無線通信信道均衡技術的研究

李茜

摘 要：隨著社會經濟、科技的不斷發展，目前無線通信技術進入了其發展以來最快的時期，技術的發展使網絡能夠受到重視并廣泛應用，市場數據分析顯示無線通信用戶數量正在不斷增加，可以說我們的生活已離不開無線通信。但是由于無線通信的未知性與時變性，與AWGN信道相比，惡劣的移動無線信道帶給信號的失真和衰落更加明顯，無線通信系統需要利用有關信號處理技術來改進惡劣的無線通信傳播環境下的鏈路性能。均衡、分集和信道編碼這3種技術是通常用來改進小尺度時間和空間中接收信號的質量和鏈路性能的信號處理技術，可單獨使用，又可組合使用。本文主要就無線通信信道的均衡技術進行分析以實現信道均衡。

關鍵詞：均衡技術原理；技術分類；均衡結構分類；均衡算法

1 均衡原理

在通信帶寬受限（頻率選擇性）且時間擴散的信道中，由于多徑效應的存在以及脈沖調制產生的時域擴展從而而導致符號間干擾，該干擾會使被傳輸的信號產生失真，既而在接收機中產生誤碼，碼間干擾被認為是在無線通信信道中傳輸高速率數據時的主要障礙，而均衡技術正是為了補償時分信道中由于多徑效應產生的符號間干擾而應運而生的。從廣義上來講，均衡可以指任何用來削弱符號間干擾的信號處理過程，由于移動衰落信道具有隨機性和時變性的特性，這就要求均衡器能夠實時地跟蹤移動通信信道的時變特性，并且根據時變特性進行相關調整。因此這種均衡器又稱為自適應均衡器。

工作模式分類：自適應均衡器大致包括兩種模式，訓練模式和跟蹤模式。

（1）訓練模式：發射機發射一個已知的、定長的訓練序列，以便接收機中的均衡器調整恰當的參數設置，使BER最小。一般使用的訓練序列是一個二進制的偽隨機信號或一串預先規定的數據比特，緊跟在訓練序列之后的即是被傳輸的用戶數據，訓練序列如何選取是訓練模式的關鍵，其要求做到即使處于最差的信道條件，均衡器也能通過這個序列獲得合適的濾波系數。

（2）跟蹤模式：接受用戶數據時，均衡器通過其自適應算法進行跟蹤實時變化的信道，不斷改變其濾波系數以達到要求。

2 均衡技術分類

均衡技術一般被分為兩類：線性均衡和非線性均衡。這兩類均衡的差別主要來源于自適應均衡器的輸出如何對均衡器子序列進行控制。一般情況下，模擬信號經過接收機的判決器進行限幅或門限操作，判定信號的數字邏輯值。如果該數字邏輯值未被用于均衡器的反饋電路中，我們說該均衡器是線性的；反之，如果其值被應用于均衡器的反饋電路中，并對均衡器的后續輸出有幫助，就是非線性的。

（1）線性均衡器：線性均衡器一般由橫向濾波器實現。這種均衡器算是最簡單的，工作過程如下：其把收到的信號的當前值和過去值根據濾波系數做線性疊加，并把所疊加的和作為輸出。

（2）非線性均衡器：當信道失真太嚴重以致使用線性均衡器無法達到要求時，采用非線性均衡器處理比較好，該應用在無線通信系統中是普遍存在的。當信道中有深度頻譜衰落時，用線性均衡器不能取得滿意的效果，這是由于線性均衡器為了彌補頻譜失真，會對出現深度衰落的那段頻譜及臨近頻譜產生很大的增益，從而增加了那段頻譜的噪聲，從而降低信噪比。因此出現了非線性均衡器，主要由以下兩種。

（1）判決反饋均衡器：它由兩個橫向濾波器（前饋濾波器，反饋濾波器）和一個判決器構成。判決器的輸入等于：

式中是前饋濾波器的N+1個支路的加權系數；是后向濾波器的M個支路的加權系數。是當前判決器的輸入，是輸出。

（2）最大似然估計均衡器：其可以看作是對一個離散有限狀態機狀態的估計。實際ISI的響應只發生在有限的幾個碼元，因此在接受濾波器輸出端觀察到的ISI可以看作是數據序列通過系數為的FIR濾波器的結果。

3 均衡器結構

（1）橫向結構：是自適應均衡技術中最簡單的形式，橫向結構由分為若干級的延時結構構成，結構與結構之間延時間隔都為一個符號周期；輸入信號的未來值、當前值及過去值這3個值均被均衡器時變抽頭系數通過線性加權求和后再輸出，然后根據輸出值和理想值之間的差別大小按照所設計的自適應算法調整濾波器抽頭系數。橫向結構的優點是結構非常簡單，容易實現，因此在各種數字通信系統中應用廣泛。

（2）格型結構：格型結構屬于共軛對稱結構：前向反射系數是后向反射系數的共軛。格型結構最大的特點是局部相關聯的模塊化結構。格型系數具有很強的抗干擾性，以及格型算法對于信號協方差矩陣特征值擴散所具有的相對惰性，使其算法能夠快速收斂并且數值優良，而且格型均衡器的特殊結構可以對最有效長度進行動態調整。

4 均衡算法

（1）迫零算法：進行迫零均衡器的設計時，應調整其系數，使信道和均衡器組合沖激響應的抽樣值在所取間隔的采樣點上除一個外全部為零。當每個延時單元的時延與符號周期相等時，均衡器的頻率響應就是周期性的，且等于符號速率。還有一個條件就是加上均衡器以后的信道總響應應滿足奈奎斯特第一準則。

（2）最小均方差算法：該算法比迫零算法要穩定一些，它所用的準則是使均衡器的期望輸出值和實際輸出值之間的均方誤差最小化的準則。

（3）遞歸最小二乘算法：其使用最小平方逼近將會獲得更快地逼近。快速的收斂算法將依賴實際收到信號的時間平均的誤差表達式，而不是統計平均誤差表達式。

參考文獻

[1]Theodore S.Rappaport.無線通信原理與應用（第二版）[M].電子工業出版社，2013.

[2]李強，雷霞，羅顯平.無線通信中迭代均衡技術[M].國防工業出版社，2011.

（作者單位：重慶交通大學）