[2018年必威体育精装版整理]2016李兴明数字通信课件4.ppt

* 峰值失真准则 均方误差准则 两个准则： { cj } 的最佳化 峰值失真 —— 指在均衡器输出端最坏情况下的符号间干扰 通过带限线性滤波器信道的通信 使这个性能指标最小化称为峰值失真准则。 峰值失真准则 均衡前的系统：冲激响应{fn}的离散时间线性滤波器 均衡器：冲激响应为{cj} 级联结构： 考查： 均衡后总的冲激响应： 第k个抽样时刻输出： K时刻的信息符号 ISI 噪声 * 上式中，ISI的峰值 ——峰值失真： 通过带限线性滤波器信道的通信 完全消除ISI 选择： 则： Z变换 结论： D(c)是均衡器抽头权值的函数 即： 具有传递函数C(z)的均衡器就是线性滤波器模型F(z)的逆滤波器； 要完全消除ISI，要求使用一个F(z)的逆滤波器——称为迫零滤波器 * 输入：匹配滤波器的样值序列（白化滤波后） {vk}： 输出：信息序列{Ik}的估计值 通过带限线性滤波器信道的通信 假设：均衡前的部分等效为一个数字系统，冲激响应 数字滤波器有2N+1个抽头，冲激响应为 迫零均衡器 迫零均衡器的设计 均衡前等效数字系统hi 均衡器gEi * 通过带限线性滤波器信道的通信 迫零均衡器的设计 均衡器gEi 均衡以后总的冲激响应： 均衡前等效数字系统hi * 通过带限线性滤波器信道的通信 基本思想：迫使hEi中的畸变为0，即当i≠0时，迫使hEi=0 可以建立求抽头系数Ci的联立方程，解出Ci 迫零均衡器 * 通过带限线性滤波器信道的通信 * 均衡后的非零冲激响应值： 峰值畸变： 均衡后ISI和峰值畸变都有了显著的降低！ 通过带限线性滤波器信道的通信 均衡器后， * 说明： 算法步骤： 先估计出原来的数字冲激响应序列 hi=h(iTs) 解联立方程确定均衡器的抽头系数Ci 为了估计hi，一般在实际传输之前，发送训练信号，供测量传输特性； ——预置式均衡 算法缺点：没有考虑噪声的影响，难于获得好的误码性能。 如：当传输系统在某频率处有深衰减时，均衡器将放大噪声，降低信噪比。 迫零算法的目标：尽量降低ISI，是一种最小峰值畸变准则算法； 解决措施：采用均方误差算法！ 通过带限线性滤波器信道的通信 * 均方误差准则： 调整均衡器的抽头系数{cj}使误差 的均方值最小 通过带限线性滤波器信道的通信 * 前馈滤波器的输入：接收信号序列{vk}； 反馈滤波器：用来从当前估计值中消除由先前被检测符号引起的那部分ISI 由两个滤波器组成： 前馈滤波器、反馈滤波器 判决反馈均衡器 DFE 与线性均衡器相比： 由于反馈消除了先前检测符号引起的ISI，可以获得相当大的性能增益。 通过带限线性滤波器信道的通信 对于有残余ISI时，判决反馈均衡器的信能显著下降，尤其是有严重失真的信道 存在的问题：差错传播 在有相同抽头数的情况下，判决反馈均衡器优于线性均衡器 * 对具有 的两径信道： 与MLSE性能比较： 通过带限线性滤波器信道的通信 可以证明 MLSE没有信噪比损失； 判决反馈均衡器要损失3dB； 对失真较大的信道，MLSE的SNR得益更大。 * 发送端均衡——预编码技术 预测判决反馈均衡 1979 均衡技术的发展 MLSE性能优越 降低复杂性 在最大似然检测之前对接收信号进行预处理，减少ISI横跨的长度； 途径： 研究集中在 减少幸存序列数目来降低Viterbi检测器的复杂性； 迭代均衡和译码——Turbo均衡 1998，1999 通过带限线性滤波器信道的通信 * 两种方法: 逐个符号检测 （比较容易实现） 最大似然准则 （可使错误概率最小，但实现复杂） 1.部份响应信号的逐符号检测 以双二进制脉冲为例 双二进制脉冲：当 n=0，1时，x( nT )=1，其它为0 。 接收滤波器输出端的样值： 接收信号 噪声 带限信道的信号设计 受控ISI的数据检测 * 下面讨论中，暂不考虑噪声，研究二进制情况，Im= ?1 且等概。 Bm 有三个可能取值: -2， 0， 2; 相应的概率： 1/4 1/2 1/4 从上面的式子来看，如果要检测的是第m个信号Im ，似乎可以在Bm中用减法来消除Im-1 。 存在的问题： 差错传播 解决措施： 在发送机中采用数据预编码 方法： 发送端 要发送的数据 {Dn} 0，1序列 编码成一个新序列 {Pn } （称为预编码序列） （模 2） 带