发布时间 : 星期日 文章均衡器毕业论文更新完毕开始阅读
衡器算法的研究是很复杂的，从总体上可分为迫零算法、最小均方(LMS)算法和递归最二乘(RLS)算法。其中抽头延迟的线性滤波器结构是均衡器结构中最简单最常用的模型。
要实现信道的均衡，关键是要计算出横向滤波器的抽头系数，我们常用两种方法来得到横向滤波器的抽头系数：一是以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法；另一种是以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法，本次设计采用最小峰值法来实现迫零调整法。
迫零算法分析时略去了信道的加性噪声，在实际存在噪声的情况下由该算法得到的解不一定是最佳的，但它易于实现。因此，在信道的频率响应特性比较平坦，所引起的码间干扰不太严重的情况下，由该算法可达到信道均衡的效果。具体实现如下：在横向滤波器的延迟单元N为无穷多个的理想线性均衡条件下：
hk?
n????wxn?k?n（4-1）
为消除接收端抽样时刻的码间干扰，希望：
hk?
n????wx?nk?n?1,k?0??（4-2） 0,k?0?
在实际应用中，常用的是截短的横向滤波器，因而不可能完全消除接收端抽样时刻的码间干扰，只能适当的调整各抽头系数，尽量减小码间干扰。此时，可使：
hk?
n??N?wxNnk?n?1,k?0??（4-3）
0,k??1,?2,........?N?
当k为其它值时，hk可能是非零值，构成均衡器输出端的残留码间干扰，均衡器系数计算公式c=e\\q'，利用该公式可以计算出均衡器在取不同k的情况的抽头系数，本次设计K取不同的值（K取2,8,15），并且对比出均衡效果，同时还要跟无均衡下的输出进行对比。
4.2 迫零均衡器基于MATLAB仿真
4.2.1 Matlab软件介绍
Matlab是Mathworks公司推出的一套高性能数值计算软件。由于它具有优秀的数值计算能力和卓越的数据可视化能力，因此很快在数学软件中脱颖而出。Matlab语言起源于矩形运算，并发展成一种高度集中的计算机语言。它具有强大的数学运算能力、方便使用的
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绘图功能及语言的高度集中性，所以在科学运算、自动控制、科学绘图、通信仿真等领域有很广泛的运用。它不仅可以在命令行中逐行输入命令，然后依次执行，而且可以进行程序设计，然后利用断点等调试手段进行程序设计和调试。Matlab主界面主要包括三部分：命令区，工作区，历史记录区。
4.2 .2 Matlab仿真
Matlab具有强大的建模和仿真功能，主要是通过Simulink和编辑M文件来实现。Simulink 是由模块库、模型构造及分析指令、演示程序三部分组成。在Simulink 环境中，对于由微分方程或差分方程描写的动态系统，用户无须编写文本形式的程序，而只要通过一些简单的鼠标操作就可形象地建立起被研究系统的数学模型，并进行仿真和分析研究。SIMULINK 在通信工具箱（Communication Toolbox）的配合下，只需要少量的代码，就可对通信系统进行深入的建模、仿真和分析研究。
信源模型仿真:在计算机仿真中，考虑一个二进制数字信号传输系统。采用等效低通的分析方法，用随机的0,1组合来表示信号。在MATLAB软件中，rand可以在0，1间产生均匀分布的一个随机数字，再通过比较、判断、循环语句就可以仿真系统的信号源。由于每个 QPSK符号可以代表2比特，所以要产生的信号源每一个码元含有2比特。
信道模型仿真:由多径衰落信道的模型定义可知，瑞利多径衰落信道可以将同相和正交分量用0均值，等方差的独立高斯随机过程来模拟。高斯随机过程可以通过Matlab内置函数randn产生，randn(N,M)产生N行M列的高斯分布序列。因此，对于本设计，每个比特进行编码时的信道都是不同的，对应的多径衰落信道程序应该置于编码的循环程序内。
信号在信道中传输时，也受到加性高斯噪声的干扰。加性高斯噪声指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。在通信系统的理论分析中，特别是在分析、计算系统抗噪声性能时，经常假定系统中信道噪声为加性高斯噪声。其原因在于，一是加性高斯噪声可用具体的数学表达式表述（比如，只要知道了均值?和方差?2，则高斯白噪声的一维概率密度函数便可由式：
p(x)?1(x?a)2exp[?] (4-4) 22?2??n02确定，只要知道了功率谱密度值，高斯白噪声的功率谱密度函数便可由式：
n pn(?)?0 (???????) (4-5)
2决定），便于推导分析和运算；二是高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况，
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比较真实地代表了信道噪声的特性。
加性高斯白噪声可以通过randn函数产生，其方差sgma由每符号能量Eav和每比特信噪比snr确定。
4.2.3 设计调用函数
本次设计就是利用Matlab的函数式M文件来编写程序，从而实现对正交空时分组编码系统的性能仿真。下面就对这次设计中应用到的函数做简单的介绍。 ◆Randn函数
产生正态分布的随机矩阵。主要格式是：out=randn(m)，就是随机产生m×1的[0，1]矩阵。
◆Semilogy函数
y轴对数坐标图，属于单对数函数的一种。主要格式是：semilogy(Y)，就是以索引为横轴，Y中的数据为纵轴绘制曲线，只是这里纵轴y要用对数表度表示。 ◆conv函数
利用这个函数,来作出两个信号的卷积 ◆mod函数
利用此函数，将卷积值u,作mod(u,2)后，变为0、1序列。 ◆Legend函数
提供一个图例来标注各种线型对应的曲线
4.2.4迫零均衡器系统仿真
迫零均衡器在移动通信中应用研究的整个模型如图4.1：
图4.1 整个研究仿真系统框图
均衡器的仿真模型可以分两种，第一种：首先产生基带(PSK )信号，然后将基带信号
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调制到中频上去，在中频上加上多径干扰，再加上高斯白噪声，然后对已调信号进行同频同相解调，解调输出信号送到均衡器进行均衡。需要说明的是，为了简化实际问题，而又能保证模型能够逼近实际的系统，采用同频同相的解调是完全可以的。第二种：首先产生基带(PSK)信号，再在基带信号上加上多径干扰和高斯白噪声，而后直接送到均衡器进行均衡。上述两种方案虽然不尽相同，但是对于均衡器来讲输入的信号均为基带的信号，从这个角度来讲，无论是多径干扰加在中频上还是加在基带上面，效果都是一样的。本次设计采用第二种，原理图如4.1图。
本文采用 MATLAB 进行计算机仿真，MATLAB 的功能非常强大，具有很多内部函数，速度快而且效率很高，是一种很高效的仿真平台，采用图 4.1 所示均衡器模型，结构清晰，大致分四个部分如下： （一）基带信号发生器
利用 Matlab 内部函数 randint可以很方便的产生PSK基带信号，而且产生的基带信号是等概率分布。 （二）信道仿真
选择离散多径信道模型，如图2.1。本次设计采用的多径衰落信道：y=[0.04 -0.05 0.07 -0.21 -0.5 0.72 0.36 0 0.21 0.03 0.07]，输入信号与该多径信道相卷积，得到多径干扰信号。多径信道误码率性能仿真框图如下图所示:
信息源 PSK调制 多径信道 有无均衡 解调 白噪声 误码率
图4.2 多径信道误码率性能仿真框图
为了直观地表示不同信噪比下的误比特率，在本设计中绘制了误比特率(BER)—比特信噪比（SNR）图，信噪比常采用dB表示，习惯起见，用semilogy函数绘制半对数坐标图。横坐标表示比特信噪比（单位：dB），纵坐标表示误比特率。为了体现Rayleigh 衰落对系统性能的严重影响，增加只存在加性高斯噪声的无衰落信道下PSK子系统的误码率—信噪比性能曲线来实现对比。为了区分每条曲线，需要对曲线进行标注。
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