[发明专利]一种盲均衡器及盲均衡处理方法

说明书

技术领域

本发明属于通信领域.，尤其涉及一种盲均衡器及盲均衡处理方法。

背景技术

信号在非理想信道中传输会导致失真，均衡是用来减少失真且补偿信号损失的一种技术。由于盲均衡不需要使用训练序列，因而可以提高系统带宽效率。此外，对某些通信系统来说，在当接收端失去同步等时，很难在接收端得到正确的训练序列。而盲均衡则为这类系统提供了一个能消除信道有害影响的实际手段。

从20世纪90年代开始，研究和使用得最多的盲均衡算法是恒模算法(Constant Modulus Algorithm，CMA)。CMA试图恢复某些通信信号的恒包络特性，通过恢复信号的模值，可能间接恢复信号的其它特性，从而有可能产生合适的性能。盲均衡系统的结构框图如图1所示，{s(n)}为发送信号，{h(n)}为信道h的冲激响应，{e(n)}为均值为零的高斯白噪声，{r(n)}为输入均衡器的接收信号，{w(n)}表示长度为N的均衡器，{y(n)}为均衡器的输出信号，盲均衡算法通过调整均衡器的权值减少码间干扰(Inter-Symbol Interference，ISI)，使均衡器的输出与原发送信号逼近。CMA通过最小化一个非凸代价函数来实现，通常采用的代价函数为：

J=E[14||y(n)|2-r|2]]]>

其中，J表示CMA的代价函数，y(n)为均衡器的输出，r为与传输信号的模值有关的常数，即恒模。

r＝E[|s(n)|⁴]/E[|s(n)|²]

其中，s(n)表示传输信号。

CMA均衡器的权值更新方程采用最陡下降梯度算法：

w(n+1)＝w(n)+με(n)r^*(n)

其中，均衡器具有N个抽头系数，也称为权值；w(n)＝[w₀(n)，…，w_N-1(n)]^T表示权值向量；μ是(正)迭代步长，它控制收敛速度；均衡器输入信号向量为r(n)＝[r(n)，…，r(n-N+1)]^T，输出信号为y(n)＝w^Tr(n)；ε(n)为误差项，它是通过对代价函数J中的y(n)求偏导得到的，即ε(n)＝y(n)(r-|y(n)|²)；上角标^*表示取共轭运算。

这样，根据CMA权值更新方程调节权值以减少误差项ε(n)，即减少均衡器的输出与恒模之间的偏差，直到均衡器收敛为止。

P.Schniter和C.R.Johnson在“Dithered signed-error CMA：Thecomplex-valued case，in Proc.Asilomar Conf.Signals，Syst.，Comput.，PacificGrove，CA，1998”中描述了针对复数值信号的抖动符号误差恒模算法(DitheredSigned-Error CMA，DSE-CMA)。抖动是指在量化之前增加一个随机信号，以试图保存量化过程中丢失的信息。从加性噪声的角度来看，抖动是使量化噪声成为均值为零，且与被量化的信号相互独立的白噪声。复数情况下，DSE-CMA算法的权值更新方程同样采用最陡下降梯度法：

w(n+1)＝w(n)+με(y_n，d_n)r^*(n)