现代通信理论-第7章 无线通信接收技术new

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1、第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 7.1均衡技术的基本概念7.1均衡技术的基本概念7.1.1均衡的基本原理 7.2线性均衡器从某种意义讲,均衡可以理解成为一种用来削弱码7.3非线性均衡器间干扰的信号处理技术。在不同的通信信道中,可以利用各种各样的自适应均衡技术来消除干扰,例如移动衰7.4自适应均衡器落信道具有随机性和时变性,这就要求均衡器必须能够7.5分集技术的基本概念实时地跟踪移动通信信道的时变特性,而这种均衡器又7.6几种典型的分集方式被称作自适应均衡器。 7.7多径信号的分离与合并12第7章无线通信接收技术 第7章无线通信

2、接收技术 自适应均衡器一般包含两种工作模式,即训练模式和跟踪均衡器从调整参数至形成收敛,整个过程的时间跨模式。首先,发射机发射一个已知的、定长的训练序列,以便度与均衡器算法、结构和多径无线信道变化率有关。接收机处的均衡器可以进行正确的设置。典型的训练序列是为了保证能有效地消除码间干扰,均衡器需要周期性地一个二进制伪随机信号或是一串预先指定好的数据流,而紧跟作重复训练。均衡器被大量用于数字通信系统中,因为在训练序列之后被传送的是用户数据。接收机处的均衡器将在数字通信系统中用户数据是被分为若干段,并被放在通过某种算法来评估信道特性,并且修正滤波器系数以对信道相应的时隙中

3、传送的,所以在时分多址(TDMA)通信系做出补偿。在设计训练序列时,要求做到即使在最差的信道统中几乎都使用了均衡器。 条件下,均衡器也能通过这个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均衡器常被放在接收机的基带或中频部分实现。于最佳值。而在接收用户数据时,均衡器的自适应算法就可因为基带信号包络通常反映了传输的数字波形,所以信以跟踪不断变化的信道。其结果就是,自适应均衡器将不断道响应、解调信号和自适应均衡器的算法通常都可以改变其滤波特性。在基带部分进行仿真和实现。34第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 如果均衡器的期

4、望输出值为原始输入信息x(t),在不图7-1是通信系统的结构框图,其接收机中包含有自适应考虑噪声影响的情况下,这时 就有 均衡器。如果x(t)是原始输入信号,h(t)是系统等效的冲激响应,它反映了发射机、信道和接收机的射频、中频部分h(t)*hT(t)=δ(t)或H(ω)·T(ω)=1(7-3)的总的传输特性,那么,图7-1所示均衡器收到的信号可以被表示成式中,hT(t)可以利用横向滤波器构成,具体表示式形y(t)=x(t)*h(t)+n(t)(7-1)式如下:∞式中,n(t)是均衡器输入端的基带噪声,hT(t)频域特性为hT(t)=∑cn⋅δ(t−Ts)(7-4)

5、T(ω),则均衡器的输出为n=−∞dˆ(t)=x(t)*h(t)*hT(t)+n(t)*hT(t)(7-2)其中,cn是均衡器的复数滤波系数,合理调节cn就可以实现或近似实现式(7-3)。561第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 式(7-3)表明均衡器实际上与信道传输特性有关。x(t)h(t)如果传输信道是频率选择性的,那么均衡器将增强频率调制器发射机无线信道衰落大的频谱部分,而削弱频率衰落小的频谱部分,以使检测器中频部分射频接收器前端匹配滤波器所收到频谱的各部分衰落趋于平坦,相位趋于线性。对于时变信道,自适应均衡器可以跟踪信道的变化,以使等y(t)均衡

6、器T(ω)判决器d(t)式(7-3)基本满足。 输出的信息数据dˆ(t)-+n(t)ε(t)图7-1使用自适应均衡器的通信系统78第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 7.1.2均衡技术的分类 均衡器均衡技术可分为两类:线性均衡和非线性均衡。它们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线性类型非线性式上。通常,模拟信号经过接收机中的判决器,进行抽样判DFEML符号检测MLSE决,进而确定信号的数字序列d(t)。如果d(t)未被应用于均衡器的反馈逻辑中,那么均衡器是线性的;反之,如果d(t)被应结构横向格型横向格型横向信道预测用于反馈逻辑中并参与确

7、定了均衡器的后续输出,那么均衡器是非线性的。实现均衡的滤波器结构有许多种形式,每种迫零,LMS梯度RLSLMS,RLS梯度RLSLMS,RLSRLS快速RLS快速RLS形式在实现时又有多种可选的算法,为了便于归纳与分类,图快速RLS均方根RLS均方根RLS均方根RLS算法7-2所示为实现均衡的滤波器的分类图,该图按均衡器所用的类型、结构和算法的不同,对常用均衡技术进行了分类。图7-2均衡技术分类910第7章无线通信接收技术 第7章无线通信接收技术 最常用的均衡器结构是横向均衡器结构,由式(7-4)可以看出,这里的hT(t)是图 7-3所 示网络的单位冲激响应,而

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