学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

滤波多音调制（FMT）系统均衡技术研究

作　者: 钟华
导　师: 郑林华
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 滤波多音调制 符号间干扰 子信道均衡 Turbo均衡 盲均衡 最大信干噪比 最大子信道比特速率 修正步长
分类号: TN919.3
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
下　载: 104次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


多载波调制技术具有抗多径能力和较高频谱利用率等优点,已经成为下一代宽带通信物理层核心技术之一。目前,对于多载波调制技术的研究主要集中在正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplex)和滤波多音调制(FMT,Filtered Multitone Modulation)上。OFDM具有均衡简单等优点,但其子信道间的正交性容易受频偏等因素的影响而被破坏,从而引起信道间干扰(ICI,Inter-channel Interference),导致系统性能下降。FMT与OFDM的本质区别在于FMT子信道频谱互不重叠。正因为如此,FMT系统的ICI很小,抗频偏性能好,并且不需要循环前缀和虚载波等开销。但FMT系统子信道频谱不重叠是通过不满足理想重构条件的原型滤波器来实现,这将不可避免地引入符号间干扰(ISI,Inter-symbol Interference),尤其当FMT应用于无线多径环境时,ISI将进一步增大,导致误码率急剧增加,严重影响FMT系统性能。因此,在接收端必须采用均衡来消除码间干扰。论文就是针对FMT系统的均衡问题,对子信道均衡、Turbo迭代均衡以及盲均衡等技术进行了深入的研究和分析。论文首先分析了无线衰落信道和FMT系统模型,以滤波器组技术为出发点,介绍了FMT系统的基本原理,结合图形说明了FMT系统基于离散傅立叶变换(IDFT,Inversed Discrete Fourie Transform)和傅立叶变换(DFT,Discrete Fourie Transform)的快速算法和多相滤波的有效实现结构,推导了FMT信号的矩阵表示式,并重点分析了平坦衰落信道、频率选择性衰落信道以及时变频率选择性衰落信道条件下FMT均衡器所要处理的对象。FMT系统的一个显著特点是ICI很小,而接收信号中的ISI可以通过采用每个子信道独立均衡的方法来消除。因此,论文随后重点研究了FMT系统的子信道频域均衡算法。首先分析了基于判决反馈均衡(DFE,Decision Feedback Equalization)的四种FMT子信道均衡算法,根据最小均方误差(MMSE,Minimum Mean Square Error)准则推导了DFE均衡器系数的求解表达式,并对四种算法的可达比特率(ABR,Achievable Bit Rate)和误比特率(BER,Bit Error Ratio)性能进行了仿真分析。DFE均衡器系数通常是以MMSE准则来计算,但接收机的BER与信号的信干噪比(SINR,Signal-to-interference-plus-noise Ratio)有关,当均衡器系数满足MMSE准则时,并不能保证信号的SINR最大,相应也不能确保系统BER或ABR性能最优。基于此,论文随后通过推导严格采样FMT(CS-FMT,Critically Sampled FMT)系统的SINR和ABR的表达式,分析了基于MMSE准则并提出了最大信干噪比(MSINR,Maximum the Signal-to-interference-plus-noise Ratio)准则和最大子信道比特速率(MSB,Maximum Subchannel Bit-rate)准则的子信道线性均衡算法,仿真结果表明,基于MSINR准则和MSB准则均衡算法的SINR、ABR以及BER性能都优于基于MMSE准则的线性均衡算法和DFE算法。针对信道的非线性畸变问题,论文将函数连接型神经网络(FLANN,Functional Link Artificial Neural Networks)引入到FMT系统子信道均衡中,并提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extended Kalman Filter)的FLANN网络学习算法,收敛速度和稳态误差性能相比较于误差反传(BP,Back Propagation)算法都得到了改善。Turbo均衡器将信道均衡和译码联合处理,在迭代过程中,均衡器充分利用了信道编码所带来的冗余信息,获得了更好的均衡效果。论文将Turbo迭代均衡思想引入FMT系统,并针对信道响应已知和信道响应未知两种情况,分别提出了一种FMT系统的Turbo均衡方法。当信道响应已知,并且子信道响应较为平坦时,论文参考了组合后置式DFE均衡器结构,信道衰落可以通过单抽头均衡器来补偿,而FMT系统自身所产生的ISI则通过Turbo迭代均衡来消除;当信道响应未知时,论文将基于软信息的迭代信道估计算法应用于FMT系统,提出了一种联合迭代信道估计和Turbo均衡的FMT接收方案。仿真结果表明,经过2次以上的迭代后,采用Turbo迭代均衡的FMT系统在信道响应已知和信道响应未知情况下的BER性能相比较与DFE均衡都能得到大幅度提高。盲均衡技术具有在整个通信过程中不需要训练序列的优点,论文最后研究了盲均衡算法在FMT系统中的应用。针对修正常系数模(MCMA,Modified Constant Modulus Algorithm)算法收敛速度与稳态误差相矛盾的问题,通过构造新的误差函数,并建立误差函数与步长因子之间的非线性函数关系,在MCMA算法基础上,提出了一种新的修正步长(MS-MCMA,Modified Step-size MCMA)盲均衡算法,仿真结果表明,MS-MCMA算法不仅改善了收敛速度,同时也降低了稳态误差;最后,论文将MS-MCMA算法应用于FMT系统,仿真结果证明了采用基于MS-MCMA算法的子信道盲均衡器能很好地消除ISI,并且收敛速度较MCMA算法提高了一倍,同时误码率性能也得到了改善。

全文目录


摘要  9-11
Abstract  11-14
第一章 绪论  14-26
  1.1 课题背景  14-15
  1.2 国内外发展和研究现状  15-22
    1.2.1 多载波调制技术的发展  15-17
    1.2.2 FMT 研究现状  17-22
  1.3 论文主要工作及创新成果  22-24
  1.4 论文结构安排  24-26
第二章 无线信道建模和FMT 系统模型  26-46
  2.1 无线信道衰落特性  26-30
    2.1.1 多径衰落数学模型  26-27
    2.1.2 平坦衰落  27-28
    2.1.3 频率选择性衰落  28-29
    2.1.4 时间选择性衰落  29-30
  2.2 无线信道建模  30-32
    2.2.1 抽头延迟线模型  30-31
    2.2.2 WSSUS 模型  31-32
  2.3 FMT 系统模型  32-39
    2.3.1 滤波器组技术  32-33
    2.3.2 FMT 基本原理  33-35
    2.3.3 FMT 的有效实现形式  35-38
    2.3.4 FMT 信号的矩阵表示  38-39
  2.4 FMT 均衡对象  39-45
    2.4.1 平坦衰落信道  40
    2.4.2 频率选择性衰落信道  40-41
    2.4.3 时变频率选择性衰落信道  41-42
    2.4.4 仿真结果与分析  42-45
  2.5 本章小结  45-46
第三章 子信道频域均衡方法  46-74
  3.1 DFE 均衡算法  46-55
    3.1.1 基本结构DFE 均衡算法  46-50
    3.1.2 组合后置式DFE 均衡算法  50-51
    3.1.3 组合前置式DFE 均衡算法  51
    3.1.4 组合自适应横向滤波DFE 均衡算法  51-52
    3.1.5 DFE 均衡仿真与分析  52-55
  3.2 线性均衡算法  55-63
    3.2.1 MMSE 准则  56-58
    3.2.2 MSINR 准则  58-59
    3.2.3 MSB 准则  59-61
    3.2.4 线性均衡仿真与分析  61-63
  3.3 基于FLANN 网络的非线性均衡算法  63-72
    3.3.1 FLANN 神经网络  63-64
    3.3.2 FLANN 网络学习方法  64-67
    3.3.3 FMT 系统FLANN 非线性均衡算法  67-68
    3.3.4 仿真结果与分析  68-72
  3.4 本章小结  72-74
第四章 基于Turbo 原理的FMT 迭代均衡技术  74-98
  4.1 串行级联Turbo 码技术  74-78
    4.1.1 编译码器结构  74-75
    4.1.2 MAP 译码算法  75-78
    4.1.3 串行级联Turbo 码技术的应用  78
  4.2 Turbo 均衡算法  78-84
    4.2.1 Turbo 均衡原理  78-79
    4.2.2 Map 均衡算法  79-80
    4.2.3 基于SIC 的Turbo 均衡算法  80-81
    4.2.4 基于MMSE 的Turbo 均衡算法  81-83
    4.2.5 仿真结果与分析  83-84
  4.3 FMT 系统中的Turbo 迭代均衡  84-96
    4.3.1 信道响应已知条件下的Turbo 均衡  84-90
    4.3.2 信道响应未知条件下的Turbo 均衡  90-94
    4.3.3 仿真结果与分析  94-96
  4.4 本章小结  96-98
第五章 盲均衡在FMT 系统中的应用  98-113
  5.1 盲均衡算法概述  98-100
    5.1.1 盲均衡算法研究现状  98-99
    5.1.2 盲均衡器的结构  99
    5.1.3 盲均衡算法的性能指标  99-100
  5.2 常系数模盲均衡算法  100-108
    5.2.1 CMA 盲均衡算法  100-101
    5.2.2 MCMA 盲均衡算法  101-102
    5.2.3 可变步长MCMA 算法  102-106
    5.2.4 仿真结果与分析  106-108
  5.3 FMT 系统盲均衡算法  108-111
    5.3.1 系统模型  108-109
    5.3.2 仿真结果与分析  109-111
  5.4 本章小结  111-113
第六章 总结与展望  113-117
  6.1 论文总结和主要贡献  113-115
  6.2 下一步工作展望  115-117
致谢  117-119
参考文献  119-131
作者在学期间取得的学术成果  131-132
附录A 平坦衰落信道下FMT 信号功率的计算  132-134
附录B 频率选择性衰落信道下FMT 信号功率的计算  134-136
附录C 时变频率选择性衰落信道下FMT 信号功率的计算  136-138
附录D FMT 子信道DFE 均衡器系数的求解  138-141
附录E FMT 系统Turbo 均衡相关参数的求解  141-144
附录F 常系数模盲均衡算法模值的计算  144-146
附录G 英文缩写词对照表  146-148
附录H 主要数学符号及意义  148

相似论文

  1. 改进蚁群算法在盲均衡中的应用,TN911.5
  2. 天波信道下OFDM系统信道估计与迭代均衡技术研究,TN919.3
  3. 基于神经网络盲均衡优化算法的研究,TN911.7
  4. 智能优化算法及在通信中的应用研究,TN92
  5. 基于FPGA的高速MPSK/MQAM信号解调算法设计与实现,TN911.3
  6. 高阶QAM信号盲均衡技术研究与实现,TN911.5
  7. 时间正交频分复用调制解调技术研究与实现,TN915.05
  8. 卫星信道的非线性补偿技术研究,TN927.2
  9. 高阶数字信号调制识别与盲均衡算法研究,TN911.5
  10. 粒子群优化算法及在盲均衡中的应用,TN911.7
  11. 基于模糊控制的小波神经网络盲均衡算法,TP273.4
  12. 蚁群算法及其在盲均衡中的应用,TN911.5
  13. 有限字符下含公零点FIR-MIMO系统的盲均衡,TN919.3
  14. OFDM系统中载波间干扰抑制技术研究,TN919.3
  15. 车载自组织网络中的盲信道估计与均衡,TN929.5
  16. 基于支持向量机与正交小波变换的盲均衡算法,TN911.5
  17. 一种Renyi熵的正交小波变换盲均衡算法及DSP仿真,TN911.7
  18. 基于蚁群优化的正交小波变换盲均衡算法,TN911.5
  19. 小波嵌入神经网络盲均衡算法,TP183
  20. 多小波模糊神经网络盲均衡算法,TP183
  21. 基于不同误差函数小波盲均衡算法及DSP仿真,TN911.5

中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 数据通信 > 数据传输技术
© 2012 www.xueweilunwen.com