实验三 信道均衡器实验

信道均衡在5G通信系统中的应用案例一、信道均衡在5G通信系统中的应用概述信道均衡是通信系统中一个至关重要的技术，它通过补偿信道引起的信号失真，以提高通信系统的性能。

在5G通信系统中，由于其高数据传输速率和复杂多变的通信环境，信道均衡技术的应用变得尤为关键。

本文将探讨信道均衡技术在5G通信系统中的应用案例，分析其在不同场景下的作用和效果。

1.1 信道均衡技术的核心原理信道均衡技术主要基于对信道特性的估计，通过调整接收信号，以抵消信道引起的时延扩展、衰减和相位变化。

在5G通信系统中，信道均衡器通常采用自适应滤波器，根据实时的信道状态信息动态调整滤波器系数，以实现最优的均衡效果。

1.2 信道均衡技术在5G通信系统中的应用场景5G通信系统因其高速率、大连接数和低时延的特点，对信道均衡技术提出了更高的要求。

信道均衡技术在5G通信系统中的应用场景包括：- 移动宽带通信：在高速移动环境下，信道均衡技术能够有效减少多径效应和频率选择性衰落，保证数据传输的稳定性和可靠性。

- 大规模机器类通信：在物联网(IoT)应用中，信道均衡技术有助于提高设备间的通信质量，确保大量设备的有效接入和数据传输。

- 车联网(V2X)通信：在车联网系统中，信道均衡技术对于实现车辆间高速、低延迟的通信至关重要，有助于提升交通安全和效率。

二、信道均衡技术在5G通信系统中的应用案例分析2.1 移动宽带通信中的信道均衡应用在移动宽带通信中，用户设备在高速移动过程中，信号会经历复杂的多径传播，导致接收信号出现时延扩展和频率选择性衰落。

信道均衡技术通过估计信道的冲激响应，采用自适应滤波器对接收信号进行均衡处理，以减少信号失真，提高数据传输速率和通信质量。

案例分析：在一项针对城市环境中5G移动宽带通信的研究中，研究人员通过实测数据发现，采用信道均衡技术后，系统在高速移动场景下的误码率(BER)显著降低，数据传输速率提高了20%以上。

此外，信道均衡器的自适应能力使得系统能够快速响应信道条件的变化，有效提升了通信的稳定性。

FIR::Finite Impulse Response 有限冲激响应信道估计和均衡基本概念传输层组成信道均衡是宽带系统区别与窄带系统的一个明显特征信道均衡的原因•地面无线广播传输信道中(主要是VHF和UHF频段)是一个复杂的时变频率选择性衰落信道多径干扰（100us对应30公里）多普勒效应（100Hz)•均衡器产生与信道多径相反的特性，抵消信道的时变多径传播特性引起的码间干扰•信道是时变的，要求均衡器的特性能够自动适应信道的变化而均衡，故称自适应均衡。

•信道估计: 估计信道函数的过程•信道均衡: 使用得到的信道估计来补偿信道的过程均衡器的分类•均衡处理方法时域均衡器：单载波数字通信中多采用时域均衡器，从时域的冲激响应考虑正交频分复用OFDM调制：采用频域均衡•是否使用训练序列或导频DA（数据辅助）DD（判决指向）NDA（盲均衡）：需要在接收到足够多的数据情况下才能得到一个可靠的估计导频或训练序列的插入地面数字电视一般使用DA方式信道估计和均衡•多径衰落信道可以看成是在时间和频率上的一个二维信号•训练序列时域的间隔取决于信道的相关时间•训练序列频域的间隔取决于相关带宽•训练序列对信道在时-频空间的不同点上进行采样，利用采样插值即可得到整个信道的频率响应值时域均衡器•均衡器的输出是否用于反馈控制线性均衡器：输出未被用于反馈控制非线性均衡器：输出用于反馈，如判决反馈均衡器（DFE－decision Feedback Equalizer）•线性均衡器如何求解线性均衡器系数Cj ?•常用的优化均衡器系数的准则迫零准则: 信道逆滤波器均衡技术带均衡器的数字通信系统的等效模型理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调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。

均衡技术-基本原理均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。

本科学生设计性实验报告
学号姓名
学院物电学院专业、班级
实验课程名称现代通讯原理实验及仿真
教师及职称
开课学期2013 至2014 学年下学期
填报时间2014 年06 月04 日
云南师范大学教务处编印
图3 仿真系统框图
图4 基带数字传输发送端图5 数据发生器Source Data
图6 串扰信道模型
）基带数字传输接收端
图8 信道均衡器模型结构
图9 Matlab界面
4.3 在图9中，选择：File>New>Model新建文件，保存在matlab工作目录下，
并取名为equalizer.mdl。

4.4 在Find命令行处输入：Bernouli Binary Generator，就在窗口的右边找到
图11 接收信号（均衡之前）的眼图
图13 均衡前（上）和均衡后（下）信号波形比较。

《信号与系统》课程设计——数字通信系统中ISI 信道均衡器的设计和性能仿真【设计题目】数字通信系统中ISI 信道均衡器的设计和性能仿真【设计要求】(1) 实现数字通信系统的误码率测试程序。

(2) 仿真码间串扰ISI 的影响。

(3) 讨论均衡器的性能。

【设计工具】MATLAB【设计原理】1、一个简单的二进制数字通信系统假设一个简单的二进制数字通信系统，接收机接收到的第n 个时间的信号Y n 可以描述为n n n N b Y +-=)12( （1）其中b n 是发射机发送的第n 个比特信息，b=0或b=1；N n 是接收机接收到信号的同时接收到的噪声，通常描述成均值为0，方差为2σ的高斯分布的随机噪声。

;1 ,0N Y b +-==.1 ,1N Y b ++==如果没有噪声存在，可以很容易地从接收到的信号Y 恢复出信息比特b 。

噪声较小时，若b=0，Y 更接近-1；若b=1，则Y 更接近+1，因此可以通过Y 的正负号恢复信息比特，即0~ ,0 if ;1~ ,0 if =<=>b Y b Y这个过程称为判决，b ~是恢复的比特信息。

但是由于噪声N 的随机性，总有一定的可能会出现较大的N 值，一旦噪声N 大到改变了接收信号Y 的正负号，就会出现判决的错误，导致误码的出现。

实际上，对于这种简单的系统，误码率（即误码出现的概率，Bit Error Rate ，BER ）只与2/1σ有关。

定义信噪比（Signal-to-noise ratio ，SNR ）2/1σ=SNR ，分子为信号功率，从（1）可知不考虑噪声时信号部分的功率恒等于1；分母为噪声的功率2σ。

下面的MATLAB 例程可以很容易仿真得到SNRdB=5dB（)(log 1010SNR SNRdB ⨯=）时的BER 值。

MATLAB 例程：clear all; close all; % 将MATLAB 的变量清空SNRdB = 10; % 定义SNRdBSNR = 10^(SNRdB/10); % 获得SNRNoise_sigma = sqrt(1/SNR); % 从SNR 求出噪声的方差根NN = 1000000; % 仿真的比特总个数B_in = randint(1, NN); % randint()随机产生NN 个比特信号作为输入Y = (2*B_in - 1) + Noise_sigma*randn(1, NN); % randn()是产生高斯随机数的函数B_out = (Y > 0); % 判决N_error = sum(B_in ~= B_out) % 统计误码个数BER = N_error/NN % 计算BER对MATLAB 例程进行必要的修改，仿真SNRdB 从0dB 到10dB 时的BER ，MATLAB 的semilogy()绘图函数，请自己查阅MATLAB 帮助了解该函数的使用说明。

FIR::Finite Impulse Response 有限冲激响应信道估计和均衡基本概念传输层组成信道均衡是宽带系统区别与窄带系统的一个明显特征信道均衡的原因•地面无线广播传输信道中(主要是VHF和UHF频段)是一个复杂的时变频率选择性衰落信道多径干扰（100us对应30公里）多普勒效应（100Hz)•均衡器产生与信道多径相反的特性，抵消信道的时变多径传播特性引起的码间干扰•信道是时变的，要求均衡器的特性能够自动适应信道的变化而均衡，故称自适应均衡。

•信道估计: 估计信道函数的过程•信道均衡: 使用得到的信道估计来补偿信道的过程均衡器的分类•均衡处理方法时域均衡器：单载波数字通信中多采用时域均衡器，从时域的冲激响应考虑正交频分复用OFDM调制：采用频域均衡•是否使用训练序列或导频DA（数据辅助）DD（判决指向）NDA（盲均衡）：需要在接收到足够多的数据情况下才能得到一个可靠的估计导频或训练序列的插入地面数字电视一般使用DA方式信道估计和均衡•多径衰落信道可以看成是在时间和频率上的一个二维信号•训练序列时域的间隔取决于信道的相关时间•训练序列频域的间隔取决于相关带宽•训练序列对信道在时-频空间的不同点上进行采样，利用采样插值即可得到整个信道的频率响应值时域均衡器•均衡器的输出是否用于反馈控制线性均衡器：输出未被用于反馈控制非线性均衡器：输出用于反馈，如判决反馈均衡器（DFE－decision Feedback Equalizer）•线性均衡器如何求解线性均衡器系数Cj ?•常用的优化均衡器系数的准则迫零准则: 信道逆滤波器均衡技术带均衡器的数字通信系统的等效模型理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调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。

均衡技术-基本原理均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。

实习(调研)报告1.课题来源及意义通常信道特性是一个复杂的函数，它可能包括各种线性失真、非线性失真、交调失真、衰落等。

同时由于信道的迟延特性和损耗特性随时间做随机变化，因此，信道特性往往只能用随机的过程来进行描述。

例如，在蜂窝式移动通信中，电磁波会因为碰撞到建筑物或者其他物体而产生反射、散射、绕射，此外发射端和接收端还会受到周围环境的干扰，从而产生时变现象，其结果为信号能量会不止一条路径到达接收天线，我们称之为多径传播。

数字信号经过这样的信道传输后，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的特性，减少码间干扰的影响。

均衡可以从时域和频域两个不同的角度来考虑：频域均衡是利用可调滤波器的频率特性来弥补实际信道的幅频特性和群延时特性，使包括均衡器在内的整个系统的总频率特性满足无码间干扰传输条件。

时域均衡是从时间响应的角度考虑，使包括均衡器在内的整个传输系统的冲击响应满足无码间干扰的条件。

而随着数字信号的处理理论和超大规模集成电路的发展，时域均衡器已成为当今高速数字通信中所使用的主要方法。

总而言之，由多径影响而导致的码间干扰(ISI)会使被传输的信号产生变形，从而在接收时发生误码。

因此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，而均衡正是对付码间干扰的一项技术。

除了存在码间干扰以外，还可能存在由于载波间的正交特性遭到破坏而出现的子载波间干扰(ICI)。

因此也有必要采用一定的均衡技术来消除子载波间干扰，以提高系统性能。

2.国内外发展现状分析最常用于均衡的线性滤波器是一个横向滤波器，称为线性均衡。

有两种常用的方法确定均衡器的抽头系数:迫零(ZF)准则和最小均方误差(MMSE)准则。

研究表明，线性均衡器对于像固定电话这样的信道来说性能良好，因此这种算法被广泛应用到各种码间干扰不是很严重的场合。

实验一 LMMSE 估计在信道均衡中的应用一、 实验目的1. 熟练掌握LMMSE 的原理及应用；2. 在给定的问题背景条件下，通过仿真实验根据观测信号估计输入信号，从而加深对LMMSE 估计的理解。

二、 实验原理Bayes而最大似然估计则需要但是，在很多实际情况下，它们是未知的。

另外，最大似然估计会导致非线性问题，不容易求解。

因此，不需要先验知识、并且容易实现的线性估计方法就显得十分有吸引力。

线性均方估计（LMS ）和最小二乘估计（LSE ）就是这样两类参数估计方法。

在这里，介绍的就是采用最小均方误差（MMSE ）准则的线性最小均方误差（LMMSE ）估计。

1. 引言MMSE 准则下设计出的估计器通常非常复杂，不便于实现。

为便于实现，要x 之间满足线性关系，即：●N*1维的观测数据矢量；●P*1维的待估计随机参数矢量； ●P*1维和P*N 维系数矩阵。

2. LMMSE 估计的求解：以均方误差MSE 为代价函数，计算使得均方误差最小时所求的最佳矩阵A 、BLMMSE E=θ1xxx C C θ-=θLMMSE 估计通常以上式的形式出现。

LMMSE 退化为如下形式：1x xx C C θ-=θ3. LMMSE 估计的应用条件：● 已知观测数据与待估计参数的一阶和二阶统计量。

● 待估计参数能够较好地由观测数据的线性组合描述。

4. 线性模型下的LMMSE 估计若XLMMSE 估计为三、实验内容 1．实验背景与任务本实验考虑如图1ISI 失真信道传输，叠加高斯加性白噪声。

图1 基带等效数据传输模型发送信号采用QPSKISI 信道的冲激响应以向本实验采用如下冲激响应：本实验要求采用线性模型下的线性LMMSE 估计方法，2.实验过程本实验采用Matlab仿真工具，具体实验步骤如下：a)首先产生0～31000b)QPSK调制；c)再次，将已调信号过ISI失真信道，并叠加上信噪比为20dB的高，协方差矩0.01的单位阵；d)之后，根据上述所介绍的LMMSE则根据公式可得到QPSK已调信号的估计序列。