基于自相关匹配的信道盲辨识及均衡方法的研究

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1、摧于自相关匹配的信道盲辨识及均衡方法的研究摘要摘要信道辨识和均衡一直是无线通信中至关重要的问题，许多传输方案都假设了信道是平坦衰落的，并且在接收端能精确地得到信道参数，然而这一点只有在存在准确的信道辨识和均衡方法时刁能做到。而自从第一个盲信道辨识算法提出以来，盲均衡的方法由于不需要训练码以及精确同步的特点，得到了很多的关注，许多新的方法如子空间，互相关等也层出不穷。基于自相关匹配准则(AM)的信道均衡则是一种新的方法，它在发送端使用有色的输入信号，在均衡器输出端匹配用户的自相关函数，以达到消除码间串扰(工Si)和多用户千扰(MUI)的目的，同时它也是一种基于二阶矩的盲

2、均衡的方法，改进的(AM)算法还具有对噪声不敏感的特性，因此将它应用到实际的系统中将有很大的意义。不过，它也具有运算量大和须预知所有用户自相关序列等缺点。本文在使用自相关匹配原理的条件下，对其均衡条件和应用算法都提出了改进。本文的贡献在于:1、对于自相关匹配方法，本文在时域上给出了新的均衡条件的证明，并提出了新的均衡算法，相应的系统规划也得到了初步的探索。2,对于在高信噪比条件下使用常模算法进行快速运算的方法提出了改进，并对运算复杂度和它与自相关匹配方法的本质联系进行了讨论。毕r自相关匹i'i:的信道盲辨识及均衡方法的研究AbstractAbstractChannel

3、identificationandequalizationarebothfundamentalissuesinwirelesscommunication.Frequency-flatfadingchannelconditionandperfectchannelacquisitionatthereceiversidearealsousedpresumablyinmanydatatransferschemes.However,theconditioncan'tbesatisfiedunlessaperfectchannelidentificationandequaliza

4、tionalgorithmisemployedSincethefirstblindchannelidentificationalgorithmisproposed,manyschemessuchasSubspace,Cross-Correlationareproposed.Fortrainingsequenceandwellsynchronizationarenomoreneeded,thosemethodshaveobtainedgreatinterestssincetheirproposition.ItisanovelmethodtouseAuto-correla

5、tionMatch(AM)principletoidentifythechannel.TheAMmethodutilizesthecoloredinputsignalsatthetransmittersideandmatchestheauto-corelationsequencebetweenthereceiverandtransmittertoeliminatetheInterSymbolInterference(ISI)andtheMultipleUserInterference(MUI).Meanwhileit'salsoablindequalizationme

6、thodbasedonSecond-orderStatistics(SOS),whichisnotsensitivetothenoisewhenimprovedalgorithmisemployed.Theapplicationperspectiveofthealgorithmwillbeexcitingthoughitalsohassomeshortcomingssuchascomputationcomplexityandknowledgeoftheusers'auto-corelationsequenceinadvance.Inthispaper,weuseAMp

7、rincipleandmakesomeimprovementsontheequalizationconditionandtheapplicationalgorithm.Themaincontributionishere:1,theproofofnewequalizationconditionisgivenontimedomainandthecorespondingalgorithmisgivenaswell.Theprobabilityofthenewstructureusingthemodifiedalgorithmisdiscussedaswel