移动通信中信道均衡技术的研究与仿真 移动通信中信道均衡技术是移动通信系统中的一项关键技术,旨在消除信道中的干扰,以提高通信质量。本文对移动通信中信道均衡技术的研究与仿真进行了深入的研究和分析。 一、信道均衡技术的重要性 在移动通信系统中,信道干扰是一个非常重要的问题,它会对通信质量产生严重的影响。信道干扰可以分为两类:一类是随机干扰,另一类是确定性的干扰。随机干扰是由于信道中的随机 noise 导致的,而确定性的干扰是由于信道中的多径效应和码间干扰引起的。信道均衡技术的主要目的是消除信道中的干扰,以提高通信质量。 二、信道均衡技术的分类 信道均衡技术可以分为两类:线性均衡和非线性均衡。线性均衡技术是指使用线性滤波器来消除信道中的干扰,而非线性均衡技术是指使用非线性滤波器来消除信道中的干扰。在移动通信系统中,线性均衡技术是最常用的信道均衡技术。 三、自适应均衡器结构 自适应均衡器结构是移动通信系统中的一种非常重要的技术。自适应均衡器可以自动地调整系数,以跟踪信道中的变化。自适应均衡器结构可以分为两类:线性横向均衡器和判决反馈均衡器。线性横向均衡器是指使用线性滤波器来消除信道中的干扰,而判决反馈均衡器是指使用判决反馈算法来消除信道中的干扰。 四、系数调整算法 系数调整算法是自适应均衡器结构中的一个非常重要的组件。系数调整算法可以分为两类:LMS 算法和 CMA 算法。LMS 算法是一种常用的系数调整算法,它可以快速地调整系数,以跟踪信道中的变化。CMA 算法是一种常用的盲均衡算法,它可以盲目地调整系数,以跟踪信道中的变化。 五、 MATLAB 仿真 为了验证自适应均衡器结构和系数调整算法的性能,我们使用 MATLAB 进行了仿真。我们使用线性横向均衡器结构和判决反馈均衡器结构,并使用 LMS 算法和 CMA 算法进行系数调整。仿真结果表明,CMA 算法整体上优于 LMS 算法。 六、结论 移动通信中信道均衡技术是一个非常重要的技术,它可以消除信道中的干扰,以提高通信质量。自适应均衡器结构和系数调整算法是移动通信系统中的一种非常重要的技术。我们的研究结果表明,CMA 算法是一种非常优秀的系数调整算法,它可以盲目地调整系数,以跟踪信道中的变化。
2025-05-26 15:27:05 1.48MB
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正交时频与空间 (OTFS) 调制是一项很有前途的技术,可以满足未来移动系统的高多普勒要求。OTFS 调制将信息符号和导频符号编码到二维 (2D) 延迟多普勒 (DD) 域中。接收到的符号在衰落信道中受到多普勒间干扰 (IDI),并在 DD 域中的非整数索引处采样分数多普勒频移。IDI 被视为不可避免的影响,因为分数多普勒频移无法直接从接收到的导频符号中获得。在本文中,我们提供了一种分数多普勒通道的信道估计解决方案。所提出的估计为 DD 域中的 OTFS 输入-输出关系提供了新的见解,即具有较小近似值的 2D 圆形卷积。根据输入-输出关系,我们还提供了一种使用估计信道信息的低复杂度信道均衡方法。我们通过仿真证明了所提出的信道估计和均衡在多个信道中的误差性能。仿真结果表明,在高迁移率环境中,采用所提方法的整体系统性能优于具有理想信道估计的正交频分复用 (OFDM) 和使用伪序列的常规信道估计方法。 代码包内容 此代码包的主要功能是 和 。本文中的图 3 就是使用这些代码生成的。OTFS.mOFDM.m 这些代码分别是 OTFS 和 OFDM 收发器的框架。
2025-04-17 21:42:44 69KB OFDM 信道估计 信道均衡
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我们在本文中提出了一种增强动态信道均衡的方法。 动态信道的特征和模型是发射机和接收机之间的相对速度较高,并且波传播的环境条件快速变化。 基于Jakes模型,开发了用于这种动态系统(即时变通道)的自回归模型(AR)[1]。 更具体地说,我们提出的增强均衡方法是将多级时域和频域均衡器与前馈环路结合在一起。 带下划线的炒锅为均衡方法提供了一种统一的方法,该方法同时使用时域和频域数据来增强均衡方案。 在OFDM系统中,在连续的块的时域中,每个抽头的信道系数是部分独立的,因此相关。 如果考虑到这种相关性,则可以改善信道估计。 本文中的方法通过基于多普勒频率动态选择先前的OFDM符号数量来增强均衡性能。 为了降低系统模型的复杂性,我们利用自相关和多普勒频率来动态选择将存储在存储器中的先前OFDM符号。 除了以统一的方式得出较早的结果外,提出的方法还可以提高性能,而不会对OFDM系统施加任何限制或限制,例如增加导频或循环前缀的数量。
2024-02-25 16:42:32 9.73MB 正交频分复用
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针对多径信道的信道均衡,演示了几种经典的算法。可以直接运行。画图时是动态的,做得很精细
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FPGA在数字滤波器设计中的应用:线性自适应信道均衡算法研究.ppt
2022-05-25 09:08:06 519KB fpga开发 算法 文档资料
迫 零 算 法 的 特 点 特点1:需要预先知道无线信道的特性,而且不可用于均衡信道特性变化的无线通信系统。 特点2:计算过程中需要求矩阵的逆,这使得迫零算法在设计阶数较大的均衡器时速度较慢。 特点3:有限阶迫零均衡器不能完全消除码间干扰;随着迫零均衡器阶数N的增加,均衡效果应该越来越好;当 时,理论上可以完全消除多径传输所引起的码间干扰。 特点4:如果迫零均衡器的抽头系数中存在某些较大值,可能导致在均衡过程中对噪声过分放大,致使均衡效果下降。
2022-05-16 19:08:02 1.32MB 课件 北大 信道均衡
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为抵消信道时变多径传播特性引起的码间干扰、准确地识别数字通信系统中的发送信号,满足信道均衡的实时性要求,采用最小二乘支持向量机回归算法对信道进行均衡。首先,分析了最小二乘支持向量机算法应用于信道均衡的机理,与传统的信道均衡方法相比,该算法无需对信道进行估计可直接得到均衡器的参数。其次,与ε-支持向量机算法进行比较,最小二乘支持向量机均衡性能不减,时间复杂度大大降低,可以更好的满足信道更新的实时性要求。同时探讨了2种改善低信噪比下信道均衡性能的方法。结果表明:对于信道环境复杂的通信系统,利用最小二乘支持向量机的非线性均衡速度快、效果良好。在低信噪比情况下,可以通过增加训练序列长度和利用非线性核函数来改善信道均衡的性能。
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大三通信信号处理课写的一个大作业,实现了一个用于信道均衡的LMS自适应均衡器,可以学习噪声的一些性质
2022-03-20 19:57:21 1KB 信号处理 信道均衡 机器学习
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参考文献:参见Simon Haykin的“自适应滤波器理论”中的第13章
2022-03-10 16:17:36 1KB matlab
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以理想的全通滤波器特性作为参考,即经过信道传输后,线性调频信号没有变化。所有通道都与参考信道特性比较。用iir滤波器模拟群时延为抛物线类型的信道,分析信噪比对均衡效果的影响
2022-03-03 09:27:34 11KB eq
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