适应均衡器是基于DSP处理器或者纯软件实现的，但是这种实现方式存在处理速度慢、功耗较大等问题。
而基于FPGA实现自适应均衡器可以有效解决这些问题，具有处理速度快、硬件可重构、可实现并行处理等优点，因此也成为了近年来广泛应用的实现方式。
本文将会探讨如何基于FPGA实现自适应均衡器，并研究不同均衡算法的优缺点，比较它们在不同信道环境下的性能差异。
研究结果将有助于提高数字通信系统的稳定性和性能表现，对智能终端、移动通信网络等领域具有一定的应用价值和市场前景。
二、研究内容及方法1.研究内容本研究将围绕如下的研究内容展开：（1）自适应均衡器的基本原理及各种均衡算法的模型推导和性能分析。
（2）基于FPGA的自适应均衡器系统的设计和实现，包括硬件电路系统的搭建和算法模块的软件设计。
（3）针对均衡器在不同信道环境下的性能差异进行实验和数据分析，比较不同算法性能的差异。
2.研究方法本研究将采用如下方法进行：（1）文献调研和理论分析：对自适应均衡器和各种均衡算法进行综述和调研，比较它们的优缺点，找出其中适合用于FPGA实现的算法。
（2）硬件电路设计：建立自适应均衡器硬件电路，包括模拟信号采集模块、ADC模块、FPGA模块、DAC模块和模拟输出模块等。
（3）算法模块设计：在FPGA中实现各种自适应均衡算法，比较它们在不同信道环境下的性能表现。
（4）实验和数据分析：利用仿真软件和实际硬件平台，对自适应均衡器在不同信道环境下的性能进行测试和分析，比较各种算法的性能差异。
三、预期成果1.硬件电路设计和实现自适应均衡器，测试其在不同信道环境下的性能表现。
2.实现自适应均衡器中的各个算法模块，比较它们的性能差异，找出适合实际应用的算法。
LMS自适应均衡算法研究及改进实验报告
目录一、绪论 (2)1.1 论文背景及研究意义 (2)1.2 音频简介 (2)1.3 自适应滤波理论的发展 (3)1.3.1 FIR滤波器的结构 (5)1.4 自适应滤波算法简介 (6)1.4.1 基于维纳滤波理论的算法 (6)1.4.2 基于卡尔曼滤波理论的算法 (7)1.4.3 基于最小二乘法的算法 (8)1.4.4 基于神经网络的算法 (8)1.5自适应LMS算法的发展 (9)1.5.1 LMS算法的历史 (9)1.5.2 LMS算法的发展现状 (10)1.5.3 LMS算法的发展前景 (10)1.6 变步长LMS算法 (11)二、最小均方算法 (12)2.1 LMS算法原理 (12)2.2 LMS算法性能分析 (13)2.2.1 收敛性 (13)2.2.2 收敛速度 (15)2.2.3 稳态误差 (16)2.2.4 计算复杂度 (17)2.3 变步长的LMS (17)三、实验过程 (19)3.1 LMS算法实现 (19)3.1.1 音频读取 (19)3.1.2 参考噪声及带噪信号的获得 (19)3.1.3 LMS算法 (21)3.1.4 代码实现 (23)3.2 VSSLMS算法实现 (25)3.2.1 VSSLMS算法 (25)3.2.2 代码实现 (27)3.3 本章总结 (29)四、总结与展望 (30)4.1 论文总结 (30)4.2 展望 (30)五、参考文献 (31)一、绪论1.1 论文背景及研究意义自适应信号处理是现代通信处理的一个重要分支学科。
与传输函数恒定的滤波器相比，自适应滤波器能根据环境自动调节抽头系数以达到最佳工作状态，被广泛应用于通信、雷达、系统控制和生物医学工程等领域。
自适应信号处理的主要应用有均衡、系统辨识、阵列信号的波束成形、噪声对消和预测编码等。
在音频降噪方面，自适应信号处理也应用诸多。
音频中降噪方法很多，按照是否有参考信号可以将降噪分为主动降噪和被动降噪。
自适应均衡实验报告
自适应均衡实验1、实验内容和目的下图显示了自适应均衡器原理结构图。
数据源（1）产生有零平均和单位方差的由符号+1和-1组成的Bernoulli 的序列{I (n )}。
数据源之后的信道可以用升余弦脉冲响应来模拟：20.5{1cos[(2)]}1,2,3()0n n h n Wπ⎧+-=⎪=⎨⎪⎩其它在此，参数W 用来控制信道失真的程度，信道失真的程度随着W 的增加而增加，W 同时也控制信道产生的特征值扩展。
随机噪声发生器（2）输出高斯白噪声序列v (n )，模拟信道中的噪声。
均衡器的输入是：31()()I()()k x n h k n k v n ==-+∑由于I (n )是独立的序列, v (n )与I (n )是不相关的，所以x (n )非零的最大相关长度是2。
训练信号的延迟与信道和均衡器对期望信号造成的总延迟相等。
信道脉冲响应h (n ) 是关n =2对称的，假定均衡器是线性相位的FIR 滤波器，总的延迟等于(1)22M -∆=+。
误差信号()()()e n y n y n =-∆-与()x n 用于自适应均衡器中执行RLS 算法。
利用以上假设条件研究LMS 自适应均衡器的性能，参数采用M =11、7∆=和20.001vσ=，对随机序列的200次实现来进行Monte Carlo 仿真。
实验目的：图1.1 自适应均衡器原理框图● 掌握RLS 算法原理及处理流程，分析对比不同信道参数与算法参数对RLS 性能的影响。
● 分析对比RLS 算法与LMS 算法的性能。
2、基本原理分析2.1 最小均方（LMS ）算法LMS 算法是一种以期望响应和滤波器输出信号之间误差的均方值最小为准则的,依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法，其显著特点和优点是它的简单性。
这种算法不需要计算相应的相关矩阵，也不需要进行矩阵运算。
LMS 算法是一种线性自适应滤波算法，是最简单的均衡算法。
基于LMS的自适应均衡技术的研究
第一章绪论§1.1 自适应均衡技术的由来在数字通信系统中，特别是高速数字传输系统中，均衡是一个很重要的问题，无论是通过公用电话交换网，或者是通过短波信道，微波信道和卫星信道，都需要使用均衡技术[6]。
本节将对均衡技术做一简要回顾。
数字通信系统中，为了提高频带利用率和业务性能，满足高可靠性各种非话业务的无线传输，特别是为移动ISDN（综合服务数据网）的引入，都需要（几十至上百千比特每秒）高速移动无线数字信号传输技术。
而在采用时分多址（TDMA）这种高速数字移动通信中，由于多径传播，不仅产生瑞利性衰落，且产生因延时分散而造成的频率选择性衰落，无疑会使电波传输特性恶化，造成接收信号既有单纯的电平移动，又伴随有波形失真产生，影响接收质量，且传输速率越高，多径传输所引起的码间干扰（ISI）就越严重。
码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍。
为了克服ISI引起的失真，在一个通信系统中常常使用称之为信道均衡的信号处理技术。
均衡器的目的通过使用滤波器或其它技术来重建原始信号，去掉ISI的影响，从而提高数据传输的可靠性。
从广义上讲，均衡可以指任何用来削弱干扰的信号处理操作。
在无线信道中，可以用各种各样的自适应均衡技术来消除干扰。
由于移动衰落信道具有随机性和时变性，这就要求均衡器必须能够实时地跟踪移动通信信道的时变特性，而这种均衡器又称为自适应均衡器。
自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
首先，发射机发射一个已知的、定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。
典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据序列，而紧跟在训练序列之后被传送的是用户数据。
接收机处的均衡器将通过递推算法来评估信道特性，并修正滤波器系数以对信道做出补偿。
在设计训练序列时，要求作到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个序列获得正确的滤波系数。
这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近最佳值。
基于LMS算法的自适应均衡器的MATLAB实现
来的这些通信网络 ,重要的就是要检测对网络高质量运行起神经 控制作用的 No. 7 信令 ,关键技术之一就是要开发出适合中国国情 的信令测试仪 。
参考文献 :
[1 ] 糜正琨 ,陈锡生 1 七号公路信令系统[M]1 北京 :人民邮电出 版社 ,19961162201
[2 ] 杨晋儒 ,吴立贞 1No. 7 信令系统技术手册 [ Z] . 北京 : 人民邮 电出版社 ,20011
Abstract : This paper introduces the principle and structure of automatic adaptive equalizer based on LMS. As it has many dis2 advantages , MATLAB tool can be used to simutate the convergence rate and precision of au kinds of automatic adaptive equaliz2 er Under different informati channel madels. algorithm and the ways to realize it with MATLAB. Key words : automatic adaptive equalizer ; LMS algorithm ; MATLAB
(下转第 69 页)
董宏成 ,等 :No. 7 信令在智能网 ( IN) 中的应用
69
5 结束语
通信网的最终目标是实现无论任何人 (Whoever) 、在任何时间 (Whenever) 和任何地方 (Wherever) 、以任何通信方式 (Whatever) 与 世界上的任何人(Whoever) 进行通信 ,即所谓的“5W”,这就是个人 通信。个人通信将各类通信业务与人联系起来 ,通过各种终端设 备随时随地为个人提供各种通信服务 。而实现个人通信的关键技 术之一就是要建立发达的智能网。No. 7 信令是开放式的模块式 结构 ,它在智能网的交换通信中起着非常重要的作用。No. 7 信令 不仅仅在智能网、移动智能网中得到广泛应用 ,而且被应用到 IP 业务、ISDN 业务以及未来的第三代移动通信。要检测和维护好未
浅谈自适应均衡器结构的研究
Ｌ Ｅ也称为抽头延迟 线滤波器或有限脉 冲响应滤 波器 ，实质上是一个用抽头延时线构成 的前馈结构横
向滤波器（ ｒ ｓ ｒ ｌ ｉ ｒ， Ｔａ ｖ ｓ ｌ ）均衡器的输入信号被送人 ｎ ｅ ａＦ ｔ ｅ 多抽头延迟线，每个延迟线 的延迟时间为一个符号宽 度 Ｔ 各延迟线的输出信号与抽头系数调整单元的输出 ， 相乘 ， 再将各相乘结果相加 ， 合并后信号的符号间干扰 已得 到 了很 好 的抑制 。
．
母 『习…一 ． ［
． ． ．
…
（ ＝ （ （＋）∑６ （一 ） ， ∑ａ）ｎ ｆ １ ） ｉ ｘ ＿ （ ， ｚ
ｉ１ ＝ ＝ １
、
Ｌ二 ————丰 … 一 一 佃
判决反馈均衡器 （ Ｆ ）是对线性均衡的重大改 ＤＥ 进， 它的输 出不含信道噪声． Ｄ Ｅ的结构可见判决反 从 Ｆ 馈均衡器以其抵抗多径干扰的 良好性能受到 了越来越
无线信道中电波传播复杂多样， 频率选择性衰落信
道 正是 无线 信 道 中的一 种 常 见类 型 。高速 信 号 经 由频
（） ｗｘｎ ） ＝ ￣（ —ｆ
ｔ ＝０
ｆ、 １
、‘
率选择性衰落信道传输， 会产生严重的符号 间干扰， 接 收端要正确恢复传输信息， 必须对符号问干扰进行补 偿， 通常采用的方法是均衡技术。 自 适应均衡器的特性
４ 分数 间隔均衡 器 （ Ｓ ｆ ｃｉｎ ｌ ｐ ｃ ｄ Ｆ Ｅ。ａ ｔ ａｌｓ ａ ｅ ｒ ｏ ｙ
图 ２ 判 决 反 馈 均 衡 器 图
ｅ ｕ ｌｅ ｑ ａｉ ） ｚ
均 衡器 抽头 间隔 严格 大 于符 号 率 的倒 数 。Ｆ Ｅ 比 Ｓ
过从均衡器的输出信号中减去适当加权的这些符号值 来消 除 ， 而前馈 滤波 器仅需 补偿剩 余 的小部 分 ＩＩ【２ Ｓ． Ｉ ］ ］。
向滤波器（ ｒ ｓ ｒ ｌ ｉ ｒ， Ｔａ ｖ ｓ ｌ ）均衡器的输入信号被送人 ｎ ｅ ａＦ ｔ ｅ 多抽头延迟线，每个延迟线 的延迟时间为一个符号宽 度 Ｔ 各延迟线的输出信号与抽头系数调整单元的输出 ， 相乘 ， 再将各相乘结果相加 ， 合并后信号的符号间干扰 已得 到 了很 好 的抑制 。
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判决反馈均衡器 （ Ｆ ）是对线性均衡的重大改 ＤＥ 进， 它的输 出不含信道噪声． Ｄ Ｅ的结构可见判决反 从 Ｆ 馈均衡器以其抵抗多径干扰的 良好性能受到 了越来越
无线信道中电波传播复杂多样， 频率选择性衰落信
道 正是 无线 信 道 中的一 种 常 见类 型 。高速 信 号 经 由频
（） ｗｘｎ ） ＝ ￣（ —ｆ
ｔ ＝０
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率选择性衰落信道传输， 会产生严重的符号 间干扰， 接 收端要正确恢复传输信息， 必须对符号问干扰进行补 偿， 通常采用的方法是均衡技术。 自 适应均衡器的特性
４ 分数 间隔均衡 器 （ Ｓ ｆ ｃｉｎ ｌ ｐ ｃ ｄ Ｆ Ｅ。ａ ｔ ａｌｓ ａ ｅ ｒ ｏ ｙ
图 ２ 判 决 反 馈 均 衡 器 图
ｅ ｕ ｌｅ ｑ ａｉ ） ｚ
均 衡器 抽头 间隔 严格 大 于符 号 率 的倒 数 。Ｆ Ｅ 比 Ｓ
过从均衡器的输出信号中减去适当加权的这些符号值 来消 除 ， 而前馈 滤波 器仅需 补偿剩 余 的小部 分 ＩＩ【２ Ｓ． Ｉ ］ ］。
MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明
MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。
在MATLAB环境下，可以进行ISI（Inter-Symbol Interference）信道仿真及自适应均衡器设计。
ISI是指传输过程中，当前符号对后续符号产生的干扰，会导致接收端的误码率增加。
自适应均衡器旨在消除ISI，提高信号的传输质量。
下面是一个示例程序，用于说明在MATLAB环境下进行ISI信道仿真及自适应均衡器设计的步骤和方法：1.生成发送信号：首先，定义发送信号的长度和发送符号序列。
可以使用随机数生成器或自定义发送符号序列。
例如，可以使用randi函数生成一个长度为N的随机二进制序列。
2.传输信号：将发送信号通过ISI信道传输。
可以使用MATLAB中的conv函数来模拟信号通过ISI信道，conv函数将发送信号与信道冲激响应进行卷积操作。
信道冲激响应可以根据具体的信道特性进行定义，例如，可以使用瑞利衰落信道或AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道。
3.加入噪声：在传输信号的基础上添加噪声。
可以使用MATLAB中的awgn函数来添加高斯白噪声。
awgn函数通过指定信号的信噪比（SNR）来控制噪声的强度。
4.接收信号：接收被噪声污染的信号。
可以使用MATLAB中的corr函数来计算接收信号与发送信号之间的相关性，以便后续均衡器设计。
5.自适应均衡器设计：使用自适应均衡器算法来消除ISI。
在MATLAB环境中，有多种自适应均衡器算法可供选择，包括LMS（Least Mean Squares）、NLMS （Normalized Least Mean Squares）、RLS（Recursive Least Squares）等算法。
6.误码率评估：使用误码率作为性能指标来评估均衡器的性能。
可以通过比较接收信号与发送信号之间的误差来计算误码率。
毕业论文-基于LMS算法的自适应线性均衡器设计
基于LMS算法的自适应线性均衡器设计摘要：在信息业快速发展的今天，进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。
影响移动通信质量和通信速度的一个重要因素是码间干扰，即串扰。
在一个实际的通信系统中，基带传输系统不可能完全满足理想的波形传输无失真条件，因而串扰几乎是不可避免的。
对串扰进行校正的电路称为均衡器，其实质是信道的一个逆滤波器。
信道均衡器是通信系统中一项重要的技术，它能够很好的补偿信道的非理想特性，从而减轻信号的畸变，降低误码率。
在高速通信、无线通信领域，信道对信号的畸变将更加的严重，因此信道均衡技术是不可或缺的。
本文介绍了自适应均衡器的基本理论、最小均方(LMS)算法的原理与设计、自适应的基本原理、线性均衡器的基本理论与设计，并结合归一化(NLMS)算法、递归最小二乘法(RLS)算法对最小均方(LMS)算法作了进一步说明，最终用MATLAB对基于LMS算法的自适应线性均衡器进行了仿真设计。
关键词：LMS算法；自适应；线性均衡器；(NLMS)算法；(RLS)算法LMS Algorithm Based on Adaptive LinearEqualizer DesignAbstract：The rapid development of information industry today, for fast and accurate communication is the basic requirement of various industries. Affect the quality of mobile communications and the communication speed is an important factor in inter-symbol interference, that is, crosstalk. In a practical communication system, base-band transmission system can not fully meet the ideal conditions for wave transmission without distortion, thus crosstalk is almost inevitable. The crosstalk correction circuit called equalizer, and its essence is an inverse channel filter. Channel equalizer is an important communication systems technology, it can be well compensated non-ideal characteristics of the channel, thereby reducing the signal distortion, reduce the error rate. In the high-speed communications, wireless communications, channel distortion of the signal will be more serious, so the channel equalization is indispensable.This article describes the basic theory of adaptive equalizer, the minimum mean square (LMS) algorithm and design principles, basic principles of adaptive linear equalizer of the basic theory and design, combined with normalized (NLMS) algorithm, recursive least squares (RLS) algorithm for least-mean-square (LMS) algorithm was further described, and ultimately using MA TLAB LMS algorithm based adaptive linear equalizer for simulation design.Key words：LMS algorithm; Adaptive; Linear equalizer; (NLMS) Algorithm; (RLS) Algorithm目录第1章绪论 (1)1.1均衡器研究背景及意义 (1)1.2国内外对均衡技术的研究动态 (3)1.3本文研究内容和主要工作 (4)第2章自适应均衡器基本理论 (5)2.1通信系统中的失真分析 (5)2.1.1、数字基带传输系统模型 (5)2.1.2通信系统中的噪声干扰 (5)2.1.3、通信系统的传输特性 (7)2.1.4、均衡技术 (8)2.2自适应滤波原理 (8)2.2.1、自适应滤波器的分类 (8)2.2.2、自适应滤波器的基本构成 (9)2.2.3、与普通滤波器的区别 (9)2.2.4、自适应过程 (10)2.3自适应滤波结构 (10)2.3.1、滤波器的实现结构 (11)第3章基于LMS算法自适应均衡原理 (14)3.1最小均方(LMS)算法基本原理 (14)3.1.1、最佳滤波器准则 (14)3.1.2MMSE准则 (14)3.1.3LMS迭代算法 (16)3.2最小均方（LMS）算法的性能分析 (18)3.2.1LMS算法的稳定性 (18)3.2.2LMS算法的收敛速度 (20)3.2.3LMS算法的性能学习曲线及稳态误差 (21)第4章基于LMS自适应均衡算法仿真 (23)4.1MATLAB简介 (23)4.2LMS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (23)4.2.1信道失真参数W（特征值分散）对系统的收敛性和稳态性的影响 (25)4.2.2迭代步长 对系统的收敛性和稳态性的影响 (27)4.2.3横向自适应滤波器的抽头数M对系统的收敛性和稳态性的影响 (28)第5章归一化LMS算法与RLS算法 (31)5.1基于LMS算法的归一化LMS算法 (31)5.1.1NLMS算法基本理论简介 (31)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (31)5.2RLS算法的自适应均衡的计算机仿真实现 (32)5.2.1RLS算法基本理论简介 (32)5.2.2RLS算法与LMS算法仿真比较 (33)第6章结论 (35)致谢 (37)参考文献 (38)附录1 (39)第1章绪论1.1 均衡器研究背景及意义在信息业快速发展的今天，进行快速准确的通信是各个行业的基本要求。
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基于M精编B的自适应均衡器的研究文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）基于M A T L A B的自适应均衡器的研究【摘要】:随着科技的发展，如何实现工作高效发展已经成为各个领域的首要因素，在通信领域亦是如此。
ISI（码间串扰）是干扰时变通信质量和传输速度的主要因素。
由于基带传输的通信系统不可能满足实际波形不失真的实时传输系统中，所以串扰是必然会发生的。
通常把消除串扰的滤波器称为均衡器，它其实就是一个逆滤波器通道。
信道失真在高速通信，无线通信中会更加严重，从而信道均衡技术是成为了通信传输中不可缺少的。
在通信系统中，优良的信道均衡器可以弥补信道不理想特性，降低信号传输错误率，从而达到降低信号失真的一种重要技术手段。
本文介绍了自适应均衡器的设计原则，结合递归最小二乘算法和最小均方算法。
最后运用MATLAB进一步分析仿真实现这些算法的自适应线性滤波器并分析其性能。
【关键词】：LMS算法；自适应；线性均衡器；RLS算法Research on Adaptive Equalizer Based on MATLAB Abstract：With the development of technology，how to efficiently achieve development has become a primary factor in various field，is also true in the field of communication. ISI is one of the important reasons for varying interference communication quality and transmission speed. Baseband transmission of the communication system can not meet the real-time actual waveform of undistorted transmission system， crosstalk is bound to arise. Crosstalk elimination circuit usually called equalizer came from the principle that it is an inversefilter channel. In communication systems， good channel equalizer to compensate for non-ideal characteristics of the channel in order to minimize signal distortion，an important technology to reduce the transmission error rate of the signal. Channel distortion in a high speed communication， wireless communication is more severe，so that channel equalization techniques become indispensable communication transmission.The article describes the design principles of the adaptive equalizer，combined with recursive least squares algorithm and the minimum mean square algorithm. Finally，further analysis of simulation using MATLAB adaptive linear filter these algorithms and analyze their performance.Key words：LMS algorithm；Adaptive；Linear equalizer；RLS algorithm目录第一章绪论均衡器研究背景及意义随着科技的快速发展，通信系统在其中肩负重任。
ISI是干扰通信质量和传输速度的重要原因。
而其中导致码间干扰的最主要原因是由于多径传输导致信道的非理想特性。
要使均衡信道不能达到理想状态的特性可以得到很好的弥补，从而降低了信号的失真度。
至今，信道均衡是解决多径效应的最主要技术方法。
在高速通信、无线通信领域，误码率会引起信道信号的严重失真，因此信道均衡技术是使得高速通信成为可能中不可或缺的技术手段。
由于移动通信环境具有时变性，就必须使得均衡技术要适应信道的时变多径传输，所以自适应能力是均衡技术必须具有的；因此，均衡算法的信号变化速度要自动跟踪通道的统计特性。
简言之，均衡算法的跟踪能力要随着信道特性变化。
为了获取信道的统计特性，在自适应均衡技术中，发端需要固定时间来发送一个特定的训练序列[1]，接收端通过这个训练寻列就可以使得均衡器的响应特性可以跟随信道响应特性，因此，均衡器脉冲系统由如上所述，满足无码间干扰的要求。
研究表明，以可调滤波器在接收端前置，信道系统特性的特点可以校正和补偿，从而使码间干扰所造成的不良影响得到减弱。
校正信道特性可以从频域和时域两个不同的方面考虑。
即频域均衡和。
频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件；而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，它是基于奈奎斯特第一准则[2]，通过调整滤波器抽头系数，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。
频域均衡适用于传输低速率数据时，因为频域均衡在信道特性保持不变；在高速数据传输中，时域均衡得到广泛应用，是因为它可以根据变化的信道特性来调整，从而有效地减小码间串扰。
人工调整和自动调整是调整滤波器抽头系数的两种常用方法。
对于已知信道特性，采用手动调整方式；未知的或随时间变化的信道特性，根据均衡器要求跟踪时变特性的通信信道，自动调整抽头系数，从而达到信道响应匹配。
第二种叫做自适应均衡器。
均衡器一般是通过滤波器来形成的，用滤波器来补偿脉冲的畸变，所以输出的样本已经是不存在码间串扰，无失真的信号。
换句话说，自适应系统解调输出的信号波形，是经过均衡器纠正的结果。
在数字信号传输的自适应均衡器是根据算法不断调整的滤波器系数以便随时适应变化，从而产生更好的失真补偿，致使滤波器始终工作在最佳状态。
基于LMS 算法的自适应均衡器，可以用使用MATLAB[3]软件来仿真，实现起来相对简单，可以克服在实际中成本高的缺点，达到了低成本高效率的目的，其中LMS算法是自适应滤波高效，典型算法之一，其结构简单，并且具有高稳定性；但是这种固定步长的算法必然存在某些不可控缺点，主要就是在收敛速度和失调量这对矛盾体。
随着科技的发展，为了克服这些缺点，人们发对LMS自适应算法进行了更加深入的研究，而当今最热门的研究就是对如何减少相关算法的运算量。
国内外研究现状均衡技术最初是用来克服电话信道相位的非线性引起的分散特性和频率特性不均匀的失真，广泛运用于电话信道这个领域。
在上个世纪60年代之前，调整均衡器的参数的方法有2种，可分为：固定的或者手动调整的，接下来就来简单介绍下均衡技术的发展史。
如表1-1表1-1 自适应技术的发展近年来，自适应均衡技术更是在生活中无处不在。
本文研究内容和主要工作第一章简要介绍自适应技术和均衡技术的研究状况。
第二章介绍了信道和自适应均衡基本理论。
第三章介绍LMS算法的原理。
第四章介绍RLS算法的原理。
第五章用MATLAB对LMS算法和RLS算法仿真和解析。
第六章总结。
（1）介绍均衡器的基础概念和自适应均衡器的原理，介绍和分析对LMS算法、、RLS算法的概念和原理。
（2）分析LMS算法和RLS算法的性能，包括其稳定性、收敛速度、稳态误差，并用MATLAB进行仿真验证。
（3）比较总结各种算法的优缺点。
第二章自适应均衡器原理及其分类事实上，该通信信道的特性是随时间变化的时变函数，所以由接收机接收的信号是发生码间干扰导致失真的信号。
自适应均衡器是一个跟踪的信号接收端不同的特性变化的自适应算法，然后调整滤波器的抽头系数，消除符号间干扰。
然后输出无失真信号波形。
信道一个通信系统，大概可以分为可由三大部分组成，分别是发送设备、信道与接收设备[4]，其中信道是有噪声的，会干扰信号的传输，也就是信道不可能完完全全允许一个信号完整的通过，这个媒介在某些方便会限制信号的通过，通常物理信道被划分为有线电视信道和无线广播信道两大信道，有线信道包括同轴电缆以及光纤等，无线信道电波传播，卫星中继，散射，和移动无线信道。
信道是信号的传输介质，可区分为2种类型：有线信道和无线信道。
电磁波的传播是在信道中的一个基本物理过程。
不管是什么信号的传播，都可以发现信道具有以下共同特性：(1)既有输入端和输出端；(2)大部分信道是线性的，即输出和输入量得关系满足一定线性函数[5]，在特殊情况下的信道可能存在非线性的函数；(3)信号通过信道后能量被衰减；(4)信号从输入端到输出端有一定的时间推迟；(5)所有通道都存在噪声，也就是说信道一开始就存在干扰。
可以用如图2-1描述信道，其输入信号是[])()()(t n t x f t y += （2-1）式中[])(t x f 表示其中输入信号)(t x 经过无干扰信道的函数关系，)(t n 表示加性噪声图2-1 信道模型（四端网络）在线性信道的传输特性就是传输函数)(w H c 。
长时间下)(w H c 不发生改变，就称为恒参信道；不然就是变参信道。
自适应均衡的原理和特点图2-2 数字通信系统的传输框图图2-2中，一般设置会让信号通过的信道，并且信道会对信号加以限制。
信道中会存在的干扰一般设置为均值为0的高斯白噪声，接收滤波器是用来接收信号的，并且尽最大可能去排除其他因素的干扰。
那么由图可知，系统的总特性为：)()()()(w G w C w G w H R T =（2-2）信道肯定对某些信号是加以限制或阻碍其通过，这种信道对通过的脉冲波形进行拓宽延伸。
当信道带宽远大于脉冲带宽时[6]，脉冲的拓展很小，当信道带宽接近于信号的带宽时，拓展将会超过一个码元周期，造成信号脉冲的重叠，称为码间串扰。
下面以第k 码元k a 为例来讨论。
传输系统模型如上图2-1所示。
在码间串扰下，如果对第k 码元k a 的判决，其实是在0S kT t +时刻：信道等效模型0000000()[()*()()]| [()()]| ()() ()[()]()S S S R t kT t n S R t kT t n n S S R S n k n S R S n ky kT t d t h t n t a h t nT n t a h kT t nT n kT t a h t a h k n T t n kT t =+∞=+=-∞∞=-∞≠+=+=-+=+-++=+-+++∑∑∑ (2-3）公式2-3中0()k a h t 是波形采样值判断的第一要素，们用它来确定k a 价值；0[()]nS n k a h k n T t ≠-+∑是除了第k 码元以外的其他有码元波形在第k 码元的抽样时刻上的叠加，这个就是干扰k a 的串扰值；()R n t 是高斯白噪声，()n t 通过接收滤波器后输出的噪声，0()R S n kT t +表示第k 码元的抽样时刻那一瞬间输出的噪声，显然，它就是自由组合的一种干扰。