无线通信信道均衡技术研究

MIMO系统均衡技术研究综述何仁剑;林云;李钦岗;吴勇军【摘要】MIMO是一种革命性的天线技术,不仅可以利用MIMO信道提供的空间复用增益提高信道的容量,同时还可以提高信道的可靠性,降低误码率.MIMO系统的传输环境是移动的多径衰落环境,因此接收端必须消除接收信号的符号间干扰和通道间干扰.实现这个目的而采用的均衡技术有两类:训练方法和盲方法.较早采用的方法是基于训练序列方法,这种方法的缺点是要消耗大量的传输带宽.而现在的不需要训练序列的盲方法对信号结构或者噪声特性等有特殊的要求.对几种MIMO空时均衡技术进行了分析比较,指出了每种均衡技术的特点,提出了研究新的MIMO均衡技术的发展方向.【期刊名称】《黑龙江科技信息》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】2页(P80,60)【关键词】MIMO;多天线;均衡【作者】何仁剑;林云;李钦岗;吴勇军【作者单位】重庆邮电大学,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆,400065【正文语种】中文MIMO(多输入多输出)系统现代数字通信领域最重大的技术突破之一。

主要特点是在通信系统的收发两端采用多天线配置来抑制信道衰落，在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下，大幅度提高信道容量。

均衡是可消除信道失真引起的符号间干扰(ISI)的技术，也是提高MIMO系统传输质量的关键技术之一[1]。

早期的MIMO均衡研究都是在平坦衰落的假设下，成熟于二代蜂窝通信的基于训练序列的均衡技术被率先发展应用到MIMO均衡领域中，出现了ZF、MMSE等线形均衡、LMS自适应均衡等。

随着研究的深入，考虑到MIMO技术的自身优点和一些特殊应用环境，出现了不需要训练序列的盲均衡和半盲均衡，将对当前MIMO均衡的发展现状作简要评述。

处于衰落环境中的多天线通信系统面临着同信道干扰和符号间干扰。

均衡技术的目标是消除多天线通信系统在衰落环境中的同信道干扰和符号间干扰[4]。

基于OFDM技术的无线通信系统的信道估计的研究目录1绪论 (1)1.1 研究内容及背景意义 (1)1.2 本论文所做的主要工作 (2)2 OFDM系统简介 (3)2.1 单载波通信与多载波通信 (3)2.2 OFDM基本原理 (5)2.3 OFDM的优缺点 (6)2.4 OFDM系统的关键技术 (7)3 OFDM信道估计及其性能仿真 (9)3.1 信道估计概述 (9)3.2 信道估计的目的 (10)3.3 OFDM信道特性 (10)3.4 信道估计方法 (13)3.4.1 插入导频法信道估计 (13)3.4.2 最小平方(LS)算法 (14)3.4.3 最小均方误差估计(MMSE) (17)3.4.4 线性最小均方误差(LMMSE)算法 (18)3.4.5 基于DFT变换的信道估计 (19)3.5性能比较与分析 (21)4改进的DFT算法及其性能仿真 (23)4.1 算法简介 (23)4.2 性能仿真 (25)5 结论与展望 (30)参考文献................................................................................. 错误!未定义书签。

答谢.. (31)1 绪论1.1 研究内容及背景意义近30年来，移动通信领域经历了从模拟到数字，窄带到宽带，低数据传输速率到高数据传输速率的演变。

第一代(1G:AMPS、TACS)和第二代(2G:GSM、IS-95CDMA)移动通信只能提供语音业务或部分低数据业务，为了实现个人通信，移动互联网，高清视频点播等超宽带，高数据传输速率业务，人们相继提出第三代(3G:CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA)和第四代(4G：LTE TDD、LTE FDD)移动通信，而其中的关键技术之一——正交频分复用(OFDM)成为研究热点。

OFDM技术的提出可以追溯到上世纪60年代，但由于当时大规模集成电路的限制，OFDM并未得到重视。

基于Q_learning方法的信道估计技术的研究摘要无线通信系统的信道估计与均衡技术研究是通信领域研究的重点内容。

伴随着通信领域的快速发展，传统的信道估计均衡技术已经难以满足通信系统运行的需求，如何应用高效的无线通信信道估计与均衡技术已经成为制约数字通信领域的重要影响因素。

本文研究了在最小二乘（Least Squre，LS）算法的基础上运用强化学習中的Q_learning算法对无线通信系统进行信道估计，仿真结果表明基于Q_learning算法的信道估计有效提高了估计精度，有效降低信号传输的误码率。

关键词无线通信；信道估计；强化学习；Q_learning算法前言在数字时代，无线通信已是无处不在，几近无所不及，成为人们生活不可或缺的部分。

无线通信实现了“无缝”连接、实时沟通，为人们提供了随时随地与任何地点的任何人通信联络的可能，已成为名个国家竞相研究、不断创新的热点。

纵观无线通信的发展历史，从早期模拟蜂窝网、GSM、CDMA，到3G，再到今天的4G技术，为人们提供了越来越高速可靠的无线通信。

但同时，也存在一些难题亟待破解，比如：信号传播路径复杂多变，从相对简单的视距传播，到途经变化多端的地形地物，使信号产生反射、绕射和散射，造成多径传播，致使信号发生了多径衰落。

信号在无线信道传播中，每一径的信号，都会发生不同程度的幅度衰减和不同程度的相位延迟，这就引起在通信系统的接收端，接收信号会出现码间串扰（Inter Symbol Interference，ISI）。

为了提高通信质量，减小ISI，就需要在接收端采取一定措施和方法，以此来抵消无线信道对信号的影响[1]。

强化学习是一种通过与环境交互并以环境反馈作为输入的机器学习方法。

其主要的思想是通过Agent（学习器或决策器）长期与环境进行试错交互，学习从环境状态到动作的映射，并期望最大化累积奖赏。

强化学习框架中，信号由环境提供，作用是对选择动作的好坏程度作一种评价，而不是告诉智能体Agent如何去选择正确的动作。

无线通信中的信道预测技术研究近年来，随着科技的发展和无线通讯系统的普及，对于信道预测技术也越来越重视。

当无线信号从发射端传输到接收端时，受到各种干扰的影响，比如噪声、衰减、干扰等。

因此，信道的质量对于无线通讯系统的性能至关重要。

要解决信道这个问题，信道预测技术就显得非常关键。

信道预测技术的定义信道预测技术是通过预测未来信道的演变来动态地调整通讯系统的传输参数，从而使得通讯系统能够在不同的通讯环境下获得更好的性能。

信道预测技术能够优化无线通信系统的传输效率、提高通讯质量和可靠性，加速媒体传输的速度等。

信道预测技术的研究方法信道预测技术的研究方法大致可以分为两个方面：数学模型、仿真实验。

数学模型是信道预测技术的重要手段，对于无线通信信道行为的建模也是数学模型的标准。

数学模型最主要的是站在理论高度上对信道进行处理，最终形成一组有着理论依据和实际参考价值的方法。

仿真实验则可以在真实的无线信道或者虚拟的无线信道下进行模拟计算和测试，以验证预测模型的准确性和性能。

通过仿真实验的分析比对，可以确定预测模型的最佳参数，从而得到更准确的预测结果。

信道预测技术的解决方案Wireless Fading Channels:在无线通信环境下，无线信号易受到强干扰的影响。

为此，信道均衡技术可以用于调整无线信号入口，在一定范围内限制干扰的影响，保证信号能够快速稳定的穿过无线环境，从而提高系统的通讯质量和可靠性。

Kalman Filter:Kalman滤波器是一种基于卡尔曼滤波器的预测技术，可用于估算绝对或相对信号之间的关系，并根据推测结果对通信系统进行动态调整。

Kalman滤波器拥有一定的抗噪音能力，能够提高预估效果。

Neural Networks:神经网络是一种模仿人类神经细胞网络行为的技术，具有自适应性和非线性表达能力，可以对非线性的信号进行预测。

使用神经网络的信道预测技术，可以在未知信道状态时对数据进行处理，使无线通信系统能够在预先估计信道状况下，自适应的调整各项参数。

无线衰落信道、多径与OFDM、均衡技术(2012-08-30 14:14:43)转载▼标签：杂谈参见张贤达通信信号处理。

OFDM移动通信技术原理与应用，移动通信原理吴伟陵目录无线信道的传播特征无线信道的大尺度衰落阴影衰落无线信道的多径衰落多径时延与与叠加后的衰落频率选择性衰落和非频率选择性衰落符号间干扰ISI的避免多径信号的时延扩展引起频率选择性衰落，相干带宽=最大时延扩展的倒数无线信道的时变性以及多普勒频移多普勒效应时变性、时间选择性衰落与多普勒频移相干时间与多径OFDM对于多径的解决方案多径信号在时域、频域的分析思考1，多径信号是空间上的多个不同信号。

各参数应分别从时域、频率进行考察。

2，符号间干扰ISI是时域的概念，时延、多径均影响了ISI3，信道间干扰ICI是频域的概念，时延、多径均影响了ICI4，时延、多普勒频移分别对应于：频率选择性衰落、时间选择性衰落，它们具有对偶性质多径对信号频谱的影响，OFDM如何抗多径GSM中的自适应均衡技术无线信道的传播特征与其他通信信道相比，移动信道是最为复杂的一种。

电波传播的主要方式是空间波，即直射波、折射波、散射波以及它们的合成波。

再加之移动台本身的运动，使得移动台与基站之间的无线信道多变并且难以控制。

信号通过无线信道时，会遭受各种衰落的影响，一般来说接收信号的功率可以表达为：其中d表示移动台与基站的距离向量，|d|表示移动台与基站的距离。

根据上式，无线信道对信号的影响可以分为三种：（1）电波中自由空间内的传播损耗|d|-n ，也被称作大尺度衰落，其中n一般为3～4；（2）阴影衰落S(d)表示由于传播环境的地形起伏，建筑物和其他障碍物对地波的阻塞或遮蔽而引起的衰落，被称作中等尺度衰落；（3）多径衰落R(d)表示由于无线电波中空间传播会存在反射、绕射、衍射等，因此造成信号可以经过多条路径到达接收端，而每个信号分量的时延、衰落和相位都不相同，因此在接收端对多个信号的分量叠加时会造成同相增加，异相减小的现象，这也被称作小尺度衰落。

无线通信信道均衡技术的作用作者：张娴静褚含冰来源：《电子技术与软件工程》2016年第19期摘要在无线通信过程中，多径效应和码间干扰一直影响着无线通信的质量，由此造成很多不必要的损失，影响社会经济的可持续性发展，然而通过通过通信信道均衡技术可以有效地解决这两样问题提升提升无线通信的质量与水平，下面我们以此为切入点对无线通信新到均衡技术进行研究。

【关键词】无线通信信道均衡技术随着我国社会经济的快速发展，人们之间的联系需求也越来越旺盛，无线通讯由于其迅捷性与方便性在人们的常用通讯手段中，占据了越辣越重要的地位，但是在无线通信过程中由于信号易受干扰，再加上信号衰弱等原因，造成相对于其他通讯手段，无线通讯手段的不稳定性较高，但是通过信道均衡技术，可以有效地对多径效应和码间干扰进行抑制，提升通讯质量促进无线通讯的普及。

1 何谓信道均衡技术1.1 信道均衡技术释义信道均衡是指对信道特性的均衡，即接收端的均衡器产生与信道特性相反的特性，用来减小或消除因信道的时变多径传播特性引起的码间干扰。

现有的信道均衡种类有三种，分别是线性自动应均衡、盲均衡、半盲均衡。

其三种类型各有不同，对于线性自动应均衡来说其对于收发双方的序列信号是明了的，在此基础上进行信息的收发工作；对于盲均衡来说，承载信号与发送信号之间序列是不清楚的，双方通过估计的手段以期达到信号接收实现信号平衡，而对于半盲均衡来说，其技术特点是兼而有之，或知或不知，以此协调信号关系，提升信号质量完成喜好稳定均衡作用。

对于有线信道来说其其使用平稳，再加上可预测性强于无线信道，但是其受制于线路，无法像无线信道一样实现大规模覆盖，但是其相对于无线信道也有保密性强，同时技术简单成熟的特点。

无线信道随机性强，且不可预测，当人们在高速移动的汽车上使用手机时使用的就是无线信道，但是其覆盖面广激动灵活，在高速信息化社会的今天，很大程度上主宰者人们的生活。

1.2 信道均衡技术体制所谓信道，顾名思义就是信息传播的通道，一如古代的烽火台以及驿站，而高速信息传播通道一如秦代的直道，但是在信道传播过程中不可避免的会出现诸如限号衰弱、信号丢失、信号受到干扰等状况，在这样的情况下，作用到无线通信领域就是时延扩展、多径衰落、相位偏移等，由此造成原有的信号大幅度衰弱，正如在原来信号传输过程中需要加强一样，对于无线信号来说，也需要中级加强，更重要的是在此基础上在最终信号接收装置上采用信号复原技术补足原有丢失信号，实现信号质量的充分提升。

水声通信系统中信道估计和均衡技术研究随着数字通信技术的发展，信息的传输和接收已经不再依赖于传统的有线接口，而更多地采用无线接口。

在海洋通信中，由于水的阻尼和散射特性，水声通信成为了一种主要的无线通信技术。

在水声通信技术中，信道估计和均衡技术是其中的两大核心技术，本文将对这两个技术进行深入研究。

一、水声通信信道特点水声通信信道的特点与一般无线通信的特点有很大的不同。

由于水分子在运动时波动比较频繁，所以水声信道会带来三个主要的方面的影响：1. 多路路径效应：水分子的快速运动导致水声信道的传输路径发生变化，信号同时到达接收端的多个传输路径上，导致系统的多路径衰落。

2. 蓝噪声：水声信道会引发蓝噪声，这是一种在低频率处具有比较强烈的噪声干扰的噪声。

由于海底活动和环境的变化，这种噪声会经常地发生变化。

3. 时变性：由于海水中溶解气体的不稳定性、温度、盐度、水压等环境因素的影响，水声信道的传输速度和衰落状况会不断变化，因此水声信号的传输速度和幅度会发生变化。

以上三个因素会导致水声信道的信号很难传输，这就需要信道估计和均衡技术的支持。

二、水声通信信道估计技术水声通信信道估计的目的是获得信道传输状况的信息，比如说带宽、噪声、信号强度、时变性和多路径等。

为了实现这个目标，当前主要采用了两个技术：扩展卡尔曼滤波技术和小波变换思想。

首先，扩展卡尔曼滤波技术是将卡尔曼滤波技术应用到非线性情况下的信号估计中，这种方法能够应对信号差别比较大、时变性比较强的情况，能够很好地应对水声信道的变化情况。

其次，小波变换思想是指将原始信号表示为不同频率和时间上的一系列小波函数相加的形式，这一技术可以用于信号的去噪和特征提取，能够很好地应用到信道估计中。

三、水声通信均衡技术为了得到传输信号，必须在接收端进行均衡，以消除多路径的干扰，减小信道传输时的失真。

目前主要使用的水声通信均衡技术有以下几种：线性均衡、时域均衡和频域均衡。

1.线性均衡线性均衡是传统的均衡方法，它仅限于单径线路场景；此方法可以用于去除白噪声的干扰，但无法处理多径干扰和波形畸变。

基于卷积神经网络的盲信道均衡一、引言随着无线通信技术的发展，信道均衡成为了无线通信领域中一个重要的研究课题。

在无线通信系统中，由于多径效应、时变特性和信号衰减等因素，接收到的信号往往会受到严重的干扰，导致信号失真。

为了恢复原始信号，需要采用信道均衡技术。

传统的信道均衡方法，如最小均方误差(LMS)算法和最大似然序列估计(MLSE)算法，虽然在一定程度上能够实现信道均衡，但它们通常需要已知的信道状态信息，且在非线性和复杂信道环境下性能受限。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(CNN)的盲信道均衡技术受到了广泛关注。

CNN作为一种强大的特征提取工具，能够自动学习信道的特性，无需信道状态信息即可实现信道均衡。

本文将探讨基于卷积神经网络的盲信道均衡技术，分析其原理、优势以及在实际应用中的挑战。

二、卷积神经网络基础卷积神经网络是一种前馈神经网络，它能够通过卷积层自动提取输入数据的特征。

CNN的核心是卷积层，它由多个卷积核组成，每个卷积核负责提取输入数据的一个局部特征。

卷积层的输出是多个特征图(feature map)，每个特征图代表了输入数据的一个特定特征。

CNN的优势在于其参数共享和局部连接的特性。

参数共享意味着同一个卷积核在输入数据的不同位置使用相同的权重，这大大减少了网络的参数数量，降低了计算复杂度。

局部连接则意味着每个卷积核只与输入数据的一个局部区域相连接，这使得网络能够捕捉到局部特征，对于图像和信号处理等任务非常有效。

三、基于卷积神经网络的盲信道均衡3.1 盲信道均衡问题盲信道均衡是指在不知道信道状态信息的情况下，通过接收到的信号来估计并补偿信道的影响。

这是一个具有挑战性的问题，因为信道的特性通常是未知的，且可能随时间变化。

传统的盲信道均衡方法，如盲辨识和盲均衡技术，通常需要复杂的算法和大量的计算资源。

3.2 卷积神经网络在盲信道均衡中的应用基于卷积神经网络的盲信道均衡技术利用CNN强大的特征提取能力，通过训练网络来学习信道的特性，从而实现信道均衡。

一、通信：1．无线通信信道均衡技术的研究自适应均衡器的研究与仿真设计自适应均衡器及其发展趋势2．信道估计技术研究3．调制解调通信系统中调制技术的研究及其matlab仿真4．信源编码GSM移动通信系统中的语音编码技术研究语音编码及其在移动通信系统中的应用5．信道编码网络编码网技术在协作通信系统中的应用基于网络传输的数字喷泉码研究纠错码及其在移动通信系统中的应用卷积编码在移动通信中的应用及性能分析RS编码在移动通信中的应用及性能分析6．扩频通信系统性能分析与仿真7．LTELTE物理层信道编码技术分析8.物联网物联网核心技术-无线射频识别技术研究无线传感器网络定位技术研究基于无线传感器网络的安全路由协议研究无线传感器网络传输协议研究物联网能量均衡路由算法研究物联网安全与信任机制研究基于信息隐藏的传感器网络安全研究物联网节点任务划分、特征提取与建模方法研究应用无线传输在智能交通上的应用开发二．信号处理1．经典谱估计算法研究与实现2．现代谱估计算法研究与实现（1）基于AR模型的噪声源识别方法（2）空间谱估计中经典算法的研究(3)基于MUSIC的空间谱估计算法的研究与仿真3．自适应滤波器的研究与仿真设计4．多媒体数据压缩方法研究音频、视频5．图像信号处理：图像增强、图像复原基于维纳滤波的图像增强算法研究数字图像增强技术的研究数字图像消噪技术研究（小波变换在图像去噪中的应用研究基于小波变换的图像去噪技术基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现）基于DCT变换的图像压缩研究矢量量化技术在图像压缩中的应用图像数字水印技术研究及matlab实现6．压缩标准视频压缩编码标准H.264中的运动估计研究与实现G.729A语音编解码算法分析与实现基于VC6.0的MPEG-4视频编解码分析与实现。