一文剖析通信系統(tǒng)的均衡原理(時(shí)域均衡)

一、均衡的概念

二、均衡器的作用：校正或補(bǔ)償系統(tǒng)特性，減小碼間串?dāng)_的影響！

均衡器在系統(tǒng)中的位置：

三、均衡的分類：

一般情況下，頻域均衡器很難實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)實(shí)或研究中，均衡一般都是指時(shí)域均衡器

下圖是一個(gè)橫向濾波器的時(shí)域均衡系統(tǒng)：

下面波形圖中，均衡的目標(biāo)是使上面的波形補(bǔ)償至下端的波形圖，即將不為0時(shí)刻的采樣點(diǎn)都補(bǔ)償至0，對(duì)應(yīng)克表示為右邊的公式。

下面有一各均衡器的一個(gè)三抽頭的橫向?yàn)V波器的習(xí)題例子：

二、均衡準(zhǔn)則與實(shí)現(xiàn)

問(wèn)題：如何調(diào)整抽頭系數(shù)以獲取最佳均衡效果？

有以下一些準(zhǔn)則：

1. 峰值失真（準(zhǔn)則）：

物理意義：所有抽象時(shí)刻的碼間串?dāng)_絕對(duì)值之和與t=0時(shí)刻的抽樣值之比，即峰值碼間干擾與有用信號(hào)的樣值之比。

最佳均衡則使峰值失真D最小化。

2. 均方失真（準(zhǔn)則）

即峰值碼間干擾的平方與有用信號(hào)的各樣值平方求和之比，就是在峰值失真各項(xiàng)加上平方。

最佳均衡則使均方失真D最小化。

最小峰值失真準(zhǔn)則的工作原理：迫零均衡

上面的迫零是使D的值最?。?/p>

下面Lucky的證明比較重要：

上面定理的數(shù)學(xué)意義是：系數(shù){Ci}應(yīng)該是下式：

成立時(shí)的2N+1個(gè)聯(lián)立方程的解。這2N+1個(gè)線性方程為：

來(lái)看看Lucky發(fā)明的原始的迫零均衡器：

上面這個(gè)原始的迫零均衡器，在其前面設(shè)置了一個(gè)測(cè)試脈沖序列，也就是一個(gè)已知的序列對(duì)抽頭系數(shù)進(jìn)行與訓(xùn)練，后面Lucky又發(fā)明了一個(gè)自適應(yīng)的均衡器。

再來(lái)看個(gè)迫零均衡器的習(xí)題吧：

結(jié)論：抽頭有限時(shí)，不能完全消除碼間干擾，但是適當(dāng)增加抽頭數(shù)可以將碼間串?dāng)_減小到相當(dāng)小的程度。

均衡器的實(shí)現(xiàn)與調(diào)整，如下所示，均衡器主要研究的是自動(dòng)均衡器，而自動(dòng)均衡器又分為較為原始的預(yù)置式均衡器和自適應(yīng)均衡器。

最重要的應(yīng)用來(lái)了，上述經(jīng)典的自適應(yīng)均衡算法，都屬于線性均衡器，如果像電話線這樣的信道來(lái)說(shuō)，性能還是非常好的。

有線傳輸?shù)男诺纴?lái)說(shuō)，常用的信道均衡算法（線性均衡器）有：迫零算法（ZF）；最小均方誤差算法（LMS）；遞推最小二乘算法(RLS);卡爾曼算法等。

無(wú)線信道均衡算法（非線性均衡器）：判決反饋均衡（DFE）、最大似然符號(hào)檢測(cè)、最大似然序列估值。

來(lái)看看發(fā)展吧：

上面所述的大部分截圖，都來(lái)自一堂課的PPT內(nèi)容，需要內(nèi)容的可直接下載：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1mWtGcqf_aPAPmqccdmhVpg

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