發(fā)布時(shí)間：2017-08-31 04:45

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)線通信系統(tǒng)中自適應(yīng)信道均衡算法研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 多徑信道 碼間干擾 自適應(yīng)均衡 弛豫超前技術(shù) 現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列

【摘要】：在無(wú)線通信技術(shù)中,無(wú)線信道多徑傳播會(huì)形成多徑效應(yīng),對(duì)傳輸信號(hào)造成碼間干擾(ISI)的影響。隨著時(shí)代的發(fā)展,無(wú)線通信傳輸速率越來(lái)越高,多徑傳播效應(yīng)引起的碼間干擾就越嚴(yán)重,影響接收質(zhì)量。為了減小ISI,提高通信的質(zhì)量,可采用自適應(yīng)均衡技術(shù)解決多徑傳播造成的影響。自適應(yīng)信道均衡器通常設(shè)置在接收端,該均衡器能夠根據(jù)接收到的信號(hào)自適應(yīng)的補(bǔ)償信道特性的不足,減小多徑傳播引起的ISI,從而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性。自適應(yīng)均衡器的核心是自適應(yīng)算法,一個(gè)良好的均衡器應(yīng)該具備高速收斂、跟蹤性能強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),因此研究自適應(yīng)算法和自適應(yīng)均衡器具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文主要研究了自適應(yīng)均衡器的由來(lái)、濾波器結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)算法性能。首先研究了無(wú)線通信信道的特點(diǎn)和信道仿真模型,并在此基礎(chǔ)上分析了碼間干擾的產(chǎn)生、均衡器的由來(lái)以及均衡器的結(jié)構(gòu)和分類。然后研究了最小均方(LMS)算法、判決反饋均衡(DFE)、遞歸最小二乘(RLS)算法以及恒模(CMA)算法。通過(guò)大量仿真比較了各個(gè)算法的性能,參數(shù)對(duì)算法性能的影響以及不同信道環(huán)境下各個(gè)算法的性能。接著本文重點(diǎn)研究了LMS算法的收斂性,詳細(xì)分析了影響LMS算法收斂性的因素,從不同的角度出發(fā)提出了三種改進(jìn)的LMS算法,并與部分現(xiàn)有算法進(jìn)行了比較分析,驗(yàn)證了本文改進(jìn)算法的優(yōu)越性。最后在FPGA平臺(tái)上,對(duì)變步長(zhǎng)的LMS算法進(jìn)行了流水線實(shí)現(xiàn)。另外,由于LMS算法的所有參數(shù)對(duì)量化都比較敏感,使得數(shù)字實(shí)現(xiàn)的難度大大增加。在流水線實(shí)現(xiàn)中,長(zhǎng)迭代路徑、反饋環(huán)路的存在,也將極大的影響實(shí)現(xiàn)效果和性能參數(shù)。對(duì)于這個(gè)難點(diǎn),本文采用了弛豫超前變換技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)變步長(zhǎng)LMS算法的流水線。
【關(guān)鍵詞】：多徑信道 碼間干擾 自適應(yīng)均衡 弛豫超前技術(shù) 現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 縮略詞表14-15
• 第一章 緒論15-18
• 1.1 引言15
• 1.2 自適應(yīng)均衡技術(shù)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本論文的結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 無(wú)線通信中的信道與信道均衡18-35
• 2.1 無(wú)線信號(hào)的傳播模型18-19
• 2.2 無(wú)線信道特性及對(duì)信號(hào)傳輸?shù)挠绊?/span>19-22
• 2.2.1 多徑與衰落19-21
• 2.2.2 多普勒頻移及相干時(shí)間21-22
• 2.3 信道的仿真模型22-26
• 2.3.1 經(jīng)典信道模型22-25
• 2.3.2 信道FIR濾波器等效模型25-26
• 2.4 碼間干擾的數(shù)學(xué)模型26-29
• 2.5 自適應(yīng)均衡器原理及其結(jié)構(gòu)29-34
• 2.5.1 自適應(yīng)均衡器原理29-32
• 2.5.2 線性均衡器(LTE)32-33
• 2.5.3 非線性均衡器33-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第三章 自適應(yīng)均衡算法研究與仿真35-64
• 3.1 LMS算法35-43
• 3.1.1 LMS算法原理35-39
• 3.1.2 LMS算法的性能因素及性能分析39-43
• 3.1.2.1 收斂性39-41
• 3.1.2.2 收斂速度41-42
• 3.1.2.3 穩(wěn)態(tài)誤差42-43
• 3.2 遞歸最小二乘(RLS)算法43-47
• 3.2.1 RLS算法原理43-46
• 3.2.2 RLS算法收斂性分析46-47
• 3.2.3 LMS算法和RLS算法比較47
• 3.3 判決反饋均衡算法47-48
• 3.4 恒模(CMA)算法48-51
• 3.5 算法仿真51-63
• 3.6 本章小結(jié)63-64
• 第四章 LMS算法收斂性研究64-79
• 4.1 提高LMS算法收斂性能的方法64
• 4.2 本文提出的改進(jìn)的LMS算法64-73
• 4.2.1 一種改進(jìn)的時(shí)域解相關(guān)算法65-67
• 4.2.2 一種改進(jìn)的VS-LMS算法67-73
• 4.3 NLMS算法73-78
• 4.3.1 NLMS算法概述73-74
• 4.3.2 基于近似最優(yōu)變步長(zhǎng)NLMS的改進(jìn)74-78
• 4.4 本章小結(jié)78-79
• 第五章 流水線變步長(zhǎng)LMS均衡器的FPGA實(shí)現(xiàn)79-93
• 5.1 FPGA設(shè)計(jì)方法與流程79-80
• 5.2 流水線變步長(zhǎng)LMS均衡器實(shí)現(xiàn)與仿真80-92
• 5.2.1 基于弛豫超前技術(shù)的流水線LMS算法原理81-83
• 5.2.2 PIP-VSLMS均衡器模塊化設(shè)計(jì)83-84
• 5.2.3 各子模塊的設(shè)計(jì)84-88
• 5.2.3.1 濾波器模塊84-85
• 5.2.3.2 系數(shù)更新模塊85-87
• 5.2.3.3 步長(zhǎng)更新模塊87-88
• 5.2.4 設(shè)計(jì)仿真88-92
• 5.3 本章小結(jié)92-93
• 第六章 總結(jié)與展望93-94
• 6.1 論文總結(jié)93
• 6.2 后續(xù)工作展望93-94
• 致謝94-95
• 參考文獻(xiàn)95-97
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果97-98

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 馬國(guó)棟;閻樹(shù)田;賀成柱;楊晨;;基于LMS算法與RLS算法自適應(yīng)濾波及仿真分析[J];電子設(shè)計(jì)工程;2014年06期

2 劉建華;周萬(wàn)鵬;錢(qián)紅穩(wěn);趙世杰;;基于自適應(yīng)增益LMS算法的諧波檢測(cè)新方法[J];電測(cè)與儀表;2014年10期

3 邱陳輝;李鋒;徐祖強(qiáng);;基于FPGA和符號(hào)LMS算法的自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)[J];電子器件;2014年05期

4 劉慶杰;陳金樹(shù);盛涌;;任意均分間隔的預(yù)失真結(jié)構(gòu)[J];電訊技術(shù);2015年06期

5 劉建成;趙宏志;全厚德;唐友喜;;迭代變步長(zhǎng)LMS算法及性能分析[J];電子與信息學(xué)報(bào);2015年07期

6 吳大中;王洪宇;;基于電力線信道的自適應(yīng)均衡設(shè)計(jì)[J];信息技術(shù);2014年05期

7 陳惠明;謝維波;;不同回聲路徑下自適應(yīng)算法的仿真研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年07期

8 王大磊;王秀秀;韓嘯;;基于半正定規(guī)劃的SIMO信道盲均衡方法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年12期

9 張新雨;劉丁;汪姣;李琦;;一種檢測(cè)單晶爐熱場(chǎng)溫度的新方法[J];控制理論與應(yīng)用;2014年10期

10 王恒國(guó);陸洋;;電控旋翼傳感器系統(tǒng)余度設(shè)計(jì)及表決算法研究[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2015年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 竇平軒;付留芳;吳艷群;胡正良;胡永明;;一種矢量拖曳陣拖船干擾抑制技術(shù)[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)第十屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉寅生;OFDM系統(tǒng)中基于面向判決的信道估計(jì)研究[D];北京交通大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王凱;IEEE 802.16e系統(tǒng)中的信道估計(jì)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

2 紀(jì)磊;基于誤差函數(shù)的盲均衡算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2013年

3 齊海超;基于LMS自適應(yīng)濾波算法的振動(dòng)主動(dòng)控制仿真軟件開(kāi)發(fā)及試驗(yàn)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

4 馮天培;基于聲品質(zhì)改進(jìn)的汽車車內(nèi)噪聲主動(dòng)控制方法研究[D];上海工程技術(shù)大學(xué);2014年

5 徐春夏;自適應(yīng)LMS濾波器的改進(jìn)與FPGA設(shè)計(jì)[D];安徽大學(xué);2014年

6 覃浩;星地光通信中衛(wèi)星振動(dòng)分析與抑制技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所）;2014年

7 孫霖楠;短波數(shù)傳中信號(hào)的軟信息提取及頻域均衡技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

8 劉艷英;基于自適應(yīng)理論的模塊化并聯(lián)型有源濾波器研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2014年

9 俞奕;激光氣體監(jiān)測(cè)儀的數(shù)據(jù)采集與處理邏輯設(shè)計(jì)[D];內(nèi)蒙古科技大學(xué);2014年

10 于肖飛;融合動(dòng)量項(xiàng)技術(shù)的自適應(yīng)濾波算法研究[D];煙臺(tái)大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：763539