雨虹阳光
时域均衡的基本思想可用下图所示的传输模型来简单说明。(图1-1)图1-1中,H(w) 不满足式(图1-2)的无码间串扰条件时,其输出信号 x(t)将存在码间串扰。为此,在H(w)后插入一个称之为横向滤波器的可调滤波器T(w),形成新的总传输函数H'(w),表示为(图1-2)显然,只要 满足式H'(w)(图1-2 ),即(图1-3)则抽样判决器输入端的信号 y(t)将不含码间串扰,即这个包含T(w)在内的H'(w)将可消除码间串扰。这就是时域均衡的基本思想。可以证明(图1-4)其中(图1-5)由上式可见, Cn、 T(w)完全由H(w)决定。对式( 图1-4 )进行傅立叶反变换,则可求出其单位冲激响应hT(t)为(图1-6)根据该式,可构造实现T(w)的插入滤波器如图1-7 所示,它实际上是由无限多个横向排列的延迟单元构成的抽头延迟线加上一些可变增益放大器组成,因此称为横向滤波器。每个延迟单元的延迟时间等于码元宽度T(b),每个抽头的输出经可变增益(增益可正可负)放大器加权后输出。这样,当有码间串扰的波形x(t)输入时,经横向滤波器变换,相加器将输出无码间串扰波形 y(t)。(图1-7 横向滤波器)上述分析表明,借助横向滤波器实现均衡是可能的,并且只要用无限长的横向滤波器,就能做到消除码间串扰的影响。然而,使横向滤波器的抽头无限多是不现实的,大多情况下也是不必要的。因为实际信道往往仅是一个码元脉冲波形对邻近的少数几个码元产生串扰,故实际上只要有一、二十个抽头的滤波器就可以了。抽头数太多会给制造和使用都带来困难。
嘎嘎希尔
LS用于接收到的数据块长度一定,并且数据、噪声(干扰)zhi的统计特性未知或者非平稳的情况,其优化目标是使得基于该数据块的估计与目标数据块间加权的欧几里德距离最小,当有多个数据块可用时,可用其递归算法RLS减小计算量;
MMSE的优化目标是为了使基于接收数据的估计值和目标数据的均方误差最小化,LMMSE算是MMSE的特例,在这种情况下,基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换;
在数据统计特性已知的情况下,某些时候可以直接求解,比如维纳解;在数据统计特性未知但是平稳的时候,可以通过递归迭代的算法求解,诸如:LMS算法。
扩展资料:
时域均衡器常采用横向均衡器,图示出其原理图。有码间干扰的单个码元响应波形进入有抽头的时延线(以5个抽头为例),再经过各横向支路并乘以不同系数Ck后相加。调节C1,可以抵消后尾对下一个码元(相距T)的干扰。
类似地,调节其他抽头系数,可分别抵消对其他码元的干扰。这样,进行数码传输时,相互间就接近没有码间干扰。在频带利用率高的数字通信设备中,常用这种均衡器。
参考资料来源:百度百科-时域均衡器
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