自适应均衡算法的研究进展

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1、万方数据第23卷2009年第l期2月五邑大学学报(自然科学版)JOUI矾ALOFWUYlUNIVERSlTY(NamralScienceEdition)、，01．23No．1Feb．2009文章编号：l006．7302(2009)0l—0037-06自适应均衡算法的研究进展王天雷(五邑大学信息学院。广东江门529020)’摘要：简述了能补偿或减小现代通信系统中的码问干扰问题的自适应均衡算法的基本原理及其特点．介绍了最小均方误差算法、递归最小二乘算法等几类主要的自适应均衡算法，并阐述了近年来出现的主要的自适应均衡算法的原理，对误码率、收敛速度、运算量及稳态误差等评价指标进行了分析．结合

2、分析结果和自适应均衡算法的实际应用前景，探讨了这一领域需要进行进一步研究的问题，并对今后的研究进行了展望．关键词：自适应均衡；最小均方误差算法；递归最小二乘算法中圈分类号：TN9ll文献标识码：ADeVeIOpmentsinAdaptiVeEqualizationAlgorithmResearchWA^G1ian—lei(SchoolofInformation，WuyiUniversity，Jiangmen529020，China)Abstract：ForsolVingtheInter—SymbolInterferences(ISI)pI．obleminthemoderncommun

3、ication8ygtems，thequalitie8andfhndamentsoftheadaptiveequalizationalgorithmweredetailed．StraightforwardintroductionwasproposedforthemainkindsofadaptiVeequalizationsucha8LMSandRLS．Somekeyevaluationindexe8inseVeralmainresearchfieldsincludingtheBitErrorRate，theconVergenceBpeed，thecomputationalcompl

4、exityandsteady—stateermrswereanalyzed．Combiningtheanalysisresult8andthepos8ibilityofthepracticaIapplicationoftheadaptiVeequalizationalgorithmtseveralimponantproblemsinfutureresearchonadaptiVeequalizationalgorilhm8werepresented．Key'mrd8：adaptiVeequalization；LMSalgorithm；RLSalgorithm自适应均衡算法取得了较大的

5、发展，是目前通信领域研究的热点．在现代通信系统中，码间干扰是制约通信质量的重要囚素．为了减小码间干扰，需要对信道进行适当的补偿，以减小误码率，提高通信质量．接收机中能够补偿或减小接收信号码间干扰的补偿器称为均衡器．对于大多数采用均衡器的数字通信系统，信道特性是未知的，甚至是时变的．能准确地补偿信道的传输特性、动态地跟踪信道的变化、及时调整均衡滤波器系统参数的功能，称为自适应均衡器的智能特性【l‘21．由于计算机硬件的限制，人们希望自适应均衡算法收敛快速、计算量小，且系统的误码率低．在此基础上，对于这种算法的研究主要集中在最小均方(LMS)类、递归最小平方(RLS)类等几个方面．收稿日

6、期：2008一lO—13作者简介：王天雷(198l一)，男，湖南长沙人，助教，硕士，研究方向：通信信号处理，E．mail：tianIei．wang(孕yahoo．com。cn．万方数据38五邑大学学报(自然科学版)2009年1LMS类自适应均衡算法LMS算法是基于随机梯度准则的最小均方误差准则的近似，即简单地用瞬时误差来代替误差均值．这个近似带来的好处是省去了计算输入信号自相关矩阵所需要的巨大的计算量，使抽头系数的迭代公式变得非常简单．在大多数信噪比比较高且信道为缓慢时变的情况下，只要收敛步长在一定的范围内，LMS算法都能较好地收敛．但这种近似同时带来了2个缺点：1)引入了抽头系数的

7、噪声项．导致稳态失调量较大；2)收敛相对缓慢，对非平稳信号的适应性差，使得算法的信道跟踪补偿能力下降．针对这两个问题，人们提出多种改进的LMS自适应滤波算法，主要有：变步长LMs算法、变换域LMs算法．1．1变步长LMS自适应滤波算法收敛速率是LMs算法的一个关键问题，步长在算法收敛过程中起着非常重要的作用．采用大步长，每次调整抽头系数的幅度就大，体现在性能上就是算法收敛速度和跟踪速度快，当均衡器抽头系数接近最优值时，抽头系数将在最优值附近一个较大的范围内