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信道均衡

作业1：%%%Equalization

clear all;close all;clc

L=3; %信道长度

N=2000; %序列长度

delta_v=0.001;%噪声方差

W=2.9; %幅度失真量

delay=2;

hn=0.5*(1+cos(2*pi/W.*((1:L)'-delay))); %信道单位冲激响应

an=round(rand(N,1))*2-1; %双极性随机序列

sn=conv(hn,an);

vn=sqrt(delta_v)*randn(N,1);%高斯白噪声

un=sn(1:N)+vn(1:N); %观测信号

TT=200; %独立实验次数

M1=5; M=2*M1+1;%滤波器阶数

MSE_nlms=zeros(N-M+1,1);

MSE_sign=zeros(N-M+1,1);

MSE_blms=zeros(N,1);

for ii=1:TT

vn=sqrt(delta_v)*randn(N,1);%高斯白噪声

un=sn(1:N)+vn(1:N); %观测信号

%%%%%%%%NLMS%%%%%%%

mu=1.1;fai=0.1;

wn_nlms=zeros(M,1);wn_nlms(M1+1)=1;%初始滤波器系数

for jj=M:N

un_nlms=un(jj:-1:jj-M+1);%观测向量

dn_nlms=an(jj-delay-M1);%期望信号

yn_nlms=wn_nlms'*un_nlms;

en_nlms=dn_nlms-yn_nlms;

step=mu/(un_nlms'*un_nlms+fai);%步长

wn_nlms=wn_nlms+step*conj(en_nlms)*un_nlms;%更新权

MSE_nlms(jj-M+1)=MSE_nlms(jj-M+1)+conj(en_nlms)*en_nlms;

end

%%%%%%%%符号LMS%%%%%%%%

step=0.02;%0.01

wn_sign=zeros(M,1); wn_sign(M1+1)=1;%初始权向量

for jj=M:N

un_sign=un(jj:-1:jj-M+1);%观测向量

dn_sign=an(jj-delay-M1);%期望信号

%%%%LMS迭代过程%%%%

yn_sign=wn_sign'*un_sign; %n时刻的估计

en_sign=dn_sign-yn_sign; %n时刻的估计误差

wn_sign=wn_sign+step*sign(un_sign)*conj(en_sign);%更新权

MSE_sign(jj-M+1)=MSE_sign(jj-M+1)+conj(en_sign)*en_sign;

end

%%%%%%%%BLMS%%%%%%%%

step=0.26;%0.26

L=M+4; %数据块长度

KK=floor(N/L);%数据块个数

wk_blms=zeros(M,1);wk_blms(M1+1)=1;%初始权向量

for ii1=0:KK-1

delta_blms=zeros(M,1); %负梯度

if (ii1*L)

continue

end

for ii2=0:L-1

un_blms=un(ii1*L+ii2:-1:ii1*L+ii2-M+1);

dn_blms=an(ii1*L+ii2-M1-delay);

yn_blms=wk_blms'*un_blms;

en_blms=dn_blms-yn_blms;

delta_blms=delta_blms+conj(en_blms)*un_blms;

MSE_blms(ii1*L+ii2)=MSE_blms(ii1*L+ii2)+conj(en_blms)*en_blms;

end

wk_blms=wk_blms+step*delta_blms/L;

end

yyn_sign=zeros(50,1);

yyn_nlms=zeros(50,1);

for jj=1:50

yyn_nlms(jj)=wn_nlms'*un(jj+M-1:-1:jj);

yyn_sign(jj)=wn_sign'*un(jj+M-1:-1:jj);

end

figure(1)

subplot(211)

MSE_nlms=MSE_nlms/TT;

semilogy(MSE_nlms)

title(sprintf('NLMS--幅度失真量W=%2.3f',W))

subplot(212)

MSE_sign=MSE_sign/TT;

semilogy(MSE_sign)

title(sprintf('符号LMS--幅度失真量W=%2.3f',W))

figure

MSE_blms=MSE_blms/TT;

semilogy(MSE_blms)

axis([0 2000 10^(-4) 10])

title(sprintf('BLMS--M=%d L=%d W=%2.3f',M,L,W))

仿真结果：

幅度失真量对三种算法的影响：

由上可知，幅度失真量较小时，两者性能相近；幅度失真量较大时，NLMS比符号LMS 更稳定。

由上可知，对于BLMS，当幅度失真量变大时，BLMS算法性能迅速下降。

对于BLMS，不同块长度的影响：

由上可知，块长度的增加有利于均方误差性能的改善，但与此同时需要更多的数据来进行BLMS的迭代。

信道估计技术OFDM系统中的应用

信道估计技术OFDM系统中的应用肖亚群北京邮电大学电信工程学院，北京（100876） E-mail：flyfromme@https://www.wendangku.net/doc/db8863557.html, 摘要：本文就OFDM系统中的信道估计这一技术进行了讨论。首先简单介绍OFDM系统以及信道估计作用，介绍信道估计的两种分类，频域以及时域信道估计算法，尤其对频域信道估计中的基于导频的估计算法进行了比较详细的论述。描述了基于导频的信道估计算法中的三个主要的问题，即导频的选择、导频位置信道信息的估计和通过导频位置信息获取整个信道信息。最后给出了其中一种算法的Matlab仿真结论。关键词：正交频分复用，信道估计，导频，最小均方差准则，离散傅里叶变换/反变换，维纳滤波器 1.引言 OFDM（正交频分复用Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统因其较高的频带利用率以及抗多径衰落的性能，已广泛应用于非对称数字用户环线ADSL，无线局域网WLAN，数字音频广播DAB以及数字视频广播DVB等领域中，并成为4G无线通信系统的最有竞争力的解决方案之一。无线移动信道是时变的多径衰落信道，在时间轴和频率轴上都呈现选择性衰落，因此信道估计对OFDM传输系统非常重要。信道估计的任务就是根据接收到的经信道影响在幅度和相位上产生了畸变并叠加了噪声的接收序列，辨识信道时域或频域的传输特性。对OFDM 系统，即估计每个子载波上的频率响应值。 2.OFDM系统中信道估计粗略分类：在OFDM 系统中可以用差分方式的调制解调，如DAB采用OFDM+DPSK，也可以用相干方式，如DVB-T采用OFDM+64QAM，还可以采用非相干方式。采用非相干方式和差分方式时，无需进行信道估计和信道均衡，而采用相干方式解调就必须进行信道估计与均衡。对于高速率数据来说，差分方式比相干方式的性能要差3dB。为了获得更好的性能，对高数据速率系统要采用相干方式解调。根据时域实现还是频域实现，信道估计可分为时域信道估计算法和频域信道估计算法两大类。时域信道估计算法根据的是时域抽样定理，相应的频域算法根据频域的抽样定理。事实上，只有符合抽样定理，才能进行DFT/IDFT变换，从而理论上得到无失真的原信号。根据是否使用辅助数据，把OFDM系统的信道估计粗略地划分为: 1) 盲估计：采用盲估计方法时，接收机可以在对发送数据完全未知的情况下完成信道估计，而不需要己知数据的帮助。盲估计方法不需要发送机发送特殊的训练序列，从而提高了系统的频谱效率，但为了得到可靠的信道估计接收机必须接收到足够多的数据符号； 2）半盲估计； 3) 非盲估计：在无线移动系统中，由于信道的时变性，信道统计特性的变化等因素，盲估计算法的使用受到很大限制。所以通常对无线通信系统来说，都必须定期或不定期地发送一定的训练序列来训练接收机的信道估计器。这种方法又会造成带宽和功率的损失，比较适用于突发方式的传输系统，如WLAN等。在OFDM系统中，为了维持各子载波间的正交性，通常是规定某些子载波在某些时刻用于传送训练数据，所以又称为导频。

无线信道传播特性分析总结

无线信道传播特性分析总结班级学号姓名随着科学技术的发展，无线通信已经渗透到我们生活的各个方面，对我们的生活工作有着巨大的影响。在无线通信系统中，无线通信的信道的特性对整个系统有着巨大的影响。 1、无线信道的概念要想搞明白无线信道具有哪些特性，就要先了解什么是无线信道。信道是对无线通信中发送端和接收端之间的通路的一种形象比喻，对于无线电波而言，它从发送端传送到接收端，其间并没有一个有形的连接，它的传播路径也有可能不只一条，但是我们为了形象地描述发送端与接收端之间的工作，我们想象两者之间有一个看不见的道路衔接，把这条衔接通路称为信道。信道具有一定的频率带宽，正如公路有一定的宽度一样。与其它通信信道相比,无线信道是最为复杂的一种,其衰落特性取决于无线电波传播环境。不同的环境,其传播特性也不尽相同。无线信道可能是很简单的直线传播,也可能会被许多不同的因素所干扰,例如:信号经过建筑物,山丘,或者树木所有反射而产生的多径效应,使信号放大或衰落。在无线信道中,信号衰落是经常发生的,衰落深度可达30。对于数字传输来说,衰落使比特误码率大大增加。这种衰落现象严重恶化接收信号的质量,影响通信可靠性。移动信道与非移动点对点无线信道相比,信号传输的误比特率前者比后者高106倍。另外,在陆地移动系统中,移动台处于城市建筑群之中或处于地形复杂的区域,其天线将接收从多条路径传来的信号,再加移动台本身的运动,使得信号产生多普勒效应,并且信道的特性也随时间变化而变化,增加了信号的不确定性,使得移动台和基站之间的无线信道多变且难以控制。所以,与传统模型相比,无线信道多径数目增多,时延扩展加大,衰落加快。 2、无线信道的特性信号从发射天线到接收天线的传输过程中，会经历各种复杂的传播路径，包括直射路径、反射路径、衍射路径、散射路径以及这些路径的随机组合。同时，电波在各条路径的传播过程中，有用信号会受到各种噪声的污染，包括加性噪声

信道估计算法

LS 信道估计假设OFDM 系统模型用下式表示： P P P Y X H W =+ （1）式中H 为信道响应；P X 为已知的导频发送信号；P Y 为接收到的导频信号；P W 为在导频子信道上叠加的A WGN 矢量。 LS 为最小二乘(Least —Square)信道估计， LS 算法就是对（1）式中的参数H 进行估计，使函数（2）最小。 ????()()()()H H P P P P P P P P J Y Y Y Y Y X H Y X H =--=-- （2）其中P Y 是接收端导频子载波处的接受信号组成的向量；??P P Y X H =是经过信道估计后得到的导频输出信号；?H 是信道响应H 的估计值。 ??{()()}0?H P P P P Y X H Y X H H ?--?=? 由此可以得到LS 算法的信道估计值为： 11,()H H P LS P P P P P P H X X X Y X Y --== 可见，LS 估计只需要知道发送信号P X ，对于待定的参数H ，观测噪声P W ，以及接收信号P Y 的其它统计特征，都不需要其它的信息，因此LS 信道估计算法的最大优点是结构简单，计算量小，仅通过在各载波上进行一次除法运算即可得到导频位置子载波的信道特征。但是，LS 估计算法由于在估计时忽略了噪声的影响，所以信道估计值对噪声干扰以及ICI 的影响比较敏感。在信道噪声较大时，估计的准确性大大降低，从而影响数据子信道的参数估计。 LMMSE 算法的实现流程：首先我们得到LMMSE 算法的相关公式： 211??*((()()))P P P P H LMMSE H H H H W LS H R R diag X diag X H σ--=+ 其中=()P P H H H P P R E H H 为信道矢量H 的自相关矩阵， ?LM M SE H 代表采用LMMSE 算法时信道

均衡技术

数字通信系统中，由于多径传输、信道衰落等影响，在接收端会产生严重的码间干扰（Inter Symbol Interference，简称ISI），增大误码率。为了克服码间干扰，提高通信系统的性能，在接收端需采用均衡技术。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。目录 1基本原理2结构分类3作用分类4自适应算法5发展前景基本原理理论和实践证明，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。图是带均衡器的数字通信系统的等效模型：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。自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某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。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，发射机发射一个己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位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据。接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道做出补偿。在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个训练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于最佳值。而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。在数字通信系统中用户数据是被分为若干段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同样的训练序列进行修正。均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。结构分类均衡技术可以分为两大类：线性和非线性均衡。这些种类是由自适应均衡器的输出接下来是

无线传输信道的特性

通信工程专业研究方法论无线传输信道的特性学院：电子信息工程学院专业：通信工程班级：学号：学生：指导教师：毕红军 2014年8月

目录一、引言： (2) 二、无线电波传播频段及途径 (3) 2.1无线电波频段划分 (3) 2.2无线电波的极化方式 (4) 2.3传播途径 (4) 三、无线信号的传播方式 (5) 3.1直线传播及自由空间损耗 (5) 3.2 反射和透射 (6) 3.2.1斯涅尔（Snell）定律 (6) d 功率定律 (7) 3.2.2 4 3.2.3断点模型 (8) 3.3绕射 (9) 3.3.1单屏或楔形绕射 (9) 3.3.2多屏绕射 (10) 3.4散射 (12) 四、窄带信道的统计描述 (14) 4.1不含主导分量的小尺度衰落 (14) 4.2含主导分量的小尺度衰落 (16) 4.3多普勒谱 (16) 4.4大尺度衰落 (17) 五、宽带信道的特性 (18)

5.1多径效应对宽带信道的影响 (18) 5.2多普勒频移对宽带信道的影响 (21) 六、总结 (22) 七、参考文献 (23) 一、引言：各类无线信号从发射端发送出去以后，在到达接收端之前经历的所有路径统称为信道。如果传输的无线信号，则电磁波所经历的路径，我们称之为无线信道。信号从发射天线到接收天线的传输过程中，会经历各种复杂的传播路径，包括直射路径、反射路径、衍射路径、散射路径以及这些路径的随机结合。同时，电波在各种路径的传播过程中，有用信号会受到各种噪声的污染，因而会出现不同情形的损伤，严重时会使信号难以恢复。无线信号在传播时，不仅存在自由空间固有的传输损耗，还会受到建筑物、地形等的阻挡而引起信号功率的衰减和相位的失真，这种衰减还会由于移动台的运动和信道环境的改变出现随机的变化。下面将讨论无线传输信道的主要特性。二、无线电波传播频段及途径 2.1无线电波频段划分

LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一．信道均衡的概念实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时，必须对系统的传输函数进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明，在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频，和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。均衡分为频域均衡和时域均衡。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，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。频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。二．信道均衡的应用 1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。图1基带等效数据传输模型设发送信号采用QPSK 调制，即(1)k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=???。典型的ISI 信道响应向量有三种： h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B = h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C = k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2 ωσ。 2.实现目的

信道估计

寒假信道估计技术相关内容总结目录第一章无线信道 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 信号传播方式 (3) 1.3 移动无线信道的衰落特性 (3) 1.4 多径衰落信道的物理特性 (5) 1.5 无线信道的数学模型 (7) 1.6 本章小结 (7) 第二章MIMO-OFDM系统 (8) 2.1 MIMO无线通信技术 (8) 2.1.1 MIMO系统模型 (9) 2.1.2 MIMO系统优缺点 (11) 2.2 OFDM技术 (12) 2.2.1 OFDM系统模型 (12) 2.2.2 OFDM系统的优缺点 (14) 2.3 MIMO-OFDM技术 (16) 2.3.1 MIMO、OFDM系统组合的必要性 (16) 2.3.1 MIMO-OFDM系统模型 (16) 2.4 本章小结 (17) 第三章MIMO信道估计技术 (18) 3.1 MIMO信道技术概述 (18) 3.2 MIMO系统的信号模型 (19) 3.3 信道估计原理 (21) 3.3.1 最小二乘（LS）信道估计算法 (21) 3.3.2 最大似然（ML）估计算法 (23) 3.3.3 最小均方误差（MMSE）信道估计算法 (24) 3.3.4 最大后验概率（MAP）信道估计算法 (25) 3.3.5 导频辅助信道估计算法 (26) 3.3.6 信道估计算法的性能比较 (26) 3.4 基于训练序列的信道估计 (28) 3.5 基于导频的信道估计 (28) 3.5.1 导频信号的选择 (29) 3.5.2 信道估计算法 (31) 3.5.3 插值算法 (31) 3.5.3.1 线性插值 (31) 3.5.3.2 高斯插值 (32) 3.5.3.3 样条插值 (33) 3.5.3.4 DFT算法 (33) 3.5.4 IFFT/FFT低通滤波 (33) 3.6 盲的和半盲的信道估计 (34)

无线信道传播特性

无线信道传播特性分析总结

无线信道传播特性分析总结班级学号姓名随着科学技术的发展，无线通信已经渗透到我们生活的各个方面，对我们的生活工作有着巨大的影响。在无线通信系统中，无线通信的信道的特性对整个系统有着巨大的影响。 1、无线信道的概念要想搞明白无线信道具有哪些特性，就要先了解什么是无线信道。信道是对无线通信中发送端和接收端之间的通路的一种形象比喻，对于无线电波而言，它从发送端传送到接收端，其间并没有一个有形的连接，它的传播路径也有可能不只一条，但是我们为了形象地描述发送端与接收端之间的工作，我们想象两者之间有一个看不见的道路衔接，把这条衔接通路称为信道。信道具有一定的频率带宽，正如公路有一定的宽度一样。与其它通信信道相比,无线信道是最为复杂的一种,其衰落特性取决于无线电波传播环境。不同的环境,其传播特性也不尽相同。无线信道可能是很简单的直线传播,也可能会被许多不同的因素所干扰,例如:信号经过建筑物,山丘,或者树木所有反射而产生的多径效应,使信号放大或衰落。在无线信道中,信号衰落是经常发生的,衰落深度可达30 ?B。对于数字传输来说,衰落使比特误码率大大增加。这种衰落现象严重恶化接收信号的质量,影响通信可靠性。移动信道与非移动点对点无线信道相比,信号传输的误比特率前者比后者高106倍。另外,在陆地移动系统中,移动台处于城市建筑群之中或处于地形复杂的区域,其天线将接收从多条路径传来的信号,再加移动台本身的运动,使得信号产生多普勒效应,并且信道的特性也随时间变化而变化,增加了信号的不确定性, 使得移动台和基站之间的无线信道多变且难以控制。所以,与传统模型相比,无线信道多径数目增多,时延扩展加大,衰落加快。 2、无线信道的特性信号从发射天线到接收天线的传输过程中，会经历各种复杂的传播路径，包括直射路径、反射路径、衍射路径、散射路径以及这些路径的随机组合。同

第3章信道均衡算法

第3章信道均衡算法 3.1 引言自适应型的滤波器有两种能力：自主学习能力和自主跟踪能力。不同的优化标准准则的约束下，根据不同的性能要求，自适应型的滤波选用的算法可以归结为两类：递推最小二乘(简称RLS)算法、最小均方误差(简称LMS)算法。在最小均方误差标准约束下，为了得到滤波器的输出信号与滤波器的期望信号两者间的最小的均方误差()2E e n ????，我们使用LMS 算法。在最小二乘准则标准约束下，为了得到估计误差的最小的加权平方和()21||n n i i e i λ -=∑，我们采用RLS 算法，并设定了带有权比的向量()W n 。阶跃因子为 λ，也就是遗忘因子，并且01λ<≤。很多经典的自适应滤波的算法都是从以上两个准则的基础上导出的。 3.2 不同类别的信道均衡算法应用在自适应型的滤波器中 3.2.1 自适应滤波的最小均方误差算法最小均方误差算法的优点明显：整个过程需要的计算少，实现起来十分方便。使用最小均方误差算法中的最速下降法时，我们用到的迭代公式如下错误！未找到引用源。： ()()()()T e n d n X n W n =- （3-1） ()()()()12W n W n e n X n μ+=+ （3-2）设步长因子μ，设自适应型的滤波器在n 时的权向量()W n ，设n 时刻的输入端的信号矢量表示为()()()(),1, (1) n x n x n x n L =--+????X ，设自适应型的滤波器长度为L 。定义期望信号是()d n ，误差信号是()e n ，噪声信号是()v n 。

已知该使用该算法达到收敛的条件是：max 10μλ<< ，定义自相关矩阵的最大特征值max λ是系统输入信号的最大特征值。自适应型的滤波算法有三项最重要的指标：使用的时变系统在最开始的收敛速度、得到稳定状态后测量误差和是否有能力继续跟踪。噪声信号在大部分情况下都是在输入端产生的，为了能有效的处理噪声，该算法会产生参数失调噪声，并且偏移噪声的大小取决于噪声信号。稳态误差的大小是和阶跃因子相关的，收敛速度也是如此：如果设定大的步长因子，我们就会得到较大的稳态误差，也就会有更快的收敛速度，如果取小的步长因子，就会相应的使收敛速度变慢，进而得到较快的R 稳态误差，跟踪速度也是如此。无论是取大的值还是取小的值，步长因子的值一旦确定下来就难以改变，这无法满足我们对算法性能的要求。为了提高算法的性能，很多的自适应型的滤波算法都是通过改变步长这一方式，被不断的发现提出的。 3.2.2 RLS 自适应滤波算法在最小二乘标准准则的约束下，使用RLS 算法，在自适应型的滤波器的解算中，根据输入信号的带有权重的向量回归自相关矩阵的性质，目标是得到最小的估计误差的加权平方和。输入信号的频率谱线的有关特性并不会影响到收敛性能，其收敛速度比LMS 算法更快。然而，由于其计算复杂度高，存储所需的计算量非常大。无法达到理想状态，所以一般不用于实际系统 3.2.3 变换域自适应滤波算法特征值由输入信号在系统中的自相关矩阵求得且与LMS 算法的收敛性有关。如果特征值越小，证明该算法的收敛能力越强，反之收敛能力差。因此，为了使特征值由输入信号的自相关矩阵求得的值较小，学者们探索出提出一种新的算法，是一种变换域自适应滤波算法，通过正交变换的方式对输入信号变换，其目的是让特征值的发散程度降低。变换域信号代替时域信号是该算法的核心，自适应算在得到变换域中来进一步使用。

(整理)信道均衡器.

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。

无线信道模型

无线信道模型摘要：本文分析了无线信道模型。针对的是对无线信道的各种效应感兴趣的读者。众所周知，正是这些复杂的效应使得无线信道产生了不确定性，也就是通常所说的统计特性。由于这方面很少有比较全面，容易理解的资料，所以本文的内容是对其他几本书和相关的论文资料的综合。此外的资料不是只讨论了部分问题，就是虽然面面俱到，但缺乏一定的深度。本文深入探讨了“是什么影响了无线信道的特性？”这一问题。主要阐述了无线信道的两种效应：一种是乘性效应，使信号产生衰落；另一种是加性效应，使接收到的信号产生畸变。信号的衰落不一定总是随机过程，但信号的畸变却总是。对于信道对信号产生的各种效应，找到了较好的数学模型，这些模型可以用来仿真和分析系统的性能。而且，我们简单举例分析了一些数字无线调制信道的特性。内容 1 介绍 2 无线电信道 2.1路径损耗 2.1.1 天线 2.1.2 自由空间传播 2.1.3 双线模型 2.1.4 经验和半经验模型

2.1.5其他模型和参数 2.2 阴影 2.2.1 阴影模型 2.2.2 测量结果 2.2.3 阴影修正 2.3 衰落 2.3.1 物理基础 2.3.2 数学模型 2.3.3 衰落的时域和频域特性 2.3.4 一维统计特性 2.3.5 二维统计特性 2.3.6 衰落率和持续时间 3 调制信道 3．1 噪声 3．1．1 门限噪声 3．1．2 窄带高斯白噪声 3．1．3 人为噪声 3．1．4 一些结果 3．2 干扰 4 数字信道 4．1 数字信道的结构 4．2 高斯白噪声信道下二进制PAM信号的以SNIR为自变量的函数BER的计算

4．3 瑞利信道下BPSK信号以SNIR为自变量的函数BER的计算4．4 高斯白噪声信道下其他数字调制方案的一些结果 5 结论第一章介绍

基于训练的最小二乘(LS)算法的信道估计

基于训练的最小二乘（LS ）算法的信道估计一、概述与背景随着近年来无线通信系统的高速发展，基于阵列的接收机和空时分集方法逐渐成为研究热点。现在无论是在理论分析还是在富散射环境的实地测试中，MIMO （multiple-input multiple-output）系统都能够大幅度提高无线通信系统的容量。设一个t 发射天线、r 接收天线的MIMO 系统，其接收信号可表示为： i i i v Hp s +=（1） H 表示随机信道复矩阵，i p 表示t×1发送信号复向量，i v 表示零均值白噪声复向量。为了估计信道矩阵H ，假设发送的训练信号为N p p ，…,1，其中t N ≥.其对应的r×N 接收信号矩阵 ] [,1N s s S ，…=可表示为： V HP S +=（2）其中 ] [,1N p p P ，…=表示t×N 训练矩阵， ] [,1N v v V ，…=表示r×N 噪声矩阵。。而MIMO 技术的要点在于得到一个精确的信道状态信息（CSI）。而信道估计算法的任务是基于S 和P 的信息来恢复信道矩阵H 的信息. 信道估计有非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道方法。目前使用最为广泛的MIMO 信道估计方法是非盲信道估计方法，也即使用导频信号（又称为训练序列）然后基于接收数据和训练序列的信息来实现信道估计。盲信道估计实质上是利用信道潜在的结构特征或者是输入信号的特征达到信道估计的目的。而半盲信道方法估计是上述两种信道估计方法的综合与平衡。本文主要讲的是最小二乘算法的信道估计，并用matlab 对LS 算法进行仿真，仿真内容是ZF 下理想信道与LS 估计信道的性能比较和LS 估计信道的不同天线数MIMO 系统的性能比较。

基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡(小论文)

基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡通信工程11250117苏红刚指导老师王惠琴教授摘要在无线光通信系统中，为了能达到系统需要的解码要求，必须要进行准确的信道估计与均衡。本文首先介绍了无线光通信的基础知识以及特性、信道系统基本原理；着重研究了无线光信道估计与均衡的方法，基于此，设计了一种叠加训练序列的无线光信道估计与均衡方案。由于这种估计方案具有复杂度低的主要特点，而且该方法不占用系统额外的时隙，把导频序列直接叠加在信息序列上，因而可以节省系统的频谱资源，深受学术界的广泛关注。最后，对该系统方案进行了MATLAB仿真，分析了系统的估计均方误差及系统误码率性能，讨论了功率分配因子与直流偏置等因素对估计精度的影响。基于叠加训练序列的信道估计与均衡的方法可更好地改善了系统性能，保证信息无失真地传输，深受广大学术界的欢迎。关键词：信道估计与均衡；训练序列；光通信 Abstract In order to achieve the required decoding system requirements, it must be did that channel estimation and equalization. Firstly, this paper introduces the basic knowledge, characteristics and channel system the basic principles of wireless optical communication; secondly, it focuses on the estimation and equalization method of wireless optical channel. On the base of the method, it designs a superimposed training sequence of wireless optical channel estimation and an equalization scheme. Since this estimation scheme has low complexity of the main features of the system and the method does not take up extra slots, the pilot sequence information is directly superimposed on the sequence, saving the spectrum resources system is very popular in the academic community. Finally, the system program was simulated with MATLAB, the mean square error estimation system and the system BER performance are analyzed and the types of superimposed training sequence, the influencing factors and DC bias and other factors on the estimation accuracy of power distribution are analyzed. So it is benefit to improve system performance with estimates and balanced approach and ensure that the information can transport without distortion superimposed training sequence based channel. Key words：Channel Estimation；Training Sequence；Optical communication 一、绪论无线光信道估计是近年来光通信领域新兴的一项新技术，在一个实际的无线光通信系统中，如何进行信道估计以及参数估计是否准确将直接关系到数据传输的可靠性及系统性能的提高。准确的信道估计与均衡是提高接收机接收质量的关键，也是提高无线光信道无线通信系统数据传输性能的重要技术。近年来兴起的基于叠加训练序列的信道估计方法通过将周期训练序列代数叠加到发送序列之上，接收端利用接收信号的一阶循环平稳特性实现信道参数的估计。由于这种估计方案具有复杂度低的主要特点，而且该方法不占用系统额外的时隙，因而可以节省系统的频谱资源，受到了学术界的广泛关注，所以，现在对无线光信道系统信道估计与均衡算法的研究是很有必要的，也是非常有意义的。二、估计方案的设计（一）OOK调制 OOK调制是ASK调制序列来控制正弦载的一个特例，把一个幅度取为0，另一个幅度为非0，就是OOK，是以单极性不归零码波的开启与关闭。振幅键控是利用载波的幅度变化来传递数字信息，而其频率和初始相位保持不变。ASK是幅移键控调制的简写，例如二进制的，把二进制符号0和1分别用不同的幅度来表示，就是ASK了。而OOK则是ASK调制的一个特例，“通-断键控(OOK)”信号表达式为

无线信道传播特性分析总结讲解学习

无线信道传播特性分析总结

时域均衡技术

时域均衡原理均衡的概念 (为什么要时域均衡？) 实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时，必须对系统的传输函数进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明，（什么事时域均衡？）在基带系统中插入一种可调（或不可调）滤波器就可以补偿整个系统的幅频和相频特性，从而减小码间串扰的影响。这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。均衡分为频域均衡和时域均衡。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，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。频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。本节仅介绍时域均衡原理。由以上结果可见，输出波形的最大值降低为 3/4 ，相邻抽样点上消除了码间串扰，即，但在其点上又产生了串扰，即和。这说明，用有限长的横向滤波器有效减小码间串扰是可能的，但完全消除是不可能的。时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”（具体内容请参阅有关参考书）自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。均衡器实际上就等效于基带信道滤波器的逆滤波器，如果信道是一个频率选择性衰落的信道，则均衡器将放大被衰落的的频率分量，衰减被信道增强的分量，从而提供一个平坦频率响应和线性相位响应的g(t)。

移动通信中信道均衡技术的研究与仿真调研报告

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。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前馈滤波器和一个反馈滤波器。前馈滤波器与横向滤波器结构相同，反馈滤波器以对先前被检测符号的判决序列作为其输入。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。

基于TDS_OFDM系统的迭代信道估计与均衡方法

ISSN 100020054CN 1122223 N 清华大学学报(自然科学版)J T singhua U niv (Sci &Tech ),2009年第49卷第11期 2009,V o l .49,N o .1136 38 189121895 　基于T D S -O FDM 系统的迭代信道估计与均衡方法伍凌智1 ,　王劲涛1 ,　王　军1 ,　宋　健 2 (1.清华大学电子工程系,北京100084;2.清华信息科学与技术国家实验室,北京100084) 收稿日期:2009203224 基金项目:国家“八六三”高技术项目(2007AA 01Z 2B 6)作者简介:伍凌智(1983—),男(汉),湖南,硕士研究生。通讯联系人:王劲涛,讲师,E 2m ail :w angjintao @tsinghua .edu .cn 摘　要:以中国地面数字多媒体广播(D TM B )国家标准为背景,提出了一种适用于时域同步正交频分复用(TD S 2 O FDM )系统的迭代信道估计与均衡方法。首先通过数学推导,对该方法的步骤和细节进行了分析和描述;然后给出了该方法在硬件实验平台上的仿真结果以及实地测试的结果。结果表明,该方法能够有效跟踪各种复杂无线多径信道的变化,并利用信道估计结果对信号进行均衡,在很大程度上消除多径效应带来的不利影响,保证正常接收。关键词:信道估计与均衡;地面数字多媒体广播(D TM B ); PN 序列;时域同步正交频分复用(TD S 2O FDM ) 中图分类号:TN 919.3 文献标识码:A 文章编号:100020054(2009)1121891205 Itera tive channel esti m a tion and equa liza tion m ethod ba sed on the T D S -OFDM system W U L ingzhi 1,W ANG J inta o 1,W ANG J un 1,SONG J ia n 2 (1.D epart men t of Electron ic Eng i neer i ng ,Tsi nghua Un iversity , Be ij i ng 100084,Ch i na ; 2.Tsi nghua National Laboratory for I nformation Sc ience and Technology ,Be ij i ng 100084,Ch i na )Abstract :A n iterative channel esti m ati on and equalizati on m ethod w as developed fo r the TD S 2O FDM system w ith in the Ch inese D TM B standard .T he key p rinci p les of the m ethod are analyzed w ith si m ulati ons on a hardw are p latfo rm and field test results given to validate the system perfo rm ance .T he system can effectively track change in comp licated w ireless m ulti 2path channels, w ith equalizati on operati on based on the esti m ati on results to m ini m ize the negative effects caused by the m ulti 2path channel environm ent,w h ich ensures no rm al signal recep ti on . Key words :channel esti m ati on and equalizati on;digital terrestrial m ulti m edia broadcasting; p seudo no ise sequence; TD S 2O FDM 地面数字多媒体广播传输信道(主要位于V H F 和U H F 频段)中存在着各种多径和衰落现象,造成静态、动态多径干扰和Dopp ler 效应,故该信道是一个复杂的频率选择性和时间选择性衰落信道。为了能保证信号的正常接收,必须获得准确的信道估计来进行信道均衡。传统的信道估计方法通常分为3类:第1类是基于被传输信息符号的有限字符特性及其统计特性的盲信道估计;第2类是基于导频符号插入技术的信道估计;第3类是基于判决反馈技术的信道估计。盲估计方法需要在接收到足够多数据的情况下才能得到一个可靠的估计。而无线广播信道是时变的,这就从根本上限制了盲估计方法的使用。在现有地面广播系统中,信道估计一般要借助于一定的导频或训练序列,即采用数据辅助(DA )的方式来进行信道估计。以82V SB 为代表的单载波系统,主要采用判决反馈均衡器(D FE )来进行信道估计[1-2] ,它使用数据帧中每场的第一个数据段所携带的训练序列进行估计。该方法的缺点是需要的均衡滤波器抽头数量巨大;在强多径情况下,由于D FE 的无限冲激响应结构,导致滤波器易自激,不稳定。以CO FDM 为代表的多载波(M C )系统,一般采用导频插入辅助估计[3] 。导频估计的缺点是信道估计值受噪声的影响较大,且导频的插入会降低频谱的利用效率。考虑到判决反馈信道均衡和导频插入信道估计所存在的缺点,一些学者提出了基于时域保护间隔插入的信道估计方法。例如,中国地面数字多媒体广播(D TM B )国家标准使用的信道补偿方案就是利用时域同步PN 序列相关算法得到对信道冲激响应的估计值,并在频域完成信道均衡[4-5] 。该方案利用时域保护间隔进行信道估计,无需传送额外的导频或训练序列,得到的信道估计受Gau ss 噪声和时变信道的影响小,而且实现简单。本文在该方案的框架之下,提出一种新型信道估计与均衡方法,并通过仿真

信道均衡

信道估计技术OFDM系统中的应用

无线信道传播特性分析总结

信道估计算法

均衡技术

无线传输信道的特性

LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

信道估计

无线信道传播特性

第3章 信道均衡算法

(整理)信道均衡器.

无线信道模型

基于训练的最小二乘(LS)算法的信道估计

基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡(小论文)

无线信道传播特性分析总结讲解学习

时域均衡技术

移动通信中信道均衡技术的研究与仿真调研报告

最新LS信道估计算法

基于TDS_OFDM系统的迭代信道估计与均衡方法

第3章信道均衡算法