自适应算法在dsss信号分集接收中的应用

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1、摘要:分集接收技术由于能够获得分集增益,可提高多径信号的接收质量,因此在直接序列扩频系统中被广泛采用。常用的信号分集合并方法主要有选择性合并、等增益合并和最大比合并三种,其中最大比合并效果最佳,但需要准确地计算每路信号的信噪比,而采用自适应算法有效解决了准确计算信噪比的问题。因此,提出一种将RLS自适应算法与多径信号分集接收相结合的方法,它首先将接收到的多径信号分离为多路不同延时的信号,然后应用RLS自适应算法根据最小方差准则计算每一路信号的加权系数,通过对加权系数的更新获得最大分集增益,通过对不同的信号合并方式在

2、多径信道下的性能进行仿真比较可知,采用RLS自适应算法的信号合并方式取得的性能最好。关键词:直接序列扩频;最大比合并;分集接收;RLS中图分类号:TN911.25+3734文献标识码:A文章编号:10047373X(2015)19?0091?03Abstract:Sincediversityreceptiontechnologycanobtaindiversitygain,andimprovethereceptionqualityofmulti?pathsignal,ithasbeenwidelyusedindir

3、ectsequencespreadspectrum(DSSS)system.Thegeneralcombiningmethodsofsignaldiversityincludeselectivecombining(SC),equalgaincombining(EGC)andmaximalratiocombining(MRC)mainly.TheMRCmethodhasthebesteffect,anditisnecessarytocalculateSNRofeachpathsignalprecisely.Thepr

4、oblemofcalculationaccurateSNRwassolvedbyusingadaptivealgorithmeffectively.ThemethodofcombiningRLSadaptivealgorithmwithmulti?pathsignaldiversityreceptionispresented.Thereceivedmulti?pathsignalisseparatedintodifferentdelayedsignalsbythemethod,thentheweightingcoe

5、fficientofeachpathsignaliscalculatedaccordingtotheminimumvariancecriterionbyusingRLSadaptivealgorithm,andthemaximumdiversitygainisobtainedbyupdatingtheweightingcoefficient.Theperformancesofdifferentsignalcombiningwaysundermulti?pathchannelsweresimulatedandcomp

6、ared,anditshowsthatthesignalcombiningwayofadoptingRLSadaptivealgorithmgetsthebestperformance.Keywords:DSSS;maximalrationcombining;diversityreception;RLS0引言随着无线通信应用的日益广泛,频率资源有限的无线信道也越来越拥挤,信号在传输过程中容易受到各种干扰以及传输环境的影响,导致接收信号质量变差,因此在无线通信中需要克服信道传输带来的影响。直接序列扩频(DSSS)是扩

7、频方式的一种,它通过类似编码的方式达到扩展频谱的目的,由于扩展了信号的传输带宽从而获得了一定的扩频增益,在对抗信道的多径传输以及抗干扰方面具有一定的优势[1]。由于在接收端通过采用分集接收技术可以提高信号传输的可靠性,减少无线信道多径传输及衰落所带来的影响,因此在直接序列扩频中采用分集接收技术能够进一步提高系统的传输性能。分集接收过程主要是对接收的多径信号进行分离,然后再按照一定方式进行合并,从而获得一定的分集增益[2],分集合并的方式主要有选择合并(SC)、等增益合并(EGC)和最大比值合并(MRC)三种方式[3

8、],不同的合并方式对性能的改善程度也不一样。1分集接收原理分集接收的主要过程包括多径分离、多径选择与多径合并。其基本原理就是使用相关接收机组对接收的信号进行多径分离,每条路径对应一个相关接收机,不同的相关接收机分别对应信号的一个延迟形式,由于使用的相关接收机数量有限,因此分离出来的只是部分路径,将这些相关接收机的输出根据它们的相对强度进行加权,并把加权后的各

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