第十一章 自适应均衡.ppt

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1、第十一章自适应均衡主要内容：1.自适应线性均衡器2.自适应判决反馈均衡器3.自适应均衡器的基本算法4.自恢复均衡应用条件：1.信道特性是先验已知的2.时变信道问题实际中，信道响应是时变的将均衡器设计成信道响应是可调的，适应信道特性变化——自适应一.基本原理离散系统输入信号滤波参数自适应滤波器输出信号期望的响应信号误差信号①滤波参数随外部环境的变化而改变②自动调节达到最佳滤波效果——的最优化问题二.自适应线性均衡器1.迫零算法峰值失真准则：选择均衡器系数，使最小目标函数建立迫零算法：取（期望信息序列）使其与期望的信息序列的互相关为零即第j个系数在时刻的值基本递推算法是时刻的误差

2、信号调制速率因子，一直迭代计为的估计值，利用某算，直到达到归零的要求一时刻的替代值2.LMS算法对于迭代参数速率因子变化梯度向量对于k时刻，代替均方误差梯度估值（1）收敛特性步长参数选择参数使上式最陡下降收敛是C矩阵的最大特征值（2）算法加速收敛速率步长参数大最佳收敛点找不到小收敛慢（局部最优问题）变化步长参数，大步长开始，不断减小三.自适应均衡递推最小二乘算法①LMS算法采用误差输出模的瞬时平方值的梯度近似代替均方误差的梯度。问题：收敛性，收敛速率，局部最优②直接考察一个由平稳信号输入的自适应系统在一段时间内的输出信号的平均功率，使该平均功率达到最小作为测量自适应系统性能的

3、准则——递归最小二乘算法——（RLS算法）1.算法建立递推最小二乘（卡尔曼）算法加权因子，已观测到向量要求出均衡器系数向量，取时间平均加权平方误差最小。2.算法过程—信号相关矩阵—测量矩阵—加权因子自适应中，信号相关矩阵R的性质：①Hermite矩阵②不同特征值的特征向量正交③R是正定矩阵，对于任意向量④所有特征值之和等于矩阵迹⑤分解：⑥时，设若和已有，当接收到一个新的信号时，时间更新的递推计算：计算输出计算误差计算增益向量更新相关矩阵更新函数这就是RLS直接形式的卡尔曼算法。[对应最速下降法的标记为：]