自适应均衡技术在通信中的作用探讨
摘 要：在传统的无线数字通信系统中，包含了许多用于克服最差条件的开销。进入21世纪以来，无线通信技术正以前所未有的速度向前发展，未来移动多媒体传输对频谱高效通信方式的需求不断增加，自适应技术再度成为研究的热点与主流。阐述了自适应均衡技术理论，在此基础上对自适应均衡技术在信号处理、散射信道、短波信道中的作用进行了探索，为自适应均衡技术在通信中进一步推广提供参考。
关键词：自适应均衡技术；通信；作用
中图分类号：TP393.01 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2011）03-0032-03
作者简介：陈映江(1980-),男,甘肃通渭人，甘肃农业大学讲师，研究方向为计算机教学和信号处理。
0 引言
在传统的无线数字通信系统中，系统设计的目标参数多是最差情况时的信道。在信道条件较好的情况下，系统中依然包含了许多用于克服最差条件的开销。信息高速传输的今天，高速高效传输数据已成为无线技术发展的必然趋势。移动多媒体传输对频谱高效通信方式的需求不断增加，自适应技术再度成为研究的热点与主流。当信道质量较好时，发射机调整发射功率、调制信号星座图大小、符号传输速率、编码效率、编码结构或这些参数的结合，这是自适应技术的基本原理。为了充分利用无线信道的时变性，当信道质量恶化时，降低数据传输速率、减少星座点数目、调整编码结构等，对系统参数做出及时调整，最大限度地提高链路的平均频谱利用率。
1 自适应均衡技术理论
1.1 自适应均衡器的基本原理
自适应均衡的结构可以是横向结构以及格形结构，由分为若干级的延迟线构成，最常用的均衡器结构是线性横向均衡器，线性横向均衡器的传递函数可以被表示成延迟符号是由于线性横向均衡器级与级之间延迟时间的间隔为T，且延迟单元的增益相同。在实现中，平台的费用、功耗以及无线传播特性支配着均衡器的结构及其算法的选择，最简单的线性横向均衡器只使用前馈延时，其传递函数是多项式，在便携式无线电话的应用中，当需要让用户的通话时长尽量加长时，用户单元的电池使用时间是关键的。对于IIR型均衡器则存在不稳定性问题，当进行自适应处理过程中出现极点移出单位圆之外时，会使均衡器产生不稳定，所以很少被使用。只有均衡器所带来的链路性能的改进能抵消费用和功耗所带来的负面影响时，均衡器才会得到应用。
1.2 自适应均衡技术特点
码间干扰会造成一个数据流中数据彼此影响，是影响数字信号传输可靠性的一个主要因素，造成信号失真。在一个通信系统中常采用被称为信道均衡的信号处理技术，是克服码间干扰引起失真的有效方法。均衡器去掉码间干扰的影响，通过滤波器或其他技术来重建原始信号，提高数据传输的可靠性。由于无线信道通常是多径信道，在这种信道中，原始信号的延迟信号进入信道，并在信道的输出端与原始信号进行叠加，利用自适应均衡技术消除无线移动信道的码间干扰上，可用来有效地克服由于码间干扰引起的信号失真。移动信道是时变的，传播环境中障碍物的移动，都会造成信道随时间而变化。自适应均衡技术属于自适应滤波技术的一种，按结构划分主要的均衡器有以下3类：最大似然序列估值器、判决反馈均衡和线性均衡器。常用的均衡器为判决反馈均衡器和最大似然序列估值器，线性均衡器的性能较差一般不常用。宽带无线通信系统的主要缺陷在于由于信道多径效应的障碍使目前的通信系统不能提供高速数据率，它们都属于非线性均衡器的范，不能满足因特网、多媒体等应用场合的需求。在未来的通信领域，自适应均衡技术也获得了广泛的研究和采纳，被认为是4G系统最有可能采用的克服码间干扰的方案。
1.3 自适应均衡技术的应用范围
自适应技术的应用范围概括来说有3大点；自适应技术一般要求工作在双工传输的情况下；自适应结构要求在接收端要有准确的信道估计以及信道估计和反馈路径的总时延要比信道变化快。自适应技术通常是在接收端反馈信息的指挥下，实时的对系统参数进行调整来实现最佳的，在信道状态信息的提示下合理调整系统参数，双工的传输模式仍凭借其简单的运作体制，在实际系统中被较多采用。准确的信道估计是自适应技术不可缺少的重要条件，失去了准确的信道状态信息，像失去了指挥棒一样，必然会造成系统性能的严重恶化，无法正常发挥其作用。信道估计时间tp加反馈路径时延tj应小于信道的相干时间。在集成电路飞速发展和信道估计技术日益成熟的今天，实现对系统参数的调整已不是一件困难的事情。
2 自适应均衡技术在信号处理中的作用
自适应均衡技术在信号用的作用，主要有5个方面。第一，系统辨识自适应滤波器能用作未知的离散时间非移变系统的系统建模。主信号直接加到自适应滤波器的主输入端，又连接到自适应滤波器的参考输入端，当自适应滤波器处于最优工作状态,输出y(n)逼近于期望的响应d(n)时，有:W0= H(z)，这说明自适应滤波器的最佳冲激响应是建模对象系统H(z)的直接原型。第二，自适应滤波器用于滤波与逆滤波。信号输入端常称为主输入端，y(n)就是自适应滤波器的输出端，主信号s(n)经过传输系统频率特性和噪声干扰的影响，误差e(n)引出一个误差输入端，信号x(n)将和主信号s(n)不同。当滤波器输出y(n)逼近于参考输入d(n) = s(n)时,自适应滤波器的最佳权矢量w0可由式: H(z)•w0=1，他蕴含着主信号，利用自适应滤波器可从信号x(n)中提取原来的主信号s(n)，而噪声干扰被滤波器抑制了。这时自适应滤波器对主输入信号x(n)进行逆滤波,使其复原主信号。第三，自适应谱估计与均衡。功率谱是随机信号分析的一个重要的统计参数，在参量谱分析中,常用信号模型法进行谱估计,即以自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)、自回归滑动平均模型(ARMA)来估算随机过程的功率谱。滤波器的抽头系数受滤波器输出预测误差调节，AR功率谱峰值随时间n变化而移动,模型系统就自适应地跟踪谱峰。计算机通信的快速发展,要求提高数据传输系统的速率，采用自适应均衡器来补偿信道的畸变，以减少码间干扰所引起的误码。第四，自适应波束形成自适应阵列处理与波束形成技术作用于长途电话中。由于终端混合装置的性能不理想会产生回波,即讲话者在讲话后一段时间又听到了自己讲话的回波声音，造成干扰，这大大影响了电话通信质量。通过天线阵列构成的波束形成器是一个接收空间信号的空间域滤波系统，衰减从其他方向来的干扰信号，在终端装上自适应回波抵消器，可克服长途电话中回波的影响。第五，自适应噪声抵消与谱线增强宽带。为保证随机信号的质量，必须滤除掉增强宽带随机信号噪声干扰。周期性干扰却具有相关自适应性，延迟Δ选用的足够大,以使参考输入的宽带随机信号与主输入信号x(n)不存在相关性，预测器输出就是自适应滤波器输出端,他的幅频响应将出现窄峰,大大提高了信噪比，因而自适应输出中的周期性干扰被其大大削弱或消除,误差输出将为宽带随机信号。
3 自适应均衡技术在散射信道中的作用
3.1 散射通信系统由自适应均衡技术构成
在实际应用中，总是将线性均衡器应用于各分集支路，将分集接收与线性均衡结合使用，才能获得较好的抗符号间干扰的效果。反馈均衡器的作用是消除过去的符号对当前符号的干扰，判决反馈均衡器比线性均衡器使用得更为广泛。实际应用中判决反馈均衡器中的前向线性均衡器用来减小尚未做出判决的符号对当前符号的干扰，自适应前向滤波器是一个在70MHz上工作的三抽头多通道横截滤波器，其抽头间隔是传输符号间隔的一半。美国的兆比特数字对流层散射通信设备采用了自适应判决反馈均衡器，在99%功率带宽为10M比和巧M凡时的传信速率分别达到6.3Mb/s和12.6Mb/s。该设备的功能是分集合并、消除符号间干扰。横截滤波器的加权用中频信号与判决指向误差信号的相关来调整。反相滤波器是一个有5个抽头的横截滤波器，其抽头间隔等于传输符号间隔。基带变换将70MHz的QPSK中频信号与70MHz的相干载波信号混频，完成正交下变频，其输出分别为同相和正交通道，然后分别进行积分和判决，具有极好的抗符号间干扰的性能，并能很好地消除多卜勒频移的影响。
3.2 自适应均衡器在散射信道中功能实现
自适应均衡器位于解调器中，是一种在传信率为8Mb/的大容量散射通信，由一个6抽头前向均衡器和一个4抽头反馈均衡器来完成。自适应反馈均衡器的抽头间隔均为1个符号T间隔，使得反馈均衡器可以消除前一符号对当前符号的干扰，可以处理的2/T扩散高达3.0。反馈均衡器的总抽头个数为4，因此其跨距为4个符号，前向均衡器为6抽头滤波器，各抽头之间隔为半个传输符号T/2，从而使其总跨距为3个符号长度。应用该均衡器的散射通信系统具有很好的抗符号间干扰的能力，在2口/T落3时，可完全消除符号间干扰。
4 自适应技术在短波信道均衡中的应用
4.1 均衡器分数间隔和判决反馈功能应用
均衡器用码元间隔T进行采样，作为同步均衡器性能的改进，其速率不能补偿信道的固有失真，只能补偿接收信号的频率混叠。分数间隔均衡器对输入信号以(1+β)/T速率进行采样,β称为滚降因子。其设计方法是强制均衡器权值满足一定线性条件,由此把问题转化为极小化分段线性凸函数，再求解，既能很好地避免ISI的出现,还具有恢复载波相位的功能。判决反馈均衡器一般的DFE由两个滤波器组成,原理相当于在线性均衡器后面加了一个反馈滤波器。DFE计算复杂度相对MLSE较低，可以避免线性均衡器的噪声增强作用，在短波通信中得到了较为广泛的应用。在特性不随时间显著变化的信道上，可以将DFE的反馈滤波器置于发送机中，而前馈滤波器置于接收机中，可以完全消除反馈滤波器由于不正确判决引起的差错传播问题。在发送前对信息进行预编码，避免发送机中的信号在消除码间串扰影响，以改进DFE自适应均衡的性能。设计把一般的非线性信道均衡器与一个适用于线性信道的DFE相结合方案，组成一个均衡系统提升均衡效果。
4.2 自适应均衡技术在短波的算法
自适应技术均衡技术在短波通信中应用算法很多种，以下主要是介绍常用的两种，分别是LMS类算法和RLS类算法。LMS算法本质上是一种最速下降法，在叙述自适应滤波基本原理的文章中首先提出。它具有运算量小、简单、易于实现等优点，把训练序列选取为一个周期的伪随机序列，梯度在序列长度上取平均，均衡器再按每个周期做一次调整，将梯度向量在几次迭代周期上平均或过滤,其执行平均运算后能够减少梯度向量估计值中的噪声，这种方式称为循环均衡。许多学者在加速LMS算法收敛性的方法上做了大量研究工作，如以加权矩阵来代替步长；开始选用一个大步长,然后步长随着抽头系数收敛到最佳而减小; 变步长方法,避免因与步长不协调造成的最大梯度方向失效,达到加快LMS算法的收敛速度的目的等。对于LMS算法来说，要满足这个稳定特性，给出一种改进NLMS算法，其收敛速度要优于普通LMS和NLMS，并对横向FIR滤波器做了验证，其步长必须满足一定的条件，解决LMS算法收敛速度与精度之间的矛盾。RLS类算法计算简单，但收敛速度缓慢。许多研究者选择了最小二乘原理作为出发点，设计包含附加参数的更复杂的算法，建立了更完善利用输入信息的处理优化准则及相应的算法，得到更快的收敛速度。Godard在Kalman滤波理论上推导出递归最小平方算法RLS(Recursive Least squares),又称Kalman算法，可用于时变散射信道的快速收敛。Falconer和Liung在专题研究自适应均衡问题时，采用Given旋转可以得到脉动(systolic)列阵的并行实现形式，这种改进后算法更易实现、且能够较大地降低运算量。RLS估计中一类重要的平方根算法称为QR-RLS算法，其基于矩阵的QR分解。在数值上是稳定的，同时能降低运算量;仿真结果指出，在快速衰减短波信道上，改进算法仍有较好的误码性能。
5 结束语
自适应均衡技术是数字通信发展的必然结果，是为了解决发展中遇到的问题而出现的一种技术，可以有效地补偿无线信道中由于多径效应而产生的码间干扰，结构的选取会影响到处理的计算复杂度以及对达到期望性能指标所需的迭代次数产生影响。大容量对流层散射通信最主要的特点就是接收信号中出现严重的符号间干扰。将自适应均衡技术，特别是判决反馈均衡技术应用于通信设备可以有效地消除符号间干扰对系统性能检测的影响，此项技术的应用已趋于成熟。FIR滤波器通常利用非递归结构来实现，可编程逻辑器件的集成度已达到了惊人的程度，并且还在飞速发展，随之而来的是数字信号处理技术的飞跃发展。目前应用最广泛的自适应FIR滤波器结构是横向滤波器，也称为抽头延迟线，它利用正规直接形式实现全零点传输函数，而不采用反馈节点，为自适应均衡技术在通信中的应用提供了极为有利的条件，大大降低了其复杂程度。
参考文献：
[1] 马昕昱,安建平.一种基于MMSE的低复杂度自适应均衡算法[J].无线电通信技术，2005(3).
[2] 向倩,孙洪,茹国宝,等.一种短波信道自适应均衡算法的研究[J].电波科学学报，2005(2).
[3] 黄剑,厉成.短波通信中的自适应均衡技术研究[J].计算机与网络，2007(14).
[4] 韩俊峰,段田东,陈欣.基于短波突发信号的自适应均衡技术研究[J].通信技术，2008(12).
[5] 杨俊敏.移动通信信道的自适应均衡算法[J].重庆邮电学院学报(自然科学版)，2006 (S1).
[6] 侯鹏,舒勤,李成. LMS算法自适应均衡性能分析[J].通信技术，2009(11) .
[7] 王玲,韩红玲.基于LMS及RLS的自适应均衡算法仿真分析[J].信息技术,2008(2).
[8] 雷利华,施浒立,马冠一.基于LMS与RLS算法的自适应均衡器性能研究[J].微计算机信息，2009(9).
（责任编辑：杜能钢）
上一篇：地铁通信传输系统