【自适应盲均衡12】判决引导(DD)+判决反馈(DFE)+双模式切换的盲均衡算法在双绞线基带通信中的应用MATLAB仿真(采用三电平PAM信号模型)

已于 2023-01-10 23:08:19 修改
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分类专栏： 调制解调算法基础 文章标签： matlab PAM 判决反馈 DFE 均衡
于 2022-10-01 05:30:00 首次发布
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本文介绍了结合判决引导(DD)和判决反馈(DFE)的盲均衡算法在双绞线基带通信中用于减少码间干扰(ISI)的应用。通过MATLAB仿真，展示了该算法在三电平PAM3信号模型下的性能，包括收敛曲线、星座图和误码率，有效克服了CMA算法的剩余误差和DDLMS算法的误收敛问题。

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引言

为克服数字基带信号在通过非屏蔽五类双绞线时产生的严重码间干扰( ISI) ，常采用自适应均衡技术来减小码间干扰，大大降低接收端信号的误码率。最小均方误差( LMS) 算法能有效降低码间干扰，但需要训练序列，因此影响传输效率。基于判决引导的最小均方误差( DDLMS) 算法不需要训练序列，但在眼图未睁开的情况下，可能出现误判，甚至引起误收敛。恒模算法( CMA) 具有比 DDLMS 算法更好的盲均衡特性，但是剩余误差较大。

文献[1]提出的联合盲均衡算法，即优化现有的 CMA 算法，与 DDLMS 算法组成新的联合盲均衡算法，利用均方误差( MSE) 来控制 2 种算法的权值。MATLAB 建模和仿真结果表明，新的联合盲均衡算法克服了 CMA 算法剩余误差较大和 DDLMS 算法误收敛的缺陷，且能有效对非屏蔽五类双绞线中传输的数字信号进行均衡。

线性均衡器一直作为克服信道失真的主要手段。它对于诸如有线电话之类的信道是很有效的，‚如典型电话信道。但是‚当传输信道具有严重深衰落特性（信道零点在单位圆附近）时‚线性均衡器噪声增强‚使其无法均衡此类信道。而判决反馈均衡器(DFE)能够避免线性均衡器的噪声增强‚适用于具有深度谱零点的信道均衡。然而实际应用中‚常规的判决反馈均衡器往往受到错误传播的影响产生误收敛的情况‚。

该篇借鉴前面的判决引导双模式的均衡思想，并将其与判决反馈相结合，以三电平PA

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盲均衡（blind equalization）是1993年公布的电子学名词。盲均衡是指均衡器能够不借助训练序列 ,而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行自适应均衡。 近年来，数字通信技术得到了迅猛发展和广泛应用，成为信息学科中最活跃的领域之一。但在信号传输过程中，由于耦合效应以及多址干扰等因素的 影响，使得信道传输特性极其复杂，产生了码间干扰和信道间干扰。为了减小误码率，提高通信质量， 需要使用均衡技术，以补偿信道，消除码间干扰。 自适应均衡技术日益暴露出自身的不足和缺陷， 主要有以下几点： 1.
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总结起来，本文介绍了一种基于判决引导的多径衰落信道双模式盲均衡算法，并提供了相应的MATLAB代码实现。该算法通过预判均衡和判决均衡两个阶段来完成信道估计和信号解调，有效地抵消了多径干扰，提高了接收信号的质量。盲均衡算法的目标是通过估计信道的冲激响应来抵消多径干扰，以及估计发送信号，从而恢复原始信号。其中，(r(n))是接收信号，(h(i))是信道的冲激响应，(s(n))是发送信号，(w(n))是噪声信号，(L)是信道的延迟长度。最后，我们可以比较解调后的信号与原始发送信号，评估盲均衡算法的性能。
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当我们仔细研究FFE的“噪声放大”问题时，会发现，主比特位和前后校正位都必须经历信道衰减，换句话说，由于它的线性滤波器特性，存在于校正位中的噪声将与主信号相结合，对信道ISI的均衡效果产生影响。如果在某种程度上，可以使用“干净的”校正位来应用于主信号路径上的ISI抵消，信道损失将在不引入任何噪声放大的前提下进行均衡。
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