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正文摘录:

周林等：MIM0系统目适应塑鱼夔丕逛垦皇壁塑2.2MIMo盲自适应均衡MIM0盲自适应均衡(以下简称MIM()盲均衡)这一概念最早由日本学者Sato于1975年提出。盲自适应均衡器如图2所示，他不需要参考信号(训练序列)，在数据通信系统中可以提高信道效率，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，简化了通信系统设计。图2MIM0盲自适应均衡器原理框图目前为止，盲均衡可分为3大类：平稳信号盲均衡(即传统的盲均衡)、循环平稳信号盲均衡以及基于神经网络和模糊理论和盲均衡。而现实中MIM()系统主要处理的就是平稳信号和循环平稳信号的盲均衡问题。以下从国际、国内两个角度审视当前MIM()盲自适应均衡的发展概况。1994年’long等指出：使用二阶循环平稳统计量就可盲辨识和盲均衡非最小相位系统；I』Y等针对二阶循环统计量在线性时不变LTI(I。inearT“ime—Invariant)自回归滑动平均(模型)ARMA(Autoregressive—mo~ngAverage)系统中的辨识问题，提出了参数方法和非参数方法；slock和Moulines等的子空间分解法；1996年’Fugnait研究了用分形采样(Frac：一tionalSampling)对数字通信中的有限脉冲响应信道FIR(Fi—niteImpulseResponse)进行盲估计和均衡的问题；1997年。]'satsanis等修改发射端的结构，在发射端使用特殊的编码和插入技术，来引入循环平稳性，从而使接收端具有循环平稳性；八VanderVeen等给出了利用有限字符和’Foeplitz结构的子空间法；1998年Serpedin等讨论了依靠调制引入循环平稳性的信道盲辨识和均衡0]；2000年，XiaohuaI，。等提出了一种基于线性前项预测误差法的FIR迫零分数间隔均衡器；2003年，JiangDu[L。0等结合减秩子空间信道矩阵逼近和CMA算法，设计了一种新的两阶段自适应算法2004年，KyungSe—ungAhd[”等提出了一种基于SIM()信道一步前项预测误差的分数间隔均衡器；ShiKun口’等提出了基于MIM(1)的改进CMA算法和SE—CMA算法；c)kelloP等提出了一种半盲的基于独立空间约束的自适应均衡方法；2005年，DeerghaRaoK【’’提出了一种结合了并发CMA算法和软判决引导(SDI))的分数间隔盲均衡算法。清华大学孙守宇等人提出一种修正的恒模算法(MC：一MA)，该算法能使被修正的误差函数最小化，比普通恒模8算法的收敛速度快，均衡输出符号间干扰(ISI)小。太原理工大学杨琨等人使用了一种新的初始化方法，对传统的恒模算法(CMA)进行了改进，使其可以在线自适应调整其初始权值，从而可以改善恒模算法的收敛性能，并防止恒模算法的误收敛。电子科技大学的董听等人针对MI—M0频率选择性信道提出了一种分数间隔的判决反馈均衡器。桂林电子工业学院胡健康将矢量简化星座算法(VRCA)应用于MIM()一()FDM系统的均衡。2.3Turbo均衡Turbo码有反馈迭代的译码结构和对译码软输出信息的利用能力，使得他能够与其他技术结合，可显著改善原先系统的性能。传统的均衡器和信道译码器是相互独立的，而Turbo均衡器把均衡和译码很好地结合起来。他使用了“Turbo原理”，即将解码器输出的软信息反馈给均衡器，并多次重复均衡和译码，所以Turbo均衡器的性能有很大提高。图3给出了典型Turbo均衡实现框图，将二进制数据通过卷积码编码器、交织器，然后将其映射到信号星座图上，经过有ISI的信道后，在均衡器输入端得到接收信号。图3’I’urb0均衡器原理框图在联合均衡和译码的常用算法中，对均衡部分而言MAP算法是性能最佳的译码算法，但是他的设计复杂度与信道响应或编码约束长度成指数关系，不利于实现。而MMSE均衡仅具有线性的复杂度译码部分，我们知道，S()VA算法的计算复杂度低于MAP译码算法。因此，MAP／MAP算法的计算复杂度最高，与信道响应和编码约束长度成指数关系；MMSE／SOVA算法的计算复杂度比较小。文献口’表明，不迭代时，均衡算法采用MAP的系统比使用MMSE的性能要好得多，但是经过5次迭代后，两种均衡算法逼近AWGN信道限的差异程度在0.1dB内，而且，减小计算复杂度的I。(2MMSE算法在适当迭代后也取得不错的性能。另外，虽然MAP译码算法的性能要优于s()VA算法，但是，在联合均衡和译码算法中MMSE／’SOVA算法在迭代5次后的性能和最佳联合均衡和译码算法即MAP／MAP算法非常接近。MMSE／S()VA算法不但计算复杂度较低，经过迭代后，还具有和MAP／MAP算法差异很小的误码性能和鲁棒性，有利于工程实现，是工程实现的一种较好的算法。3MIMO均衡的总结和展望鉴于传统盲均衡I，MS，RI。S等基本算法的研究已经