复杂噪声环境下的QAM信号均衡技术研究

发布时间：2021-11-20 21:54

　　随着无线数字通信技术的迅猛发展以及通信用户业务需求的大幅增长,未来的通信系统被寄予期望具有更快的数据传输速率、更准确的通信可靠性以及更高的频谱利用率。然而,由于无线电波的多径传播以及无线信道传输带宽受限等原因引起的接收端符号间干扰问题,不仅降低了无线系统的传输可靠性,而且还限制了无线系统的传输速率。因此,作为对抗符号间干扰的有效手段,信道均衡技术一直是无线数字通信系统接收环节中举足轻重的一项研究内容。数据辅助信道均衡方案借助于训练序列获取信道响应,然后据此调整均衡器的抽头系数以补偿非理想的信道特性。但是训练序列的发送会造成部分频谱资源的浪费,同时在非合作通信场景中,训练序列是不可用的。因此,无需使用训练序列而仅仅利用信号自身先验信息以恢复发送信号的盲均衡技术应运而生。通常大多数的数据辅助均衡方案和盲均衡方案都是利用高斯分布来建模信道噪声,然而实际中的环境噪声往往是服从于alpha稳定分布的脉冲噪声,因此研究脉冲噪声环境下的信道均衡技术具有重要的实用意义。本文主要针对正交幅度调制系统中,数据辅助信道均衡技术和盲均衡技术在复杂噪声环境下（包括高斯噪声与脉冲噪声）性能下降的问题展开研究,具体... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：122 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

带有均衡器的数字通信系统框图

图 2.1 基带通信系统的自适应均衡原理框图s k 为系统的发送信号。通常地，假设 s k 是零均值的独立同分ndently and Identically Distributed，IID）的数据序列，即满足： 22200sE s kE s kE s k （2-1值于多电平正交幅度调制 M -QAM 符号集 s k a jb ，其中s k 1, 3 , , 2 Z 1 ， b Im s k 1 , 3 , , 2 Z 1 ，Z 是正 为包含发射滤波器、传输介质以及接收滤波器等响应的等效离散时间传响应（Channel Impulse Response，CIR）。而 n k 为加性环境噪声。 x k

递归最小二乘算法均衡器输出信号星座图

【参考文献】：
期刊论文
[1]用细胞神经网络实现盲均衡的一种新方法[J]. 赵建业,余道衡.  电子科学学刊. 2000(03)
[2]用于多信道盲反卷积的级联神经网络[J]. 刘建成,张清泰,蔡湛宇.  计算机与网络. 1999(14)



本文编号：3508157