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1.軟件版本

MATLAB2013b

2.本算法理論知識

? ? ? ?在數字通信系統中，碼間串擾和加性噪聲是造成信號傳輸失真的主要因素，為克服碼間串擾，在接收濾波器和抽樣判決器之間附加一個可調濾波器，用以校正(或補償)這些失真。對系統中線性失真進行校正的過程稱為均衡，實現均衡的濾波器稱為均衡濾波器。

? ? ? ?由于實際的限帶信道的傳遞函數往往是非理想的，且經常是事變的、未知的，因而系統特性不符合奈窐斯特準則，導致在接受端抽樣時刻存在碼間干擾，使得系統誤碼性能下降。為此，要考慮在信道傳遞函數是非理想情況，且信號在信道傳輸中受到加性白高斯噪聲干擾條件下的接收機的設計問題。本文提出了基于迫零算法的信道均衡器，對迫零線性均衡器進行了理論分析，并在Matlab中進行仿真得到了良好的仿真結果。

? ? ? 理論和實踐證明，在數字通信系統中插入一種可調濾波器可以校正和補償系統特性，減少碼間干擾的影響。這種起補償作用的濾波器稱為均衡器。

? ? ? 均衡器通常是用濾波器來實現的，使用濾波器來補償失真的脈沖，判決器得到的解調輸出樣本，是經過均衡器修正過的或者清除了碼間干擾之后的樣本。自適應均衡器直接從傳輸的實際數字信號中根據某種算法不斷調整增益，因而能適應信道的隨機變化，使均衡器總是保持最佳的工作狀態，從而有更好的失真補償性能。

? ? ? 均衡器從調整參數至形成收斂，整個過程是均衡器算法、結構和通信變化率的函數。為了能有效的消除碼間干擾，均衡器需要周期性的做重復訓練。在數字通信系統中用戶數據是被分為若千段并被放在相應的時間段中傳送的，每當收到新的時間段，均衡器將用同祥的訓練序列進行修正。均衡器一般被放在接收機的基帶或中頻部分實現，基帶包絡的復數表達式可以描述帶通信號波形，所以信道響應、解調信號和自適應算法通常都可以在基帶部分被仿真和實現。

? ? ? 均衡技術可以分為兩大類：線性和非線性均衡。這些種類是由自適應均衡器的輸出接下來是如何控制均衡器來劃分的。判決器決定了接收數字信號比特的值并應用門限電平來決定的值。如果在反饋路徑中調整均衡器，均衡器就是線性的。另一方面，如果d (t）反饋回來調整均衡器，則為非線性均衡。線性均衡器包括線性橫向均衡器、線性格型均衡器等等，非線性均衡器包括判決反饋均衡器、最大似然序列均衡器等等。

??? 這里我們將重點介紹橫向均衡器。

橫向(時間延遲或遞歸) 均衡器是自適應均衡發展方案中的最簡單形式。在實際應用中為使參數調整得以順利進行, 把輸出信號進行判決所得的估計信號作為理想信號，這樣，整個數字均衡器成了一個非線性系統，其收斂性分析相當麻煩，但在信道畸變不是特別嚴重的情況下，其收斂域能夠得到保證，可以用線性系統的分析方法對其進行分析。其基本結構如下所示：

?

式中上角“T”表示矩陣的轉置。

線性橫向均衡器最大的優點就在于其結構非常簡單，容易實現，因此在各種數字通信系統中得到了廣泛的應用。但是其結構決定了兩個難以克服的缺點：

其一就是噪聲的增強會使線性橫向均衡器無法均衡具有深度零點的信道-為了補償信道的深度零點，線性橫向均衡器必須有高增益的頻率響應，然而同時無法避免的也會放大噪聲。

另一個問題是線性橫向均衡器與接收信號的幅度信息關系密切，而幅度會隨著多徑衰落信道中相鄰碼元的改變而改變，因此濾波器抽頭系數的調整不是獨立的。由于以上兩點線性橫向均衡器在畸變嚴重的信道和低信噪比(SNR)環境中性能較差，而且均衡器的抽頭調整相互影響，從而需要更多的抽頭數目。

? ? ? ? 迫零算法是由Lucky于1965年提出的，他在分析中略去了信道的加性噪聲，所以在實際存在噪聲的情況下由該算法得到的解不一定是最佳的，但它易于實現。

? ? ? 所以在信道的頻率響應特性比較平坦，所引起的碼間干擾不太嚴重的情況下，由該算法可達到信道均衡的效果。在橫向濾波器的延遲單元N為無窮多個的理想線性均衡條件下：

?為消除收端抽樣時刻的碼間干擾，希望：

?在實際應用中，常用的是截短的橫向濾波器，因而不可能完全消除收端抽樣時刻的碼間干擾，只能適當的調整各抽頭系數，盡量減小碼間干擾。此時，可使：

3.部分核心代碼

clc; clear; close all;N = 5000; %仿真時間 step = 0.01; T = 1; SNR = 8;%step 1 %模擬帶有ISI的信號 [signal_with_ISI,r0]=ana_of_receive_signal_with_ISI(N,step,T);% step2 % 通過信道，加入噪聲 signal_with_ISI_noise = add_noise(signal_with_ISI,SNR); % step 3 % 橫向濾波器 filters(T);% step 4 % 迫零算法 ZF_out = ZF();% step 5 % 基于迫零算法的橫向濾波器的系數調整 ZF_filter = filters_ZF();%step6 %bit數據還原 for i = 1:length(ZF_filter)if ZF_filter(i) < 0signal(1+floor(i/100)) = -1;elsesignal(1+floor(i/100)) = 1;end end signal = signal'; rs=signal(1:length(signal)-1); figure stem(rs,'r-*');axis([0,length(rs),-2,2]);title('二進制比特流數據');error=find(rs ~=r0); error_rate=length(error)/N;

4.操作步驟與仿真結論

5.參考文獻

[1]張力軍,張宗橙,鄭寶玉數字通信[M]John G,Proakis.譯.4版.北京:電子工業出版社.2003.

[2]樊昌信,徐炳祥,吳成柯.通信原理[M].6版..北京:國防工業出版社.2005.

[3]Simom Haykin著.自適應濾波器原理第四版.北京:電子工業出版社.2002

[4]王興亮.數字通信原理與技術（第二版）.西安：西安電子科技大學出版社.2003

[5]陳懷琛等著．《MATLAB及在電子信息課程中的應用》（第三版），電子工業出版社，2006

[6]鄒琨等著．《MATLAB6.X信號處理》（第一版），清華大學出版社，2002

[7]周炯磐等著．《通信原理》（第三版），北京郵電大學出版社，2008

[8]趙靜等著．《基于MATLAB的通信系統仿真》（第一版），北京航空航天大學出版社，2007

[9]田麗華.信息論、編碼與密碼學.西安電子科技大學出版社.2008

[10]H.Sail,G.Karam.I.Jjeanclaude.Frequency-domain Equalization of Mobile Radio and Terrestrial Broadca Channels.In GLOBEC0M94．1994．

[11]A.Czylwik.Comparison between Adaptive OFDM an Single Carrier Modulation with Frequ ency Domain EqualizaTion.1997

[12]J.Tubbax,B.Come,LV.Perre,L.Deneire,S.Donnav Engles.OFDM Versus Single Carrier with Cyclic Prefix：System-base Comparison for Binary modulation.2001

[13]沈福民編著 《自適應信號處理》，西安：西安電子科技大學出版社，2001.3；

[14]丁玉美，高西全編著 《數字信號處理》，西安：西安電子科技大學，2000.12；

[15]張平等編 《MATLAB基礎與應用簡明教程》，北京：北京航空航天大學出版社，2001.1

[15]李建新編 《現代通信系統分析與仿真—MATLAB通信工具箱》，西安電子科技大學出版社2000.11

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【迫零准则】基于迫零准则的自适应线性均衡器的MATLAB仿真的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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