多径信道下通过LMS均衡算法提高通信质量——详细解析

本文详细解析了如何在多径信道环境下,通过最小均方(LMS)均衡算法提高通信质量。文章介绍了在MATLAB中创建Rician衰落信道,使用LMS算法进行均衡的步骤,并展示了处理前后信号的时域波形和频谱图差异,证实了LMS算法的有效性。

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多径信道下通过LMS均衡算法提高通信质量——详细解析

多径信道是无线通信中常见的一种信道,其特点是信号传播过程中会经历多个路径,导致信号失真和干扰增加,进而影响通信质量。为了解决这个问题,我们可以采用均衡算法对接收信号进行处理,以提高通信质量。

在均衡算法中,比较经典的是最小均方(LMS)算法,该算法利用全局搜索的思想,根据误差信号来不断调整权值,实现对信号的自适应均衡。在 MATLAB 中,我们可以很方便地实现该算法,下面我们将进行详细的解析。

一、生成信号

我们首先需要生成一个带有多径效应的信号。假设发送方发送的是一个 BPSK 调制信号,接收方接收到的信号满足 Rician 衰落信道模型,信号经过了两个路径。我们可以使用 MATLAB 自带的通信工具箱中的 Rayleighchan 函数来建立 Rician 衰落信道对象,代码如下:

% 建立 Rician 衰落信道
chan = comm.RicianChannel
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