通信原理与matlab仿真v3 第四章 BPSK调制解调器(15)增加均衡器
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本文摘要：（由ai生成）
本文讨论了通信系统中均衡器的作用和仿真实现。回顾了均衡器对抗多径传播导致的选择性衰落和码间干扰的重要性，介绍了时域与频域均衡器的区别及多种类型均衡器。通过MATLAB仿真示例，展示了线性均衡器的实现，并强调了均衡器设计在数字通信系统中的重要性。均衡器作为滤波器，能有效减少码间干扰，确保通信质量。
继续讲解！如何在仿真中增加均衡器呢？在看程序之前我们首先要搞清楚两个问题！什么是均衡器？为什么要有均衡器？本科阶段的教程《通信原理》中只涉及了均衡的部分知识，这里会在回顾的基础上加以拔高，让大家有个全面的了解，并且用仿真代码来辅助大家学习。本文含有大量的仿真代码，非专业人士请不要付费阅读。
《通信原理》回顾！
均衡技术复杂度高，因此很多人在本科阶段的学习只能做到浅尝辄止。不过在本文中，一定会深入讲解，希望大家能够通过本文掌握均衡器的使用。在无线通信系统中，由于传输带宽较大时，无线通信的可靠性受到多径传播过程将导致频域选择性衰落的严重影响。因此研究如何提高系统传输性能和寻找有效的方式抵抗多径效应是十分重要的。当前常用主要抵抗多径传输体制技术可以分为并行体制和串行体制也就是多载波和单载波两类传输体制。 之所以在当今多载波传输技术快速发展的情况下，单载波技术依然得到普遍重视是由于单载波传输技术已经存在了多年，各方面的研究都趋于成熟阶段。均衡模块是多载波和单载波系统之所以能够较好克服码间干扰主要因素，其中单载波时域系统的均衡过程是在时域进行的。在信道多径延时较大的情况下进行通信，为了得到较好的均衡后的数据，时域均衡滤波器的抽头阶数会很大，随着抽头阶数的增大，计算复杂度也随之增加，实现难度自然会增加。下面重点了解时域均衡滤波器的知识点。什么是均衡器？
均衡器是在通信系统的基带或中频部分插入的，能够消除或者减少码间干扰并起到补偿作用的滤波器。直白的说，均衡器就是滤波器！它可以减弱时间分散信道引入的符号间干扰（ISI）的失真效应。如果信道是未知的且时变的，则无法进行发射和接收滤波器的最佳设计。但是，如果在接收端知道信道的脉冲响应，则可以中和（均衡）信道效应。在时间分散信道中恢复输入信号的问题归结为找到信道的逆并用它来中和信道效应。但是，由于以下原因，找到信道脉冲响应的逆可能很困难：- 如果某个频率的信道响应为零，那么该频率的信道响应的逆就是未定义的。
- 通常接收者不知道信道响应，可能需要额外的电路（信道估计）来估计它。
此外，即使信道响应是有限长度的，均衡器也可以具有无限脉冲响应。通常，从稳定性的角度来看，均衡器响应必须截断为有限长度。因此，完美的均衡很难实现，并且不总能提供最佳性能。均衡器分为频域均衡器和时域均衡器。时域均衡器一般分为非线性均衡器和线性均衡器。本文只涉及时域均衡器。采用频域均衡需要做傅立叶变换将时域信号变换到频域，频域均衡过程采用的是数乘，所以其计算复杂度满足与信道的最大延时呈线性增长。这里就不做讲解了！为什么要有均衡器？
信道的特性决定的！
无线信道环境多变且复杂，其中多普勒效应对接收信号的影响将导致更为严重的失真。本文首先介绍一下无线通信信道中的衰减作用、多径效应以及时变特性。衰减作用主要是指接收信号在信号功率上比发射信号减小了，衰减作用主要是由于信道中障碍物的情况以及传输路径的长度所决定，信号功率的减弱主要是受到所有的发射端和接收端之间的障碍物的影响。无线信号的衰减作用主要体现在以下几个方面：1.路径损耗；2.阴影衰落；3.小尺度衰落。多径效应会涉及（瑞利和莱斯）衰落和信道延时扩展这两个方面！无线通信系统中，信号在传输的过程中会受到各种障碍物的影响，导致接收到的是经过多条不同路径信号后叠加的信号。若接收到信号的包络满足瑞利分布条件是各路径信号的幅值和达到收端的方位满足独立统计特性。瑞利分布主要是描述接收信号的包络特性满足独立多径分量或平坦衰落的情况。接收信号包络满足莱斯分布的条件是在多径传播过程中有一个条径作为主要的传输路径，并该路径为静态信号（非衰落）分量以及存在视距传播路径。处于莱斯衰落的情况下，多径分量信号会叠加在一条非衰落的静态信号上，并且在接收机检测器中会测出多径分量信号叠加在一个直流非衰落信号上。 在多径信道条件下，收到的信号是经过不同路径传播后叠加的复合信号，其中不同路径的信号分量具有不同的时延，在时间上扩展的信号能量就是时延扩展引起的，即最后达到接收端的信号分量与最早达到接收端的信号分量时间差值。在无线数字通信系统中由于多径传播，使收端信号是叠加了不同路径分量的复合信号，该信号中存在码号间干扰（ISI），其是限制数据高速传输的主要因素，是由于强码间干扰会导致符号判决性能出现严重差错而导致性能下降。在信号传输过程中两个频率响应之间保持相关情况下的最大频率差称为相干带宽。如果发射信号的带宽小于无线通信信道带宽，并且在某一带宽内幅度增益和线性响应保持一致，则接收信号所有频率分量基本上都经过同样的衰落分布，定义为平坦衰落，然而接收信号所有频率分量上经过不同的衰落分布，就是一些信号的频域幅值得到加强，而另一些幅值却削弱，则是频率选择性衰落。该状态下的信道的冲击响应（Channel Frequency Response，CIR）会存在多径时延扩展，并且发端信号波形带宽的倒数小于该值。此时，接收端信号中含有经过不同衰减，不同时延的信号分量的叠加，从而在接收机收到失真信号。信号受到频域选择性衰落的影响是由于时间色散引起的，从而导致码间干扰在收端信号中出现。反之，平坦衰落的是发射端的发送信号的带宽小于信道相干带宽。下图为时延扩展与信道的频率选择性衰落和平坦衰落的关系。 在此基础进行理论拔高，也就是再深入的学习一下！内容没有什么变化，就是讲的更加深入！迫零算法的具体实现方案有多种。一种最简单的方法是预置式自动均衡。预置式均衡器是信息传输前先对信道特性进行估计，并设置好抽头加权系数，这些加权系数在信息传输开始后不再改变。预置式均衡器的结构比较简单，但如果信道的特性在信息传输过程中发生了变化，会对均衡效果产生较大影响，这时就须采用自适应式的均衡器。自适应式均衡器是在信息传输过程中不断地调整抽头系数，以适应信道特性的变化。但自适应式均衡器的结构比较复杂，且抽头系数的收敛较慢，影响通信系统的稳定。并且采用迫零算法的自适应均衡中，如果初始眼图是闭合的，则误差信息就会发生错误，从而抽头系数调整也会产生错误，可能导致均衡过程不收敛。 因此在实际应用中常将上述两种方式综合起来，即采用带预置均衡的自适应均衡器，这种均衡器在信息传输前先对信道特性进行估计，初步设置抽头加权系数。在信息传输开始后，再利用定期发送的训练序列对抽头系数进行调整，以跟踪信道特性的变化。整个均衡器的方框图如下图所示。这种方式既可以跟踪 ISI 的时变，又可防止抽头系数收敛过慢。训练序列是通信中用于完成均衡的常用“武器”！！！给出内容出处！
在实际信道中还存在噪声干扰，它会对均衡器的收敛产生影响。为了进一步改善性能，实际应用中常采用判决反馈式均衡器（DFE）。与横向均衡器不同，判决反馈均衡器是一种非线性滤波技术。在判决反馈均衡器中，一个横向滤波器用于线性的前向滤波处理，其判决结果反馈给另一个横向滤波器，见下图。如果前面的判决是正确的，则反馈均衡器就能消除由前面码元所造成的串扰。反馈均衡器的抽头系数由前向均衡器所造成的信道冲激响应的误差所决定。这种结构比横向和格形结构都有更多优势，它的均方误差（MSE）很小，硬件计算量低，系统更易达到稳定。 均衡器结构的分类！
— 一种非线性均衡器，采用以前的决策作为训练序列。— 提供更好的性能，但存在严重的缺陷，即在错误决定的情况下传播错误决定— 为了提供鲁棒性，它通常与基于训练序列的前馈均衡相结合。在所有均衡器类别中，MLSE均衡器具有最佳性能。对于长信道响应，MLSE均衡器变得过于复杂，因此，从实际应用的角度来看 因此，从实际应用的角度来看，其他次优滤波器更受青睐。最次优的均衡器是线性均衡器。提供更低的复杂度。线性均衡器对ISI不严重的信道特别有效。通常，均衡器是以数字滤波器结构的形式实现的，该结构具有多个抽头，抽头系数为复数（也称为抽头权重）。选择均衡器抽头权重的适应性！
- 预置均衡器：如果认为信道在数据传输间隔期间不随时间变化、 均衡器权重在传输会话开始时计算，在传输时段的其余时间内固定不变。
- 自适应均衡器：对于时变信道，使用自适应算法计算系数，以适应信道条件的变化。用于计算和更新自适应权重的算法有多种选择，比如最小均方、递归格平方、传统卡尔曼、平方根卡尔曼算法和快速卡尔曼算法等等。
采样时间的选择！
相对于符号时间段的采样时间的选择会影响均衡器的设计和性能。因此，存在两种均衡技术：- 符号间隔线性均衡器：均衡器前面的下采样器以每符号时间 1 个采样值的速度工作。这些均衡器对采样时间非常敏感，可能会引入破坏性的混叠效应，因此性能可能并不理想。
- 分数间隔线性均衡器：将相邻均衡器抽头之间的空间减小到符号间隔的一小部分。等效地，均衡器之前的下采样器以高于符号速率的速率工作，最后均衡器输出按符号时间进行降采样，然后将输出符号传送给检测器。
如何写仿真代码呢？
先看看 AI 给出的答案！信道均衡是数字通信系统中的重要环节，用于抵消信道引起的失真。一种常见的信道均衡方法是线性均衡器，通常使用最小均方（LMS）算法进行实现。下面是一个简单的 MATLAB 仿真代码，用于模拟线性均衡器的过程。
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