《实验3-信道均衡》-无线课设研究报告

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1、《实验3-信道均衡》——无线课设研究报告学院：电子信息工程学院班级：通信1209学生姓名：学号：任课教师：12一、实验原理2基本实验原理2最小线性二乘2直接最小二乘均衡器2二、实验内容3概述31.student_equalization.vi32.student_direct_equalizer.vi33.student_toeplitz.vi44.student_LLSE.vi4三、实验结果5矩阵生成5发送接收情况5均衡器不同长度的比较5均衡方式的比较5四、遇到的问题及解决方法6原理上的问题6实验中的问题8五、其他原理

2、8发送端的前面板参数8匹配滤波器9収端的基本过程9发端的基本过程10最小线性二乘法与最小准方误差准则的比较10六、思考题1112一、实验原理基本实验原理1、均衡技术是为了克服符号间干扰。在无线信道中会形成多种不同的传输路径。从不同传输路径到达接收机的信号错位叠加，引起符号间干扰，而降低系统性能。为处理符号间干扰，信道均衡技术应运而生。2、均衡技术是怎么消除符号间干扰的呢？数字基带的频率选择性信道下，经过多径到达接受机的信号为：（1）均衡器满足，即均衡器可补偿信道的影响，使得滤波器保持奈奎斯特滤波器特征，消除了符号间干扰。

3、最小线性二乘关于均衡器参数的基本方程如下：（2）其中A为一右移循环的矩阵，由接受序列的一部分构成。x为均衡器的参数，为一维列矩阵。最终均衡滤波器参数为：（3）其中最小平方误差：（4)直接最小二乘均衡器利用最小二乘估计算法和接收训练序列直接设计均衡器参数，我们可得到直接最小二乘均衡器。这里引入均衡器的延迟参数。为训练序列，则为了克服噪声随机特性带来的影响，一般要求求解均衡器参数的线性约束关系的数目大于均衡器待求参数的个数即。最后由上式（3）代入计算的滤波器参数。（5）12一、实验内容概述所谓均衡的过程也就是输入序列与均衡器

4、参数卷积的过程。本实验的重点在如何间接生成均衡器的参数。实现的公式的核心：。其中b为训练序列。A由输入序列生成。X为均衡滤波器参数。实验大致过程如下：根据输入序列生成右移一次循环矩阵，即toeplitz矩阵。根据公式得到均衡器参数和最小平方误差。得到的均衡器参数与接收序列做卷积，完成对接收信号的均衡。1.student_equalization.vi这里将滤波器参数与输入序列做卷积即可。注意删去信道延迟的影响。2.student_direct_equalizer.viVI当中有两个子VI。其中，student_toepl

5、itz.vi是构建toeplitz矩阵的功能模块，中的矩阵Y即为toeplitz矩阵；student_LLSE.vi完成LS估计算法。根据，式（5），即下式，我们对矩阵A做观察：有Lf+Nt-1输入数据，其中从Nd-Lf时刻到Nd时刻为第一行输入，从Nd时刻到Nd+Nt-1时刻为第一列输入。且第一行输入的数据是反向的。程序图的功能主要分为，截断分割，截取长度，生成矩阵，计算参数四个部分。这里主要讲前两个。首先对接受到的输入序列做一个字Nd时刻的分割处理。矩阵第一行：分割完序列后得到序列y[0]…y[nd]，反向之后，根据

6、参数equalizerlength即Lf截取，得到y[nd]..y[nd-Lf]。矩阵第一列：从延迟Nd时刻之后的分割得到序列，截取Nt。注意Nt为训练序列长度的一半。图1输入序列处理程序图121.student_toeplitz.vi在得到第一行的输入与第一列的输入之后。我们就可以生成这样的toeplitz矩阵了。student_toeplitz.vi：产生mn的抽头矩阵输入Row1-D矩阵第一行（长度为n）Column1-D矩阵第一列（长度为m）输出ToeplitzArray2-Dmn抽头数组根据对矩阵A的观察，to

7、eplitz矩阵实际上是一个一位一位逐渐右移的矩阵。这里的实现方法是直接调用一个构建特殊矩阵的vi——CreateSpecilaMatrix.vi。当type输入为2的时候，这是一个可以构建toeplitz矩阵。图2生成toeplitz矩阵2.student_LLSE.vi构建完矩阵之后，根据公式（2），计算需要矩阵求逆。采用最小二乘法。根据下述公式搭建程序图。具体计算的时候却遇到了麻烦，对于矩阵求逆的过程不知道如何实现。12图3最小线性二乘法计算程序图一、实验结果矩阵生成图4矩阵生成输入矩阵第一行和矩阵第一列，可以得到

8、一个右移一位的矩阵，即toeplitz矩阵。发送接收情况图5収端与发端星座图収端可以分辨出QPSK的星座图，但是存在噪声。受到信道中噪声的干扰。均衡器不同长度的比较图6不同均衡器长度下的星座图均衡器length依次是7，10，14。均衡器长度为7的时候星座图的各点清晰可见，但当均衡器长度为10和14的时候，噪声很大。