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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。
![信道估计与均衡技术_宽带无线通信OFDM系统同步技术_[共2页]](https://img.taocdn.com/s1/m/c5a714f6af45b307e97197a2.png)
宽带无线通信OFDM系统同步技术译码、RS码同步、解卷积交织、RS解码、解扰，最后得到TS码流。
其传输信号由帧组成，每帧68个OFDM符号，持续期为T f。
每四帧组成一个超帧，每个OFDM符号由一组持续期为T s的载波组成。
8K模式的载波数K=6 817，2K模式的载波数K = 1 705。
T s由持续期为T u的有用部分和持续期为T g的保护间隔两部分组成。
保护间隔插入在有用部分T u之前，与有用部分共同构成周期性的连续段，本方案有6种保护间隔可供选择。
一个OFDM帧的符号数为0～67，除了所传输的数据外，一个OFDM帧还包括散布的导频SP（Scattered Pilot）单元，连续的导频CP（Continuous Pilot）载波和TPS导频。
导频信号可用于帧同步、频率同步、时间同步、信道估计、传输模式识别，也能用于跟踪相位噪声。
OFDM传输系统，涉及很多技术，发射机技术主要包括调制技术、功率放大器线性化技术，接收机技术主要包括PAPR降低技术、同步、信道估计与均衡、自适应载波分配技术等。
2.3.1 同步技术对同步非常敏感是OFDM系统的缺点之一，同步技术是OFDM系统的关键和难点技术。
OFDM系统中的同步主要包括符号定时同步、载波频率同步及采样钟同步。
关于OFDM同步技术的研究国内外有大量的文献讨论，随着对无线通信指标要求的提高以及应用场合的变化，将出现新的技术问题。
2.3.2 信道估计与均衡技术对于无线OFDM通信系统，若不对传输信道进行估计和跟踪，就必须采用DPSK调制，但与相干调制相比，DPSK调制会损失约3 dB的信噪比。
本章主要研究基于频域导频无线OFDM系统的信道估计与均衡技术。
在大多数OFDM系统中，信道均衡器均基于信号的频域处理，其主要工作可以归结为对传输信道响应的估计。
因此，均衡器的主要设计准则也可相应定义为：通过必要的措施，使接收机的各种估计参数尽量接近于理想传输模型，从而使系统性能损失降至最低。
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。
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。
pam4的信道均衡信道均衡在PAM4调制中的应用PAM4调制是一种高级调制技术，可提供更高的传输速率和更高的数据容量。
然而，在PAM4信号传输中，信号受到信道的影响而变得失真，这就需要使用信道均衡来纠正信号失真并恢复数据的准确性和完整性。
本文将探讨PAM4调制中信道均衡的原理、方法和应用。
一、信道均衡原理PAM4信号在传输过程中受到信道的干扰和失真。
信道干扰主要包括噪声和多径效应，导致信号的振幅、相位和时序发生变化。
为了纠正这些失真，信道均衡的原理是通过加权和滤波的方式调整信号的幅度和相位，以恢复信号的原始形态。
二、信道均衡方法1. 线性均衡：线性均衡是最基本的均衡方法，通过调整信号的幅度和相位来纠正信号失真。
常见的线性均衡器有FIR（有限脉冲响应）滤波器和DFE（决策反馈均衡器）。
FIR滤波器通过一系列加权系数对信号进行滤波，实现信号幅度和相位的调整。
DFE则通过估计当前输入符号和决策输出符号之间的关系来进行灵活的信号均衡。
2. 非线性均衡：非线性均衡方法更为复杂，但也更有效地纠正信号失真。
常见的非线性均衡器包括MMSE（最小均方误差）均衡器和MLSE（最大似然序列估计）均衡器。
MMSE均衡器通过最小化误差的均方值来估计信号失真，并对信号进行修正。
MLSE均衡器则通过计算不同输入序列的概率来选择最可能的输入序列，并根据其修正信号。
三、信道均衡的应用1. 通信系统：PAM4调制广泛应用于高速通信系统，如光纤通信和无线通信。
通过使用信道均衡器，可以提高信号的传输质量和可靠性，减少误码率，从而实现更高的数据传输速率。
2. 数据中心：在大规模数据中心中，PAM4调制用于高密度数据传输。
信道均衡器在此场景中扮演着重要角色，可以克服信道失真带来的挑战，确保数据中心内的高速数据传输的准确性和可靠性。
3. 汽车电子：随着自动驾驶技术的发展，汽车电子系统对高速数据传输的需求越来越大。
PAM4调制结合信道均衡技术可以提供更高的带宽和更稳定的数据传输，满足汽车电子系统中各种传感器和控制模块之间的高速通信需求。
信道均衡的方式（什么是信道均衡）信道均衡是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。
它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰(ISI)问题。
其机理是对信道或整个传输系统特性进行补偿，针对信道恒参或变参特性，数据速率大小不同，均衡有多种结构方式。
大体上分为两大类：线性与非线性均衡。
线性均衡器和非线性均衡器的主要差别在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法。
对于带通信道的均衡较为困难，一般都是待接收端解调后在基带进行均衡，因此基带均衡技术有广泛应用。
在实际中一般是加入自适应滤波器来实现信道均衡。
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。
自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据其中一种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。
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信道均衡原理信道均衡是数字通信中的一种技术，它用于在信道传输过程中，对接收到的信号进行处理，以消除由信道引起的畸变和干扰，从而实现更可靠和高质量的信息传输。
信道均衡的目标是通过补偿信道的频率响应和时域冲激响应的不均匀性，使接收端能够恢复出与发送端相似的信号。
信道均衡的原理可以归纳为频率均衡和时域均衡两个方面，下面将对这两个方面进行详细介绍。
1. 频率均衡：频率均衡主要是针对信道传输过程中引起的频率响应不平坦的问题。
频率响应不平坦会导致接收端接收到的信号失真，频域上存在失真的频率点，从而造成误码率的增加。
频率均衡的方法有多种，其中一种基于试探性估计的频率均衡方法是最常用的。
该方法通过发送特定的试验序列，然后通过接收到的试验序列和已知的发送序列的差异来估计信道的频率响应，进而设计出适当的均衡滤波器。
2. 时域均衡：时域均衡主要是针对信道传输过程中引起的多径效应的问题。
在数字通信中，信号在传输过程中会经历多个路径，达到接收端的信号是这些路径信号的叠加，因此会产生时域上的冲激响应。
这些冲激响应会导致码间串扰和符号间干扰，降低接收信号的质量。
时域均衡的方法包括线性均衡和非线性均衡两种。
线性均衡方法主要是通过设计均衡滤波器，使得接收端的输出信号与发送端的输入信号的相关性最小，以减小码间串扰。
非线性均衡方法则是通过应用非线性函数来改变接收信号的幅度和相位，以最小化符号间干扰。
以上介绍的是信道均衡的基本原理，实际应用中还有一些更高级的技术和算法。
例如，自适应均衡是一种能够根据实时信道状态进行动态调整的信道均衡方法；最大似然序列估计是一种在已知发送序列和接收序列的情况下，估计信道响应的方法。
此外，信道均衡还与信号检测、编码和调制等其他技术密切相关。
综上所述，信道均衡是数字通信中非常重要的技术，它解决了信道传输过程中引起的信号失真、失真频率点、码间串扰和符号间干扰等问题。
通过频率均衡和时域均衡，信号在传输过程中的质量和可靠性得到提升。
无线通信中的信号处理算法无线通信技术的快速发展，为人们的日常生活带来了方便和便捷。
而在无线通信中，信号处理算法起着至关重要的作用。
本文将介绍无线通信中常用的信号处理算法，并探讨其在不同领域的应用。
一、调制与解调算法调制与解调算法是无线通信中的基础环节。
通过调制，将数字信号转换为模拟信号以便在无线信道中传输。
解调则是将接收到的模拟信号恢复为数字信号。
目前常用的调制算法有幅移键控（ASK）、频移键控（FSK）、相移键控（PSK）等。
这些算法通过改变信号的幅度、频率或相位来表示不同的数字信息。
解调算法则是调制算法的逆过程，通过检测接收到的信号特征来恢复原始的数字信号。
二、多址技术无线通信中，频谱资源是有限的，多个用户同时使用同一频段会造成干扰。
为了解决这个问题，多址技术被广泛应用。
多址技术通过在时间、频率或码片上的分配来实现多个用户同时传输信息。
其中最常见的是码分多址（CDMA）技术，它利用不同的码片序列将用户的信号分离，使得它们在同一频段上传输不会相互干扰。
三、自适应调制与编码技术自适应调制与编码技术是一种根据信道条件的变化来选择最适合的调制方式和编码率的技术。
在无线通信中，信道条件常常会发生变化，例如信号强度、多径效应等。
通过自适应调制与编码技术，可以根据实时的信道状态选择合适的调制方式和编码率，从而提高信号的传输效率和可靠性。
四、信道均衡技术信道均衡技术用于抵消信道对信号传输的影响，提高接收端的性能。
在无线通信中，信号在传输过程中可能会受到多径效应、频率选择性衰落等干扰，导致接收端信号失真。
通过信道均衡技术，可以通过估计信道的冲激响应并进行均衡处理，恢复出原始的信号。
五、自适应滤波技术自适应滤波技术是一种根据实时的信道条件来调整滤波器系数的技术。
通过自适应滤波，可以在不同的信道条件下优化滤波器的性能，提高接收信号的质量。
自适应滤波技术在消除干扰、提高信号的噪声抑制能力等方面都有重要的应用。
六、信号检测与估计技术信号检测与估计技术是指在接收端对接收到的信号进行检测和估计的技术。
论文题目：无线通信信道均衡技术的研究 摘 要 在移动通信领域中，码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一。为了提高通信质量，减少码间干扰，在接收端通常采用均衡技术抵消信道的影响。由于信道响应是随着时间变化的，通常采用自适应均衡器。自适应均衡器能够自动的调节系数从而跟踪信道，成为通信系统中一项关键的技术。 本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上，阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件，介绍了时域均衡的原理。深入研究了均衡器的结构和自适应算法，在均衡器的结构中主要介绍了2种自适应均衡器结构即线性横向均衡器和判决反馈均衡器,并对这几种结构进行了比较。对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法，包括LMS算法、盲均衡常用的恒模算法(CMA)，并讨论了它们各自的优缺点。最后选用线性横向均衡器结构与上述2种系数调整算法，利用MATLAB进行仿真，并对结果进行分析与比较,实验结果为CMA算法整体较LMS算法好。 在移动通信领域中，码间干扰始终是影响通信质量的主要因素之一。为了提高通信质量，减少码间干扰，在接收端通常采用均衡技术抵消信道的影响。由于信道响应是随着时间变化的，通常采用自适应均衡器。自适应均衡器能够自动的调节系数从而跟踪信道，成为通信系统中一项关键的技术。 本篇论文在对无线通信信道进行研究的基础上，阐述了信道产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件，介绍了时域均衡的原理。深入研究了均衡器的结构和自适应算法，在均衡器的结构中主要介绍了2种自适应均衡器结构即线性横向均衡器和判决反馈均衡器,并对这几种结构进行了比较。对于系数调整算法主要介绍了常用的几种算法，包括LMS算法、盲均衡常用的恒模算法(CMA)，并讨论了它们各自的优缺点。最后选用线性横向均衡器结构与上述2种系数调整算法，利用MATLAB进行仿真，并对结果进行分析与比较,实验结果为CMA算法整体较LMS算法好。 关键字：均衡器 LMS CMA MATLAB 目录 第一章 绪论......................................................................................................3 第二章 信道、码间干扰及均衡技术简介.......................................................5 第三章 移动通信中均衡算法的研究..............................................................6 第四章 均衡器的仿真与实现..........................................................................10 第五章 总 结 ...................................................................................................10 引言 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。这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。校正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。频域均衡满足奈奎斯特定理的要求，仅在判决点满足无码间干扰的条件相对宽松一些。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。调整滤波器抽头系数的方法有手动调整和自动调整。如果接收端知道信道特性，例如信道冲击响应或频域响应，一般采用简单的手动调整方式。由于无线通信信道具有随机性和时变性，即信道特性事先是未知的，信道响应是时变的，这就要求均衡器必须能够实时地跟踪通信信道的时变特性，可以根据信道响应自动调节抽头系数，我们称这种可以自动调整滤波器抽头系数的均衡器为自适应均衡器。 1.2国内(外)研究现状 均衡技术最早应用于电话信道，由于电话信道频率特性不平坦和相位的非线性引起时间的弥散，使用加载线圈的均衡方法来改进传送语音用的双绞线电缆的特性。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。然而随着移动通信技术的发展，这种均衡算法的弱点逐渐暴露出来。因此人们把研究的重点放在了实现简单、性能较好的非线性均衡器上。判决反馈均衡器(DFE)和最大似然序列估计(MLSE)就是两种非线性均衡器。判决反馈均衡器包括一个 从功能上讲反馈滤波器用于从当前估计值中除去由先前被检测符号引起的那部分符号间干扰。而最大似然序列估计(MLSE)方法实质就是在极大似然序列估计的基础上采用自适应信道估计器为序列检测提供信道信息。因此这两种非线性均衡方法与线性均衡方法相比其性能有很大的改善。 由于在很多系统中衰落信道是随机时变的，故需要研究自适应地跟踪信道时变特性的均衡器，这促进了自适应均衡技术的发展。基于训练序列的自适应均衡器最早在二十世纪六十年代提出。 传统的自适应均衡技术往往使用导频训练信号，即在传输的数据中加入一个时隙，在此时隙中传输一个在接收端已知的训练信号，然后根据自适应算法，在接收端调整均衡器，使均衡器的输出是与已知的参考训练最相近的匹配。其技术己经被用在很多数字通讯系统中，例如：高速率电话系统，卫星通信系统，数字蜂窝移动通信系统等。至今广泛应用的自适应算法有最小均方(LMS)算法和盲均衡算法(CMA)等，他们的收敛特性和均衡性能己经被人们深入的研究。目前常见的自适应均衡器结构有格形结构、横向结构和网络结构(神经网络均衡器)。基于训练序列的自适应均衡方法的不足是传输训练序列占用了宝贵的信道容量，降低了系统的传输效率。因此二十世纪八十年代以来，无需训练序列的盲均衡技术开始得到迅速的发展。现在出现的典型的盲均衡算法如下：基于Bussagang技术的盲均衡算法、基于高阶统计量的盲均衡算法、基于二阶矩的盲均衡算法[8]等。盲均衡的优点是可以降低发送训练序列所增加的额外开销，适用于不可能发送训练序列的情况;而其缺点是需要较多的观测数据，收敛速度较慢。 近年来，半盲均衡算法也引起了人们的极大研究兴趣。半盲均衡就是同时利用盲方法所用的信息和来自已知符号的信息来完成信道均衡的方法。典型的无线通信系统中一般都会发送一些已知信号用作信道估计和同步的训练数据，或作为分隔突发数据的保护间隔，为了不显著降低系统的性能，嵌入的数据都不是太长。这种情况下，传统的基于训练序列的均衡算法没有足够长的信号序列可用，而应用纯盲均衡又有些浪费这些数据信息。半盲均衡和识别算法集成了基于训练序列的算法和纯盲算法的优点，可以很好地应用于这类通信系统中，克服了两种算法分别独立使用时的缺点，其能够使盲均衡问题和基于训练序列的问题更具有鲁棒性，而且能提供比这两种方法更优的性能。 由上可知，随着技术的发展，人们对移动通信系统的性能要求越来越高。因此我们有必要设计出与之相适应的各种信道均衡方法，以提高系统性能是十分必要的。 1.3论文研究的主要内容 本论文主要研究的是在数字通信系统中设计一个理想的均衡器，用以补偿信道，从而减少码间干扰。根据均衡器的结构有多种，我们需要根据迫零(ZF)准则或者最小均方误差(MMSE)准则选择一个均衡器，并选择较为简易的算法来调整均衡器的抽头系数，并用MATLAB进行仿真。各章的主要内容如下： 第一章简单介绍了均衡技术，以及其研究现状与发展等。 大连交通大学2013届本科生毕业设计（论文）
3 第二章描述了通信信道的特性，对无线信道做了比较详尽的分析，并且给出了通信信道的仿真模型，介绍了产生码间干扰的原因以及一些减少码间干扰的措施，概述了自适应均衡的原理与特点。 第三章介绍了最常用的自适应均衡衡器以及其中2中算法：LMS和CMA 第四章选择自适应均衡器的结构和算法，用MATLAB对其进行仿真，然后分别采用LMS算法和CMA算法进行仿真，并对LMS和CMA的收敛性能抗干扰性能等其他方面进行了比较。 第五章为全文做了总结与展望。 第二章 信道、码间干扰及均衡技术简介 数字信号经过信道的传输到达接收端，而实际上信道是一个特性复杂的函数而且还是时变的。因此接收到的信号已经发生了严重的畸变从而产生码间干扰，自适应均衡器能够补偿信道所产生的畸变，并且根据接收信号的变化自动调节均衡器的抽头系数，以跟踪信道的时变特性。 2.1 信道 从宏观上讲，任何一个通信系统均可视为由发送设备、信道、接收设备三大部分组成。信道是通信系统的重要组成部分，其特性对通信系统的性能影响很大。实际信道都不是理想的，均具有非理想的频率响应特性，同时还不可避免地存在着噪声干扰和其他干扰。信道在允许信号通过的同时又给信号以限制和损害，信道的特性将直接影响通信的质量。研究信道及噪声的最终目的是弄清它们对信号传输的影响，寻求提高通信的有效性与可靠性的方法。 信道，就是信号的通路，分为狭义信道和广义信道两大类。狭义信道是指介于发送设备和接收设备之间的传输媒质构成的信号通路。它可分为有线信道和无线信道两大类。有线信道如双绞线、电缆、光纤、波导等。而广义信道是将信号经过的传输路径都称为信道，不仅包括传输媒质，还包括通信系统中有关部件和电路，如天线与馈线、功率放大器、滤波器、调制器、解调器等。广义信道又分为调制信道和编码信道
在线性条件下，信道的传输特性决定于等效四端网络的传输函数)(wHc。 一般来说，信道的带宽总是有限的。这种带限信道对数字信号传输的主要影响是引起码元波形的展宽，从而产生码间干扰。为了使码间干扰减少到最少的程度，就需要采用自适应均衡技术。但在实际的通信信道中会产生加性噪声，其同样会
