高士奇开题报告

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1、天津理工大学本科毕业设计（论文）开题报告W：2012学院（系）：计算机与通信工程专业：通信工程2012年2月22H毕业设计（论文）题目基于RLS算法的自适应均衡系统的设计与仿真学生姓名高士奇学号20081611指导教师童峥嗓职称教授一、课题目的及意义在高速数字移动通信中，存在多径传播效应，而这种多径传播效应不仅会引起瑞利衰落，而且还会因延迟分散而引起频率选择性衰落，造成传播特性恶化，导致波形失真，影响接收质量；并且，传输的速率越高，多径传播效应引起的码间干扰越严重。为了提高通信质量，减少码间干扰，在接收端通常都要采用均衡技术抵消信道的影响。而在使用均衡器

2、的人多数通信系统中，信道的特性是未知的。并11在许多情况下，信道响应是随时间变化的。此时，简单的线性均衡器难以满足系统的基本要求，必须使用具有较强的吋变适应能力的均衡器，即自适应均衡器。该均衡器能够自适应产生与信道特性相反的特性，用來抵消信道的时变多径传播特性引起的码间干扰。自适应均衡技术不用增加传输功率和带宽即可实时的改善移动通信链路的传输质量。自适应均衡技术的关键之处就在于采用了自适应均衡算法。为此，本次毕业设计从时域均衡原理出发，讨论基于递推最小二乘（RLS）自适应均衡算法，并通过Matlab仿真对该算法均衡前后信号的星座图、算法收敛特性这两个方面

3、的性能进行分析。二、国内外发展状况均衡技术最早应用于电话信道，由于电话信道频率特性不平坦和相位的非线性引起时间的弥散，使用加载线圈的均衡方法來改进传送语音用的双纹线电缆的特也20世纪60年代以丽，能消除符号间干扰对数据传输恶化影响的电话信道均衡器由固定均衡器或人工调整参数的均衡器完成。由于衰落信道是随机时变的，故需要研究白适应地跟踪信道时变特性的均衡器。1965年，Lucky在均衡问题方面取得了突破性的进展，他根据极小极大准则提出了一种“迫零自适应均衡器”，用來口动调整横向均衡器的抽头加权系数。1966年，他又将此算法推广到跟踪方式。Lucky的开创性工

4、作对自适应均衡问题是一个重要的鼓舞和激励。1965年，DiToro独立地把自适应均衡器应用于对抗码间干扰对高频链路数据传输的影响。1967年，Austin提出了判决——反馈均衡器。1969年，Gersho以及Proakis和Miller使用最小均方误差准则独立地重新描述了自适应均衡器问题。1970年，Brady提出分数间隔自适应均衡器方案。1972年，Ungerboeck对采用自适应最小均方误差算法的均衡器的收敛性特进行了详细地分析。1974年，Godard应用卡尔曼滤波器理论推导出了调整横向均衡滤波器抽头加权系数的一种高效算法快速卡尔曼算法。1978年

5、，Falconer和Ljung介绍了快速卡尔曼算法的一种修正，从而将其计算复杂性简化到可与简单的LMS算法比较的程度。Satorius和Alexander在1979年、Satorius和Pack在1981年证明了色散信道格型自适应均衡器算法的实用性。盲自适应均衡（以下简称盲均衡）这一概念最早由H本学者Sato丁1975年提出，它不需要参考信号来维持正常的工作和防失锁现象发生。因此，在数字通信系统屮可以捉高信道效率，同时获得更好的均衡性能。盲均衡从根本上避免了参考信号的使用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求，

6、并简化了通信系统的设计。自Sato提出“自恢复均衡（即盲均衡）”的概念以后，各国学者纷纷投入该项研究，其算法主要冇：1）高阶谱盲均衡算法。它充分利用了高阶谱含冇系统的幅度特性和相位特性这一特点，可以直接从系统接收信号的高阶累积量屮获得信道参数。其关键是建立信号的高阶累积量与信道参数Z问的关系方程，然后以解方程的方式获得信道参数。2）而最早的Bussgang算法是Sato提出的适用于PAM系统的Sato算法。A.Benveniste在研究Sato算法的基础上，于1980年捉出了BGR算法，把Sato算法推广到QAM系统。1980年D・N.Godard又提出

7、了Godard算法。3）常见的最大似然方法盲均衡算法冇Viterbi算法，还冇Seshardri提出的M算法，收敛快，但信道长度L比较长时，计算复杂。4）基于神经网络的盲均衡算法目前主要有基于前馈神经网络和高阶谱的盲均衡器，基于多层神经网络与高阶累积的盲均衡器，基于递归神经网络的盲均衡器，以及基于细胞神经网络的盲均衡器等。前面的历史回顾主要包括线性同步接收机中自适应均衡器的应用，其屮“同步”意味着该接收机屮均衡器的抽头间隔等于波特率的倒数。尽管我们对自适应均衡器的兴趣集屮于上述这类均衡器上，但不得不提及分数间隔均衡器和判决反馈均衡器，因为它们同样很重要。

8、在分数间隔均衡器（FSE）屮，均衡器抽头采样速率严格地大于波特率。FSE比传统的