本文關鍵詞：高階QAM信號盲均衡算法的研究

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【摘要】：正交振幅調(diào)制QAM(Quadrature Amplitude Modulation)是一種頻譜利用率很高的調(diào)制方式,但在實際的傳輸過程中,由于受到信道特性等因素的影響,引起了波形失真和碼間串擾ISI(Inter symbol Interference)以及信道間干擾ICI(Inter Channel Interference)。而均衡技術就能夠一定程度地校正系統(tǒng)特性,減小ISI和ICI的影響。傳統(tǒng)的均衡技術在已知信道特性的情況下,利用訓練序列,使均衡器逐步趨近較為理想的狀態(tài)。但是發(fā)送訓練序列需要額外的信道帶寬,這就加劇對本就不寬裕的信道資源的占用。因此能夠在不知道信道信息并且不發(fā)送訓練序列的情況下,能夠憑借一點先驗信息就能夠進行信道均衡的盲均衡技術成為了研究的重點之一。本文針對及QAM信號自身的特性以及在實際實驗平臺中的實踐要求,較為系統(tǒng)地研究了相應的盲均衡算法,所做工作有以下幾點:首先通過對Bussgang類盲均衡算法一些本身性質(zhì)的描述介紹了這一類盲均衡算法的核心工作方式。并就其中幾種重要的Bussgang類盲均衡算法進行了的介紹。其次介紹了最常用和基本的常數(shù)模(CMA,Constant Modulus Algorithm)算法。通過分析其性能,指出了CMA算法不能糾正相位旋轉的局限性,以及固定步長所帶來的誤差大問題。再次,根據(jù)高階QAM信號的特點,使用了多模式的盲均衡算法,并將這種算法與傳統(tǒng)CMA盲均衡算法作對比。然后通過閱讀文獻的啟發(fā)將CMA算法和多模式算法進行融合,采用了雙模式的算法,這樣做雖然能在一定程度上提高算法的均衡性能,但還是沒能解決之前的兩個問題,而且在實際的項目中需要在信噪比為15dB的情況下,對均衡后的信號進行調(diào)制方式的識別,并期望正確率能達到90%,那么均衡性能的好壞就直接影響到了之后的調(diào)制識別的正確率,但是之前算法的在這種條件下的輸出信噪比為30dB左右,不能達到上述要求,所以這也迫使我要進一步研究提高均衡器的性能。最后在分析了以上算法的局限性后,根據(jù)實際實驗平臺中對均衡性能的要求,在以上算法的基礎上進一步提出了變步長的雙模式多模盲均衡算法。而且仿真結果表明,這種新提出的算法較之前的雙模式盲均衡算法性能有所提升,修正了相位旋轉和采取固定步長的局限性,并通過實驗平臺驗證,確定改進后算法在信噪比上提升了50%左右,最終滿足了實驗平臺對數(shù)據(jù)的要求。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.3

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