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《自适应均衡器的设计与仿真毕业设计论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、2014届毕业设计（论文）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，介绍了奈奎斯特第一准则和时域均衡的原理。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4种自适应均衡器结构即线性横向均衡器、线性格型均衡器、判决反馈均衡器和分数间隔均衡器，并对这几
2、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、RLS算法以及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3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。关键字：自适应均衡器，LMS，RLS，CMA，MATLABAbstractInthefieldofmobilecommunications,theinter-symbolinterferences(ISI)isalwaysoneoftheprimaryfactorwhicheffectstransmission.Adaptiv
3、eequalizationismainlysolutionofdealingwithISI.Equalizersareoftenusedtocombattheinfluenceofchannelsforimprovingcommunication’squalityanddecreasingISIinreceivers.Sometimes,channelresponsevariesduetotime,theadaptiveequalizerisalwaysnecessary.Equalizercoefficientscanbeautomaticallyadjustedto
4、trackthechannelasakeycommunicationsystemtechnology.Onthebasisofstudyingonwirelesscommunicationchannel,thispaperdiscussesthereasonsofresultinginter-symbolinterference(ISI)andwithoutconditions,introducesNyquistfirstruleandthetheoryofadaptiveequalizers.Theequalizerstructuresandtheadaptiveal
5、gorithmareparticularlystudiedinthispaper.Mainlyintroducingandcomparingfouradaptiveequalizerstructures,suchaslinearhorizontalequalizer,linepersonalitytypeequalizer,decisionfeedbackequalizer,fractionallyspacedequalizers.Thenweresearchthealgorithmsoftheadaptiveequalizerwhichareoftenused,inc
6、ludingLMS,RLS,CMA,anddiscusstheirrespectiveadvantagesanddisadvantages.Finally,wechoosedifferentadaptiveequalizerstructuresandalgorithms,andusetheMATALBtooltosimulate,attheendofthispaperweanalyzeandcomparetheresults.Keywords:adaptiveequalizer,LMS,RLS,CAM,MATLAB目录摘要IABSTRACTII目录III第一章绪论11.
7、1引言11.2国内(外)研究现状11.3论文研究的内容及主要工作2第二章信道、码间干扰及均衡技术32.1信道32.1.1恒参信道42.1.2变参信道42.2通信信道模型62.3码间干扰72.4自适应均衡的原理与特点102.5本章小结11第三章均衡器结构123.1自适应均衡简介123.2均衡器的分类123.3线性横向均衡器结构(LTE)133.4线性格型均衡器(LLE)143.5判决反馈均衡器(DFE)163.6分数间隔均衡器(FSE)173.7本章总结21第四章自适应均衡算法的理论基础224.1最小均衡误差算法(LMS)224.2递归最小
