林霖
(中國傳媒大學廣播電視數字化教育部工程研究中心,北京100024)
均衡是通過信號接收端產生與信道相反的特性,用來抵消信道的時變多徑傳播特性引起的碼間干擾,消除信道的頻率和時間選擇性的一種技術。1965年Lucky設計了第一個自適應均衡器——“迫零自適應均衡器”,此后在對均衡的研究中,人們分別提出了卡爾曼算法和LMS算法,近年來的研究多圍繞均衡器的改進算法及其在通信中的應用。
目前的信道均衡方法主要有:無數據輔助的盲均衡方法、基于訓練序列的均衡方法、半盲均衡方法。按時頻域進行均衡的不同,又可以分為時域均衡和頻域均衡。
下面將先對單載波均衡技術進行介紹,然后對單載波幀結構的設計及HDFE結構的均衡算法進行分析。
多徑干擾是中短波廣播中很常見和必須解決的一個問題。早在模擬信號處理階段,均衡被作為對抗ISI的主要方法而提出。與時域上進行濾波處理相對應的,也可以在頻域上對信號分別進行補償信號幅度和相位,即頻域均衡。
頻域均衡的基本思想是,利用可調濾波器的頻率特性去補償基帶系統的頻率特性,使包括可調濾波器在內的基帶系統的總特性滿足無失真傳輸的要求。相對于時域中需要較長抽頭的濾波器來說,可以大大節省所需乘法的數目。框圖如圖1所示。

圖1 頻域均衡框圖
在OFDM系統中常通過插入長度大于信道的最大傳輸時延時循環前綴(Circle Prefix,CP)來消除碼間干擾(ISI)。與此類似地,單載波幀序列也可以通過加獨特碼(Unique Word,UW)消除 ISI,而且不像CP只能用作保護間隔,而UW能用作信道估計、均衡和同步。加UW的幀結構如圖2:

圖2 加UW的幀結構
基于獨特碼(UW)的單載波頻域均衡(SC—FDE)傳輸系統以負載幀格式進行傳輸,每一段負載數據與后面的UW序列組成一個數據塊,UW序列的插入使得數據塊具有理想的周期性的自相關特性。進行負載幀格式傳輸的單載波傳輸框圖如圖3所示。
單純的時域均衡需要較長抽頭的濾波器,單純的頻域均衡因進行需要對一段時間內數據塊一起進行DFT,具有非實時性,所以將傳統的純時域或純頻域的均衡結合起來會有較好效果。
前饋濾波可采用ZF破零或MMSE均衡算法,后饋濾波可采用維納、或LMS、RLS等自適應均衡法,下面將重點介紹后饋濾波中LMS算法。
LMS遵循的是最小均方誤差準則,使最小均方誤差最小即使代價函數J最小
J=E[e2(n)]=E[d2(n)-2d(n)y(n)+y2(n)]
LMS采用最陡下降法對其系數C進行調節,最

圖3 加UW的單載波傳輸框圖
改進后的結構是時域頻域混合的,前饋濾波器對M個樣值得數據塊FFT變換,進行頻域域均衡,反饋濾波器則是逐個符號進行時域均衡。
前饋濾波器采用頻域均衡,可采用相對時域均衡少得均衡抽頭系數,簡化了運算,后饋濾波器采用時域均衡彌補了前饋DFT非實時性均衡的缺點。
終使J最小化,達到最佳濾波狀態。運用最陡下降法,即下一個權矢量等于現在的權矢量加一個正比于梯度的變化量。得到系數
C(n+1)=C(n)+2μeμX(n)

其中μ是一個正常數,通常稱它為自適應收斂系數或步長。步長增大,收斂越快,均衡的跟蹤越快。但是步長越大,均方誤差也就越大。所以步長的選擇應該在跟蹤速度和減小均方誤差之間折衷。
LMS自適應均衡器可以有兩種模式:訓練模式和面向判決模式
訓練模式:發送一串已知的訓練序列,然后進行訓練模式下的LMS自適應均衡,步驟如下

在HDFE結構中可以將UW作為已知訓練序列。
面向判決模式:當訓練序列均衡結束后,LMS自適應均衡器轉向面向判決模式,進行新的LMS自適應均衡,步驟如下

對yk進行判決,得到ak的判決值ak

以下是對QAM調制數據進行LMS均衡后的星座圖及誤比特圖,其中步長取0.05。

經過均衡后星座圖清晰,有較低的誤比特率。均衡效果較好。
本文簡單了介紹了單載波均衡的原理,及改進后的均衡結構。重點分析了時頻混合域判決反饋式均衡(HDFE)結構和算法,并對LMS均衡方法仿真,具有良好性能。

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