基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲信道辨識(shí)與均衡算法的研究.pdf

1、由于在很多通信系統(tǒng)如移動(dòng)通信系統(tǒng)的信道特征往往是未知且時(shí)變的，為了設(shè)計(jì)相應(yīng)的自適應(yīng)均衡器，我們很有必要研究不需要輸入端發(fā)送已知的訓(xùn)練 序列，而只根據(jù)系統(tǒng)的輸出觀察值來完成自適應(yīng)均衡的技術(shù)。 傳統(tǒng)的盲信道辨識(shí)和均衡都是基于高階統(tǒng)計(jì)算法。直到九十年代中期，基于二階統(tǒng)計(jì)量的算法被提出，這是一個(gè)重大突破：對(duì)信道輸出信號(hào)過采樣后具有豐富的信道信息可以完成信道的辨識(shí)。本文深入地研究了基于二階統(tǒng)計(jì)量的盲信道辨識(shí)與均衡的時(shí)域算法。利用通信信號(hào)

2、過采樣后所具有的循環(huán)平穩(wěn)性，將單輸入單輸出系統(tǒng)(SIs0)模型等效成單輸入多輸出系統(tǒng)(SIMO)模型，并據(jù)此給出了一種新的基于二階統(tǒng)計(jì)量的遞推算法來完成對(duì)非最小相位系統(tǒng)的辨識(shí)和估計(jì)，本文首先分析了在無噪聲情況該算法的實(shí)現(xiàn)，再將其擴(kuò)展到有噪聲的情況，仿真結(jié)果表明此算法有較好的均衡效果。在此基礎(chǔ)之上本文將Tong一個(gè)假設(shè)條件進(jìn)一步放寬：假設(shè)輸入的信號(hào)是一個(gè)零均值的弱自相關(guān)的序列而不是互不相關(guān)的序列，這一假設(shè)使得算法對(duì)輸入信號(hào)的要求降低，同樣