第３５卷第６期
２００１年６月
上海变通大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＨＡＮＧＨＡＩＪＩＡ（）ＴｏＮＧＵＮｌＶＥＲＳＩＴＹ
ｖ０１．３５Ｎｏ．６
Ｊ…２００１
文章编号：１００６—２４６７（２００１）０６一０８９７一０５
最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现
朱小刚，诸鸿文，戎蒙恬
（上海交通大学电子工程系，上海２０００３０）
摘要：介绍了基于ＦＩＲ和ＩＩＲ的采用最小均方误差（ＭＭｓＥ）算法的判决反馈均衡嚣，针对谊算法的缺点提出了两种采用自适应算法的判决反馈均衡器：ＬＭＳ算法和ｃＭＡ算法，对这些算法的仿真表明了各自的性能和优缺点，在此基础上提出了一种改进的混合算法．仿真表明，该算法只需要少量的训练序列，性能比ｃＭＡ算法有明显的改进．
关键词：判决反馈均衡器；常数模算法；差错扩散；波特间距均衡；分段均衡；符号估计错误比中图分类号：ＴＮ９２９．５
文献标识码：Ａ
ＤｅｓｊｇｎＲｅａＪｊｚａｔｊｏｎｏｆＡｄａｐｔｊＶｅａ几ｄＢ｜｜ｎｄＡｄａｐｔｉＶｅＤｅｃｉｓｉＯｎＦｅｅｄｂａｃｋＥｑｕａＩ｜ｚｅｒ
ｚＨＵＸｉⅡｏ—ｇｎ札ｇ，ｚＨＵＨ“ｇ—【ｔＩｅｎ，ＲｏＮＧＭ∞ｇ—ｎｎｎ
（Ｄｅｐｔ．ｏｆＥＩｅｃｔｒｏｎｉｃＥ“ｇ．，Ｓｈａ“ｇｈａｉＪｉａｏｔｏ“ｇＵｎｉｖ．，Ｓｈａ“ｇｈａｉ２０００３０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＦｌＲ—ａｎｄｗｈｉｃｈａｄｏｐｔｓ
ＩＩＲ－ｂａｓｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋｅｑｕａＩｉｚｅｒ
ｄｅｃｉｓｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋ
ｅｑｕａＩｉｚｅｒｓ
ａｒｅ
ＭＭＳＥ
ａＩｇｏｒｆｔｈｍ．
Ａｉｍｅｄ
ａｔ
ｉｔｓｄｅｆａｕｈｓ，
ｔｗｏ
ａｄａｐｔｉｖｅ
ｂｒｏｕｇｈｔｆｏｒｗａｒｄ，ｏｎｅａｄｏｐｔｓｔｈｅＬＭＳａｌｇ。ｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｏｔｈｅｒａｄｏｐｔＳｔｈｅＣＭＡａＩｇｏ“ｔｈｍ．Ｔｈｅｄｅｔａｉｌｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒ。ｇｉｖｅｎａｎｄｔｈｅｉｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｓｏｍｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｔ。ｔｈｅｓｅｔｗｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗａｓｍａｄｅｂｙｐｕｔｔｉ“ｇｆｏｒｗａｒｄ
ｉｔｏｐｅｒａｔｅｓ
ａ
ｈｙｂｒｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ订ｌｕｓｔｒａｔｅｓ
ｂｅｔｔｅｒｔｈａｎＣⅣｆＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｄｅｃｉｓｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋ
ｅｑｕａｌｉｚｅ。；ｃｏｎｓｔａｎｔｍｏｄｕｌｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｅｒｒｏｒｐｒｏｐ８９ａｔｉｏｎ；Ｂａｕｄ—ｓｐａｃｅｄ
ｒａｔｅ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：
ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏ“；ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｌｙ—ｓｐａｃｅｄ８ｑｕａｌｉｚａｔｉｏ“；ｓｙｍｂｏｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｅＨｏｒ
判决反馈均衡器（ＤＦＥ）是一种非线性均衡器，它能提供比一般的线性均衡器更小的ｓＥＲ（ｓｙｍｂｏｌ
Ｅｒｒｏｒ
法来实现ＤＦＥ结构，以便能收敛到满足一定ｓＥＲ的稳定解，并能反映信道的时变特性．同时，接收机还需使用一定的训练序列来进行自适应收敛，但在宽带高速无线数字通信系统中，由于多径衰落的严重影响，可能使波形严重失真，即使采用自适应均衡，但由于训练序列的提取取决于载波恢复环路的正常工作，故载波恢复的中断将直接导致自适应均衡的失效，解决这一矛盾的有效途径是采用盲均衡技术，盲均衡算法与载波相位无关，能在载波恢复环路锁定之前进行快速的初步收敛，使信号星座较为正常，有利于进行载波恢复和相位信号检测“Ｊ．
Ｒａｔｅｓ），线性均衡器在减小ＩｓＩ的同时也放大
了噪声，而判决反馈均衡器能在消除ＩｓＩ的同时不引入噪声增益．但由于ＤＦＥ的非线性，噪声引入的符号错误可能会引发连续的错误流，这种现象称为差错扩散，是设计ＤＦＥ时需要解决的问题之一．此外．由于在接收开始阶段，接收机对信道的参数并不了解，且信道也可能是时变的．故需要利用自适应算
收稿日期：２０００
０６２０
上海交通大学学报
第３５卷
本文介绍了采用最小均方误差（ＭＭＳＥ）算法假定前馈判决输出无误，即对一定的ｄ≥ｏ，有：的判决反馈均衡器和自适应非盲算法（如ＬＭｓ）和屯一ｄ。一ａ，则可得图２所示的ＤＦＥ模型，且有：
盲算法（如ｃＭＡ）判决反馈均衡器的实现过程，并Ⅳｆ
对Ｉ。ＭＳ和ＣＭＡ的性能进行了比较，提出了一种改‰一＾ｄ吼一。＋∑，ｍ一，＋
进的混合算法．
ｉｉ；；三Ｌ一
●，＊Ｈ
ｄ—ｌ
Ⅳｄ
Ｎｈ
１
ＤＦＥ结构
定义ＤＦＥ通信系统模型（见图１）如下：①源、
———————————１确而——。一
∑＾以，＋∑（＾。一ｄ，）％一＋∑＾ｍ，一０
—１
１２
５＋Ⅳｄ＋】
信道、噪声和均衡器系数均为实数．②波特间隔均因此，有效均衡器设计要求：０）前馈滤波器：衡器（ＢｓＥ），或者ＦｓＥ（Ｆｒａｃｔｉ。ｎａｌｌｙ—ｓｐａｃｅｄＥｑｕａｌ
＾。≈ｌ；当Ｏ≤ｉ＜８及ａ＋Ⅳｄ＜ｉ≤Ⅳｎ时＾，≈０；噪声增
ｉｚａｔｉｏｎ），两者分别反映在信道卷积矩阵上．③线性
益∑Ｉ＾２尽可能小；②反馈滤波器能精确地消除
时不变信道（Ｉ。Ｔ１）．
残余ＩｓＩ：ｄ，一＾Ⅲ，１≤ｆ≤Ⅳｄ．
图１
ＤＦＥ接收系统模型
图２修正ＤＦＥ接收系统模型
Ｆｉｇ．１
ＲｃｃｃＩｖｃｒ
ｍｏｄｅｌｏｆｄｅｃｉｓｉｏｎｆｅｅｄｂａｃｋｅｑｕａｌｉｚｅｒ
Ｆｉｇ．２
Ｍｏｄｉｆｉｅｄ
ｒｅｃｅｉｖｅｒｍｏｄｅｌｏｆＤＦＥ
图中：序列｛ｎ。）功率为口：，ｎ。∈Ａ．ｎ为字符集．通过一线性时不变有限脉冲响应（ＦＩＲ）信道：
２
ＭＭＳＥ—ＤＦＥ的设计实现
ｃ一（“，‘１，…，％）１，ｃ，∈尺
２．１
ＭＭｓＥ—ＤＦＥ有限长滤波器（时域均衡）加性白噪声ｎ。∈Ｒ，均值为ｏ．方差为《，接收信号：
定义均衡器判决均方误差（ＭＳＥ）如下：
口：一Ｅ｛（ｄ。一日一ｚ＾）２）
“一∑∞一＋ｎ。
为得到使ａ：最小的（尤，靠）对，再定义：
均衡器前馈系数：
Ａ＾一（“Ｉ，…，“＾Ⅳ。）７
ｆ—ｔｊ”・
＾几，∈尺
氲一（以，…，吼。，）。
反馈系数：
Ⅳ＾一（‰，…，‰Ⅳ．）７
ｄ一（ｄ、，・・
＾一
ｄ，∈尺
假定以前的判决输出无误，即凼一ｄｔａ，则
软判决输出：
ＡＩ＝（吼ａ１，…，吼ａ～．）１
～
ｚ。一∑厂“
∑ｄ．缸
可以看出ＭｓＥ是，和ｄ的二次函数：Ｊ—Ｊ
ｄ：（，，ｄ）一Ｅ｛（ｎ。一ａ
Ａｊｃ丁＋五ｊ一＿Ⅳ：，）２｝
经过硬判决后，得
当ＭｓＥ的梯度即Ｖ（口：（，，ｄ））一。时ｔＭｓＥ取最小二・一Ｑ（ｚ・）一ａｒｇ呼：Ｉ。一ｚ＊
值，先对ｄ取梯度：
定义信道卷积矩阵为
Ｖ。（《（，，ｄ））一一２《肼ｃ，＋２ｄ弘一。又因为Ｍ一（０Ⅳｄ。ｄ，Ⅳｄｘ％０％×帆一＾ｄ—ａ），则反馈
滤波器系数为
Ｃ
蕺一Ｍｃｌ
类似可得前馈梯度：
Ｖ，（《（，，ｄ））一２《ｃＴ（，一Ｊ】Ｉｆ７．｜ｌｆ）ｃ，一
由此可得信道和均衡器响应的等效响应为
２矿ｃ丁岛＋２ｄ：，一０
＾一（＾ｏ’．．．＇＾“）７＝ｃ，
其中：如一（ｏ，…，Ｏ，１，Ｏ，…，ｏ）７，它的第ｄ个元素为
第６期
朱小刚，等：最小均方误差判决和白适应判决反馈均衡器的设计实现
８９９
ｌ，其余为ｏ．则前馈滤波器系数为
，；一（ｃ１Ｐｃ＋Ⅱ）叫ｃ７ｂ
且
根据信号系统理论，一个非负实数域转移函数具有复共轭极点对和零点对，因此可以分解为具有最小相位和最大相位的两个转移函数，则可以将差错函数功率谱分解为
Ｓ。ｏ）一口：Ｇ。＆）Ｇｊ（１屈。）
＾＝口：／口：，Ｐ一（，一膨７Ｍ）鼻＝ａｒｇｍｉｎ『『Ｐ（ｃ丁一ｅ。）』｜２＋＾｜｜，＿｜２以一８ｒｇｍｉｎｌｌ
ｄ
最后可得ＭｓＥ最小时的问题解为
＿）Ｉｆｃ宄）１
则最优预测差错滤波器为
显然，ＭＳＥ的大小也受时延ｄ的影响，ａ的最佳取值应在［ｏ，Ⅳｈ］之间．
２．２
Ｄｏ（ｚ）＝南，Ｆｏ（ｚ）＝跚
Ｄ。扛）一Ｇ，（ｚ）
对接收信号功率谱进行分解，可得
ｓ，（ｇ）一ｄ：ｌｃ（ｚ）ｌ２＋口：一ｄ：Ｇ。（ｚ）Ｇ：（１詹。）
ＭＭＳＥ—ＤＦＥ无限长滤波器（额域均衡）无限长度判决反馈均衡器需要在变换域里实
现，这里取［ｏ，＋。。］范围内的ｚ变换．如图３所示，Ｆｏ）表示前向均衡器的转移函数，假定源和噪声互不相关，且判决时延为ｏ，则判决误差功率谱为
ｓ。（ｅ”）一Ｉｃ（ｅ９），’（ｅ”）一ｌ２矿十ｆＦ（ｅ”）Ｊ。《一
蚍可得蹦沪丽髫丽ｊ
由图３，可得
（ｉｃ（ｅ”）Ｊ
一：
２《＋一：）』，（ｃ”）一心专揣Ｉ。＋
３
…＝磊瓣
ａ：一以ａ：／《
只（ｅ”）一ｓ。（ｅ”）ＩＤ。（ｅ”）Ｉ２一《ｄ：／ｄ：
ｉＣ（ｃ”）Ｊ２＋＾
ＤＦＥ自适应算法
ＤＦＥ的实现可以采用各种非盲自适应算法和
盲自适应算法，这些算法是以随机梯度下降（ＳＧＤ）算法为基础的，本质上是一个自适应滤波问题，通过
图３前向均衡器（带预测差错滤波器）
Ｆｉｇ．３
迭代来使某个目标函数，（女）最小．下面以ＬＭｓ和
ｅｒｒｏｒ
Ｆｅｅｄ—ｆｏｒｗａｒｄｅｑｕａｌｉｚｅｒｗｌｔｈｐｒｅｄｌｃｔｌｏｎＣＭＡ为例介绍非盲算法和盲算法的实现．
３．１
其中：＾一一：／口：．由于一：一１ｓ。（ｅ”）ｄ埘，则当，（ｅ”）＝
最小均方算法（ＬＭｓ—ＤＦＥ）
该算法需要使用训练序列，定义目标函数为
ＪＬＭｓ—Ｅ｛（巩６一ｚＩ）２｝
亿‰时矗取最小值，此时：
ｓ。（ｅ”）＝ｄ：／（｛ｃ（ｅｐ）ｌ
迭代方程为
，（量＋１）一＾（惫）＋卢ｎ一，（吼一ｄ
‰）
２＋＾）
由于判决差错序列｛％）通常是非白化信号，对其进行白化处理将可以降低差错方差，图３所示的Ｄ（ｚ）可实现该功能．图４所示为带白化滤波器的ｌＩＲ判决反馈均衡器，在具体实现的时候，必须保证：Ｄ（ｚ）为单调因果函数；Ｄ（ｚ）输出《必须为白化信号，且其方差小于等于‰，以保证ＩｌＲＤＦＥ均衡器的性能不小于ＩｌＲ线性均衡器的性能．
ｄ，（五十１）一ｄ，（正）一Ｆ啦Ｉ一口一，（ｍ—ａ—ｚ★）
ｏ≤ｉ≤Ⅳｒ；ｏ≤Ｊ≤Ⅳｄ
训练序列既被用来更新算法，也被用来生成新的判决输出％该算法具有线性复杂度，正比于滤波
器抽头数．该算法当ｏ＜Ｐ＜２／ｋ，时收敛，其中ｋ。，
为接收信号自相关矩阵的最大特征值”‘“．
３．２
常数模算法（ｃＭＡ—ＤＦＥ）使用常数模算法时，目标函数为
ＪｃＭＡ—Ｅ｛（２：一７）２）
其中：７一点｛ｎｉ儿：）．迭代方程为
＾（五＋”一，（正）＋户ｎ一，（ｚ：一ｙ）ｚ。ｄ，（南＋１）一ｄ，（矗）一＃西＾一，（２：一ｙ）ｚ・
图４判决反馈均衡器（带预测差错滤波器）
Ｆ１９．４
Ｆｅｅｄ＿ｂａｃｋ。ｑ“ａｌｉｚｅｒｗｉｔｈｐｒｅｄｊｃｔｉｏｎ
ｅｒｒｏｒ
Ｏ≤ｉ≤Ⅳｆ；０≤Ｊ≤Ⅳｄ
ｆｌｌｔｅｒ
常数模的目标函数与接收信号的相位变化无
上海交通大学学报
关，因此载波同步可以和均衡分开来，接收机实现比较方便．当满足以下条件时常数模算法有较好的性能：（１）均衡器长度Ⅳｔ≥Ⅳ，一２（假定Ⅳ，为偶数）；（２）奇偶子信道ｃ一［“，ｆ２，…，“２］和如一［ｃ１，ｃ２，…，啊一，］构成的多项式无公共根；（３）无加性信道噪声；（ｄ）信源符号之间互不相关．
常数模算法的收敛性较复杂，好的初始化条件可以保证算法不至于误收敛“１…，接收时采样信号的相位也会影响到ＦｓＥ—ｃＭＡ均衡器的特性．
第３５卷
ＭＭＳＥ均衡器（ＦＩＲＭＭＳＥ—ＤＦＥ、ＩｌＲＭＭＳＥ—ＦＳＥ
和ＩＩＲＭＭｓＥ—ＤＦＥ）的符号估计错误比（ｓＥＲ）和
ｓＮＲ之间的关系曲线（Ⅳｆ一３２，Ⅳｄ一８，疗一１
６，ｓＮＲ
＝２０）．可以看出这三种均衡器的性能非常接近．且信噪比ｓＮＲ增加时ｓＥＲ减小，ｓＮＲ越大，这种减小越明显．图７所示为ＭＭＳＥ均衡器的误差扩散曲
线（ⅣＩ一３２，Ⅳｄ一３２，ｄ一１６，ｓＮＲ一２０）．图中判决错
误呈突发脉冲状，且长度有限，即在发生一定长度的判决错误后又会收敛到无错误的情况．文献［６］中对如何预防差错扩散进行了详细说明．
４仿真实验和结果
假设信道引人为加性高斯白噪声信道，信道参数为ｆ一（一１，３，１０，７，３，１，５．２），信源采用６４一ＱＡＭ信号，信噪比取值范围［ｏ，２０ｄＢ］，以２ｄＢ为步长，判决时延为１，前馈均衡器长Ⅳｆ一３２，判决反馈均衡器长Ⅳｄ一８，游标值（最大值点对应时延）８—１６，计算星座图时ｓＮＲ一３０
ｄＢ．
图５所示为ＭＭｓＥ均衡前后的信号星座图
（Ⅳｆ＝３２，Ⅳｄ＝８，ｄ一３２，ＳＮＲ一３０）．很显然，均衡后
信号比均衡前有了明显改善．图６所示为３种
图６
Ｆｉｇ．６
ＭＭｓＥ均衡器ＳＥＲ—ｓＮＲ关系曲线
ＴｈｅＳＥＲ—ＳＮＲ
ｃｕｒｖｅ
ｏｆ
ＭＭＳＥ８ｑｕａｌＩｚｅｒ
Ｅ
剿噻制慕
１．０
．．凄警膏
■簟争●
０５
■，一妒
毫●●●，．譬●★鲁◆●，■奢鼍鼻●◆謦◆
图７差错扩散曲线（部分教据点）
Ｆｉｇ．７
Ｅｒｒｏｒｐｒｏｐ８９ａｔｉｏｎｃｕｒｖｅ（ｐａｒｔＩａＩｌｙ）
三
Ｏ
，妒墨●■◆’●
－ｏ．５
其他系数不变，迭代步长舫一ｏ．０１，舶＝ｏ．ｏＩ，均衡器类型为ＦｓＥ。数据长度２ｏｏｏ，训练序列长２００，分别采用ＬＭｓ和ｃＭＡ算法，可以得到前馈均衡器（由于每种算法的反馈均衡器和前馈均衡器的自适应误差曲线基本一致，本文不单独表示）自适应误差曲线如图８所示．
由图可见，ＬＭｓ比ｃＭＡ算法的收敛性好，自适应误差也相对较小，但ＬＭｓ算法需要训练序列，
＿｛０
参，童■■譬羹●簟囊蠢●●●《，，●参．●，◆●・爹
０
—０５
０
０．５
ｌＯ
（ｂ）均衡后
图５信号星座图（３ｏｏｏ点）
Ｆ１９．５
ＳｉｇｎａｌｃｏｎｓｔｅＵａｔｊｏｎ（３
ＯＯＯ
ｐｏｉｎｔｓ）
且训练序列占据总数据的相当一部分（这里为
第ｓ斯
朱小刚，等：最小均方误差判决和自适应判头反馈均衡嚣的设计实现
得知该算法的收敛性能比单纯采用ＣＭＡ算法好．
该混合算法需要设定一定的门暾值来控制何时由非
盲算法转入盲算法，门限值的设定应该保证整个算
趔赫莨
耥
法收敛速度最快．
媸崔卿皿
５结论
本文介绍了采用ＭＭＳＥ算法的判决反馈均衡器基于ＦＩＲ和ＩＩＲ的设计实现，并在该算法的基础上提出了２种采用自适应算法的判决反馈均衡器，即ＬＭＳ算法，通过对这些算法的仿真实现比较了
各自的性能和优缺点，并针对２种自适应算法的缺
ａ１
１０】
ＬＭＳ－ＤＦＥ
点提出了一种改进的混合算法．仿真表明，改进算法
只需要少量的训练序列，性能介于两算法之间，比
ｌＯ。
㈦ｍ㈨‰‰㈨血圳㈧６幽
ＣＭＡ算法好，较适合于实际应用．
参考文献：
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趔
譬Ｉｏ＿ｌ裂蓦Ｉｏ－２
皿
１０一ｊ
州唧１即－■㈣Ｉ
：川”
０
５００
ｌ０００
１５００
２
…川｜…１１
ｏｏＯ
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Ｒ，Ｄｉ“ｇｚ．ＢｌｉｎｄａｄａｐｔｉｏｎｏｆｄｅｃｉｓＩｏｎｆｅｅｄｂａｃｋ
ｂａｓｅｄ
ｏｎ
８ｑｕａｌｉｚｅｒｓ
ｔｋ
ｃｏｎｓｔａｎｔ
ｍｏｄｕｌｕｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ
图８前馈均衡器自适应误差曲线
Ｆ１９．８
Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ
ｅｒｒｏｒ
ｃｕｒｖｅ
［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉ“９５。ｆ
ｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
ｔｈｅ２９ｔｈＡｎｎｕａｌＡｓｉＩｏｍａｒｃｏｎ—
ｏｆｆｅｅｄｆｏｒ
ｓｌｇｎａｌｓ，ｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｄ
ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ［ｃ］．
ｗａｒｄｅｑｕａＩｌｚｅｒ
ＣａＩｉｆｏｒｎｉａ．ＵＳＡ：ＰａｃｉｆｉｃＧｒｏｖｅ，１９９５．６９２～７０２．
［５］Ｔｏ“ｇＬ．ＬｉｕＤ．ｏｎｂｌｉｎｄｄｅｃｌｓｉｏｎ
ｆｅｅｄｂａｃｋ。ｑｕａｌｉ粕一
ｔｉｏｎ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｊ“ｇｓ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
ｏｆｔｈｅ３０
ｔｈＡｎｎｕａｌＡｓｉｌｏｍａｒ
Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｓｉｇｎａｌｓ，ｓｙｓｔｅｍｓ－ａｎｄ
［ｃ］．ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，ｕｓＡ｝Ｐａｃｉｆｉｃ
３０９．
Ｇｒｏｖｅ，１９９６．３０５～
［６］ＦｅｒｔｎｅｒＡ．Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｂｉ卜ｅｒｒｏｒ—ｒａｔｅｆｅｅｄｈ日ｃｋ
ｌｎ
ｄｅｃｌ５ｉｏｎ
Ｐｆｏｐ
ｅｑｕａＪｊ赞，ｂｙｐｆｅｙｅⅡｔｊ”ｇｄｅｃｊ５ｉｏｎ一盯ｒｏｒ
ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
ｏｎ
ａｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．ｓｉｇｎａＩＰｒｏｃｅｓｓ—
ｉｎｇ．１９９８，４６（７）：１８７２～１８７７．
作者简介
朱小尉
图９
ＬＭＳ—ｃＭＡＤＦＥ前馈均衡器自适应误差曲线
Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ
ｅｒｒｏｒｃｕｒｖｅ
男，１９７５年生，１９９７年于
上海交通大学电子工程系获学士学位．
现为上梅交通大学博士研究生．主要从
事盲信号处理、多用户检测、宽带移动通信系统切换算法研究．巳发表论文１０余篇．
Ｆｉｇ．９
ｏｆＬＭＳ—ＣＭＡ
ＤＦＥｆｅｅｄ—ｆｏｒｗａｒｄｅｑｕａｌｉｚｅｒ
ｌＯ％），所以在这一点上ＣＭＡ比ＬＭＳ算法要好。如果采用混合算法，即在初始阶段采用非盲算法，到一定步段后采用盲算法，如ＬＭＳ—ＣＭＡ算法，可得到其前馈均衡器的自适应误差曲线如图９所示，比较
最小均方误差判决和自适应判决反馈均衡器的设计实现
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
朱小刚， 诸鸿文， 戎蒙恬上海交通大学电子工程系,
上海交通大学学报
JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY2001，35(6)13次
参考文献(6条)
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针对高速水声通信中信道的稀疏特性,提出了一种基于常数模准则的稀疏水声信道判决反馈盲均衡算法.该算法将改进的常数模算法与一种变化的判决反馈均衡器结构(部分反馈均衡器)有机结合,利用水声信道的稀疏特性,不但很好地实现了稀疏水声信道的盲均衡,而且简化了计算,易于算法的硬件实现.用典型稀疏水声信道进行了计算机仿真.结果表明,该算法性能稳定,计算量小,稳态均方误差低,整体性能与基于自适应LMS的稀疏迭代算法接近.该研究为高速水声通信中稀疏信道的均衡提供了一种可实现的方法.
6.学位论文 陆赟赟 LDPC码及其反馈迭代均衡技术的研究 2008
低密度奇偶校验码（LDPC codes）是基于稀疏校验矩阵构造的线性分组码，在与BP迭代译码算法相结合的条件下具有逼近Shannon限的性能，是继turbo码后在纠错编码领域的又一重大进展。近年来，LDPC码以其优异的性能和巨大的潜在应用价值而受到编码界的极大关注，已成为目前最热门的研究领域之一。
本文在对LDPC码进行系统的分析和研究的基础上，探讨了高斯消元法和基于近似下三角矩阵的两种有效编码方式，并在加性高斯白噪声信道下,对LDPC码进行了BP译码算法性能仿真。同时，为了克服码间干扰（ISI）问题，本文主要研究了基于LDPC码的反馈迭代均衡技术。运用turbo译码的原理，在接收端的均衡器和BP译码器之间迭代地传递外信息，形成turbo均衡。首先，运用最小均方误差（MMSE）准则，将LDPC码的BP译码器分别与线性均衡器（LE）、判决反馈均衡器（DFE）相结合，形成非自适应的均衡接收机。其次，将最小均方（LMS）算法与判决反馈均衡器（DFE）相结合,提出了基于
本文对这几种不同的均衡技术，进行了性能仿真和比较研究。结果表明，基于以上turbo均衡原理的接收端能够很好地提高系统的误码率性能。同等条件下，非自适应均衡误码率优于自适应均衡，收敛速度快，但算法相对复杂，且需要已知的信道特性，因而实用价值不大。而在信道特性未知的情况下，盲均衡技术性能并不比自适应均衡差，并且不需要训练序列，提高了频谱利用率，因此在移动通信中有着很好的应用前景。
引证文献(13条)
1. 赵卫杰. 郑建宏. 牛青 BWA系统中判决反馈均衡器的ASIC实现[期刊论文]-电子测试 2009(2)
2. 周巧喜. 郭业才 基于不同误差函数的判决反馈水声信道盲均衡算法[期刊论文]-舰船科学技术 2007(6)3. 周巧喜. 杜锋 基于加权判决信号的判决反馈盲均衡新算法[期刊论文]-科技情报开发与经济 2007(32)4. 惠毅. 周志杰. 胡祥光. 张文强 全数字电力线载波机中基带调制的实现[期刊论文]-电力自动化设备 2007(7)5. 孙江勇. 吴建辉. 王春林 一种用于数字QAM解调芯片中的盲均衡器实现[期刊论文]-电子器件 2006(2)6. 尚小天 自适应均衡技术的研究[学位论文]硕士 2006
7. 孙江勇 QAM解调芯片中自适应均衡器的研究与实现[学位论文]硕士 20068. 朱维红 滤波多音调制（FMT）在WLAN环境下的技术研究[学位论文]博士 2006
9. 陈悦. 朱维红. 高振明. 李金海 一种FMT系统内的MMSE-DFE均衡方法及其性能研究[期刊论文]-信号处理 2005(1)10. 张建志. 崔霞霞 自适应判决反馈均衡器算法研究[期刊论文]-计算机与网络 2005(19)11. 李国峰 基于FPGA的窄带高速调制解调系统的研究与实现[学位论文]硕士 200512. 秦双双 有线信道解调芯片中数字均衡器的设计与实现[学位论文]硕士 200513. 谢修祥 WLANb系统的信道估计与均衡技术[学位论文]硕士 2005
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