[发明专利]均衡方法和均衡电路

说明书

技术领域

本发明是关于一种可适性均衡方法及均衡电路，尤其是有关于根据所接收到的字符的信噪比值调整步进阶数的均衡方法及均衡电路。

背景技术

一般均衡器(Equalizer)都是使用最小均方(Least Mean Square，LMS)算法来更新其均衡系数(Coefficient)。在字符(symbol)时间n之下，均衡器所产生的均衡结果y(n)，是由线性滤波器(Linear Filter)和决策反馈滤波器(Decision Feedback Filter)的输出结果相加而得：

y(n)=Σkr(n+k)·c-k(n)+Σkd(n-k)·ck(n)---(1)]]>

其中r(n)代表所接收到的字符，d(n)是字符r(n)的决策值，而k代表线性滤波器和决策反馈滤波器中的闸数。

接着量测决策值d(n)和均衡结果y(n)之间的误差如下：

e(n)＝d(n)-y(n)                       (2)

而线性滤波器和决策反馈滤波器中的均衡系数是根据最小均方(LMS)算法而更新：

c_k(n+1)＝c_k(n)+μ·e*(n)·d(n-k)      (3)

c_-k(n+1)＝c_-k(n)+μ·e*(n)·d(n+k)    (4)

其中μ代表最小均方算法所定义的步进阶数(Step Size)，c_k(n)是线性滤波器中第k个均衡系数，而c_-k(n)代表决策反馈滤波器中第k个均衡系数。从第(2)式可推算均方差(Mean Square Error，MSE)：

MSE＝E{|e(n)|²}＝E{|d(n)-y(n)|²}      (5)

图1是各种步进阶数的MSE曲线，其中步进阶数的值μ各为a，b和c，且a＞b＞c。较大的步进阶数的MSE曲线收敛得较快，并饱和在较高的MSE值，如μ＝a的曲线所示。相对的，较小的步进阶数值的MSE曲线收敛得慢，饱和时具有较低的MSE值，如μ＝c的曲线所示。由此可知，较小的步进阶数的MSE具有较佳的稳定性。由MSE可进一步推算均衡结果的信噪比值(Signal to Noise Radio，SNR)：

SNR=10·log10SMSE---(6)]]>

其中S代表字符所有可能值的期望值：