專利名稱：高速數(shù)字接收機(jī)并行自適應(yīng)盲均衡方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種高速數(shù)字接收機(jī)的并行自適應(yīng)盲均衡方法，屬于數(shù)字通信技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在數(shù)字通信領(lǐng)域中衰落信道條件下接收信號需要考慮信道畸變造成的碼間干擾問題，而解決這一問題需要采用均衡，即從所收到的信號中可靠地恢復(fù)符號流的方法。在這種方法中，均衡處理一般是自適應(yīng)的，即需要均衡的符號流輸入到這樣的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)自動調(diào)整均衡器的傳遞函數(shù)使其適配于信道條件，來恢復(fù)該符號流的星座點(diǎn)。在很多環(huán)境下，自適應(yīng)均衡處理至少以兩種階段或操作模式進(jìn)行(a)初始捕獲階段和(b)跟蹤階段。在均衡器啟動時執(zhí)行的初始捕獲階段，這里的算法可以是基于訓(xùn)練序列的(使用訓(xùn)練序列作為基準(zhǔn))，也可以是盲的(不使用訓(xùn)練序列)。在初始階段，均衡器試圖可靠地初始收斂其輸出符號流于該符號星座點(diǎn)的某個鄰域內(nèi)。在符號初始收斂之后，均衡處理進(jìn)入跟蹤階段，以便將符號繼續(xù)保持在符號星座點(diǎn)的某個鄰域內(nèi)。
目前，公知的數(shù)字接收機(jī)的自適應(yīng)均衡方法主要有基于最小均方誤差的有數(shù)據(jù)輔助自適應(yīng)均衡方法和利用信號自身統(tǒng)計(jì)特性的無數(shù)據(jù)輔助自適應(yīng)盲均衡方法。同時，自適應(yīng)均衡的實(shí)現(xiàn)還受制于FPGA硬件速度的限制，在高速情況下需要采用并行實(shí)現(xiàn)方法。其中，采用數(shù)據(jù)輔助的自適應(yīng)均衡方法已經(jīng)有并行的實(shí)用方法，如塊最小均方(BLMS，Block Least Mean Square)方法，參見Gregory A.Clark，Sanjit K.Mitra，Sydney R.Parker，“Block implementation of adaptive digital filters”，IEEE Trans.on Acoustic，Speech and SignalProcessing，vol.ASSP-29，June 1981744-752。但采用數(shù)據(jù)輔助的自適應(yīng)均衡方法具有以下弱點(diǎn)使用訓(xùn)練序列易被截獲不利于保密通信，且訓(xùn)練序列占用了一部分傳輸帶寬，不適用于單點(diǎn)對多點(diǎn)通信的廣播通信等情況。所以也有人提出自適應(yīng)盲均衡方法，如常模方法(CMA，Constant Modulus Algorithm)，參見C.Richard Johnson et al，“Blind equalizaionusing the constant modulus criteriona review”，Proc.IEEE，vol.86，Oct.19981927-1950。但自適應(yīng)盲均衡方法由于其算法的復(fù)雜性，目前尚未見實(shí)用的并行實(shí)現(xiàn)方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對上述問題提供一種并行的自適應(yīng)盲均衡方法。它能在無訓(xùn)練序列輔助的情況下，利用信號自身的統(tǒng)計(jì)特性，自適應(yīng)地調(diào)整均衡器的抽頭系數(shù)，實(shí)現(xiàn)對輸入的信號的并行盲均衡處理。通過均衡后，系統(tǒng)可以輸出殘余碼間干擾非常小的信號，提高了接收信號的誤碼性能。而且并行的方式還可以克服因硬件速度限制而不能實(shí)現(xiàn)高速均衡的問題。
本發(fā)明的特征在于，它含有一個并行有限沖擊響應(yīng)(FIR，F(xiàn)inite-Impulse Response)濾波器，它主要是對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行并行濾波的濾波器。如設(shè)L為自然數(shù)，為并行FIR濾波器每次并行濾波處理的信號數(shù)量，則可以設(shè)該并行FIR濾波器的L個濾波器系數(shù)，即均衡器的權(quán)系數(shù)，為{w1，W2，…，wL}。在濾波過程中，它先將均衡器的輸入中同相(I)，正交(Q)兩路信號序列分別作為實(shí)部序列與虛部序列，構(gòu)成一個復(fù)信號數(shù)據(jù)序列{…，x(k-1)L+1，x(k-1)L+2，…，xkL+L，…}。再通過以下所述規(guī)則，利用串并變換及單位延遲操作將串行輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個2L-1路并行輸入數(shù)據(jù)序列。相應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入規(guī)則如下2L-1路輸入數(shù)據(jù)采用單位延遲的方式輸入，即第k次并行輸入L路共L個數(shù)據(jù){xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL}，并由單位延遲處理，等待下一次，即第k+1次新輸入的L個新數(shù)據(jù){x(k+1)L-L+1，x(k+1)L-L+2，…，x(k+1)L}，以共同形成并行的2L-1路輸入數(shù)據(jù){xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1}。其中k為自然數(shù)，表示為第k次均衡處理；該連續(xù)的數(shù)據(jù)序列{xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1}分別表示為均衡器的第K*L-L+1，K*L-L+2，…，k*L+L-1個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸入數(shù)據(jù)。在構(gòu)成一組2L-1路并行輸入數(shù)據(jù)之后，可將該2L-1路數(shù)據(jù)輸入到并行FIR濾波器，使其與濾波器系數(shù)進(jìn)行相乘計(jì)算，得到濾波器輸出結(jié)果{y1(k)，y2(k)，…，yL(k)}。其中k為自然數(shù)，表示為第k次均衡處理；數(shù)據(jù)序列{y1(k)，y2(k)，…，yL(k)}又等同于{ykL-L+1，ykL-L+2，…，ykL}，即該兩個向量對應(yīng)的分量是相同的。而{ykL-L+1，ykL-L+2，…，ykL}為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸出數(shù)據(jù)。由這種方式可產(chǎn)生并行處理的2*L-1個數(shù)據(jù)，以構(gòu)造該并行FIR濾波器所需的輸入數(shù)據(jù)塊矩陣。
一個并行均衡器權(quán)向量自適應(yīng)調(diào)整器，它是一個均衡權(quán)向量更新的實(shí)現(xiàn)方法它通過計(jì)算由并行FIR濾波器的輸出數(shù)據(jù)和一個正實(shí)數(shù)之間關(guān)系的代價函數(shù)J，得到由最小均方誤差準(zhǔn)則導(dǎo)出的梯度下降算法來實(shí)現(xiàn)權(quán)向量J的更新來實(shí)現(xiàn)權(quán)向量的更新。最后在此基礎(chǔ)上對該權(quán)向量的更新進(jìn)行并行化擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)并行權(quán)向量的自適應(yīng)調(diào)整功能。該代價函數(shù)J定義為J=14E{(|yn|2-R2)2}.]]>其中n為自然數(shù)，主要表示通信系統(tǒng)中信號序列的序號；Yn為并行FIR濾波器處理后的第n個輸出數(shù)據(jù)，也作為均衡器的第n個輸出數(shù)據(jù)；E(·)為數(shù)學(xué)期望函數(shù)；|·|為求絕對值函數(shù)，對于復(fù)數(shù)則是求模函數(shù)；R2為一個正實(shí)數(shù)，定義為R2＝E(|an|4)/E(|an|2)。其中an為通信系統(tǒng)發(fā)射端發(fā)送的第n個數(shù)據(jù)。
該方法主要是通過處理并行FIR濾波器處理均衡器的輸入信號，結(jié)合均衡器的權(quán)向量，計(jì)算得到均衡器的輸出信號。其中，均衡器權(quán)向量主要通過以上權(quán)向量自適應(yīng)調(diào)整器得到通過計(jì)算代價函數(shù)J相對于權(quán)向量的梯度，并按梯度下降方式更新權(quán)向量，而使J達(dá)到最小就能得到合適的均衡器權(quán)向量。
本發(fā)明的意義在于數(shù)字通信系統(tǒng)在惡劣多徑信道下未經(jīng)過均衡的信號出現(xiàn)嚴(yán)重的碼間干擾，使接收信號的誤碼性能急劇惡化。而經(jīng)過該均衡器均衡后的信號在很大程度上糾正了碼間干擾，使接收信號的誤碼性能得到很大的改善。例如，在數(shù)字通信系統(tǒng)采用正交相移鍵控(QPSK)調(diào)制的情況下，由圖9所示的仿真結(jié)果很好的體現(xiàn)了這一點(diǎn)。同時相對于其他傳統(tǒng)的串行均衡方式，它所采用的并行方式可在一定程度上克服硬件實(shí)現(xiàn)的速度限制，適合于數(shù)字通信系統(tǒng)需要高速均衡的場合。


本發(fā)明最好通過參考以下詳細(xì)描述和圖解本發(fā)明的附圖來理解，在這些附圖中；圖1圖解了均衡器應(yīng)用的框圖；圖2圖解了整個并行自適應(yīng)盲均衡方法實(shí)現(xiàn)的框圖；圖3圖解了L路并行數(shù)據(jù)通過單位延時構(gòu)造輸入矩陣所需的2L-1個輸入數(shù)據(jù)的框圖；圖4圖解了并行FIR濾波器的框圖；圖5圖解了更新均衡器權(quán)系數(shù)的框圖；圖6圖解了計(jì)算梯度估計(jì)向量 的框圖；圖7圖解了計(jì)算梯度估計(jì)向量 的第i個分量δi(k)的框圖；圖8圖解了由均衡器輸出向量Yk的第i個元素和一個正實(shí)數(shù)R2計(jì)算得到誤差向量的第i個分量的框圖；圖9圖解了正交相移鍵控(QPSK)數(shù)字通信系統(tǒng)的信號在惡劣多徑信道環(huán)境下仿真的無均衡處理(曲線“ ”)、有均衡處理(曲線“ ”)和理想情況下僅存高斯白噪聲(曲線“——”)時的誤碼性能曲線框圖。
具體實(shí)施例方式
高速數(shù)字通信在信道快速時變、難以準(zhǔn)確跟蹤并且高速傳輸會帶來較大的信號群時延畸變的情況下，可以讓均衡器的抽頭系數(shù)的初始調(diào)整與訓(xùn)練序列無關(guān)，即，自恢復(fù)或“盲”恢復(fù)。參見J.G.Proakis，Digital Communications，4th ed.，McGraw-Hill Inc.N.Y.，2001。另外，它對每個數(shù)據(jù)符號進(jìn)行操作，而且訓(xùn)練過程是不中斷的，因此盲算法將更好的適應(yīng)這種信道時變及群時延畸變較大的情況。盲均衡最常用的算法為CMA，是由D.N.Godard在D.N.Godard，”Self-Recovering Equalization and Carrier Tracking in Two-Dimensional Data CommunicationSystems”，IEEE Trans.on Communications，vol.COM-28，Nov.19801867-1875中提出的。該CMA方法主要是最小化所定義的非凸代價函數(shù)，并根據(jù)這一準(zhǔn)則進(jìn)行相應(yīng)的迭代處理讓均方誤差最小來自適應(yīng)的更新權(quán)系數(shù)。本并行盲均衡方法主要是對該方法進(jìn)行并行化擴(kuò)展，以實(shí)現(xiàn)并行盲均衡。
對于包括具有L路并行均衡濾波的自適應(yīng)盲均衡器，它有L個單位延遲處理單元，用于產(chǎn)生每次運(yùn)算所需的2*L-1個數(shù)據(jù)。在本發(fā)明中，每次新輸入L個數(shù)據(jù)，并通過單位延遲處理等待下一次并行輸入的L個數(shù)據(jù)，并取該L個數(shù)據(jù)的前L-1個數(shù)據(jù)。兩者共同構(gòu)成2*L-1個數(shù)據(jù)用于處理。該2*L-1個數(shù)據(jù)可排列成以下矩陣形式xkχk=xkL-L+1xkL-L+2...xkLxkL-L+2xkL-L+3...xkL+1............xkLxkL+1...xkL+L-1---(1)]]>其中矩陣xk的數(shù)據(jù)分量xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1分別為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L+L-1個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸入數(shù)據(jù)。例如第1次和第2次并行輸入的數(shù)據(jù)分別為{x1，…，xL}和{xL+1，…，x2L}，則構(gòu)成的輸入數(shù)據(jù)塊矩陣如下x1x2...xLx2x3...xL+1............xLxL+1...x2L-1]]>由以上xk的定義，則均衡器輸出向量Yk表示為Yk＝[y1(k)，…，yL(k)]＝xk·Wk*＝xk·[w1，…，wL]H(2)其中k為自然數(shù)，在這里表示第k次均衡處理；y1(k)，…，yL(k)分別為第k次均衡處理時均衡器輸出向量Yk的第1，…，L個分量；同時通過均衡器的輸出數(shù)據(jù)的順序關(guān)系，可以得到y(tǒng)1(k)，y2(k)，…，yL(k)為ykL-L+1，ykL-L+2，…，ykL，即yi(k)為ykL-L+1，i為自然數(shù)，i＝1，…，L，而ykL-L+1，ykL-l+2，…，ykL為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸出數(shù)據(jù)。；Wk為第k次均衡處理時的均衡器抽頭權(quán)向量系數(shù)(tap weight vectorcoefficient)[w1，w2，…，wL]T，簡稱權(quán)向量系數(shù)；(·)*為共軛函數(shù)；(·)H為共軛轉(zhuǎn)置函數(shù)。
均衡器抽頭權(quán)向量系數(shù)Wk的更新按以下方式實(shí)現(xiàn)按照本發(fā)明的原理，自適應(yīng)盲均衡方法借助誤差信號向量更新其抽頭權(quán)向量系數(shù)，該誤差信號向量是ek=e1(k)e2(k)...eL(k)=y1(k)(R2-|y1(k)|2)y2(k)(R2-|y2(k)|2)...yL(k)(R2-|yL(k)|2)---(3)]]>其中ek為第k次均衡處理時的誤差向量；e1(k)，…，eL(k)分別為ek的第1，…，L個分量，且為標(biāo)量；y1(k)，…，yL(k)分別為第k次均衡處理后，均衡器的第1，…，L個分量輸出；R2為一個正實(shí)數(shù)，也可以稱為常模統(tǒng)計(jì)量，參見Dominique N.Godard，”Self-RecoveringEqualization and Carrier Tracking in Two-Dimensional Data Communication Systems”，IEEE Trans.on Communications，vol.COM-28，Nov.19801867-1875，其定義如下R2＝E(|an|4)/E(|an|2)(4)E(·)為數(shù)學(xué)期望函數(shù)；|·|為求絕對值函數(shù)；對于復(fù)數(shù)則是求模函數(shù)；an為通信系統(tǒng)發(fā)射端發(fā)送的第n個數(shù)據(jù)。根據(jù)以上的誤差信號向量ek得到抽頭權(quán)向量系數(shù)更新的公式為Wk+1=Wk-μBCMA·▿^k---(5)]]>其中，Wk、Wk+1為第k次和第k+1次均衡處理時的均衡器權(quán)向量系數(shù)，其初始值W1設(shè)置為[1，0，…，0]T；μBCMA為一個非常小的正實(shí)數(shù)，作為權(quán)系數(shù)更新的步長，一般取值的數(shù)量級為10-6； 則由以下給出
如將輸入的2L-1個數(shù)據(jù)根據(jù)下標(biāo)位置排列，則xk也可以表示為χk=xkL-L+1xkL-L+2...xkLxkL-L+2xkL-L+3...xkL+1............xkLxkL+1...xkL+L-1=α1,1(k)α1,2(k)...α1,L(k)α2,1(k)α2,2(k)...α2,L(k)............αL,1(k)αL,2(k)...αL,L(k)---(6)]]>其中矩陣xk的數(shù)據(jù)分量xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1分別為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L+L-1個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸入數(shù)據(jù)。為了簡化公式形式，可將αi，j(k)表示為第k次均衡處理時矩陣xk的第i行，第j列的元素。這樣可以根據(jù)隨機(jī)梯度代替準(zhǔn)確梯度，用以下的方法得到權(quán)向量的梯度估計(jì)根據(jù)公式(3)中的誤差εk，運(yùn)用最小均方誤差準(zhǔn)則將其平方后對權(quán)向量進(jìn)行求梯度計(jì)算，得到權(quán)向量的梯度估計(jì) 為▿^k=δ1(k)δ2(k)...δJ(k)...δL(k)=Σi=1Lαi,1(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*Σi=1Lαi,2(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*...Σi=1Lαi,J(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*...Σi=1Lαi,L(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*---(7)]]>其中， 為第k次均衡處理時的梯度估計(jì)向量；δj(k)為第k次均衡處理時梯度估計(jì)向量 的第j個分量；j為自然數(shù)，且j＝1，…，L。
以下結(jié)合

，對該L路并行自適應(yīng)盲均衡方法進(jìn)行說明。
圖1是該方法所使用的應(yīng)用場合。其中n為自然數(shù)，作為數(shù)據(jù)序列的下標(biāo)；an為通信系統(tǒng)發(fā)射端發(fā)送的第n個數(shù)據(jù)；h為信道濾波器的單位沖擊響應(yīng)系數(shù)如另設(shè)m和M分別為自然數(shù)，m為信道濾波器的單位沖擊響應(yīng)系數(shù)的下標(biāo)，M為信道濾波器的單位沖擊響應(yīng)系數(shù)的長度，則信道濾波器的單位沖擊響應(yīng)系數(shù)h可以表示為(hm，m＝1，…，M)；vn為發(fā)送數(shù)據(jù)序列中第n個數(shù)據(jù)經(jīng)過信道后被附加的高斯白噪聲。則該通信系統(tǒng)發(fā)射端發(fā)送的數(shù)據(jù)序列經(jīng)過信道濾波器并附加高斯白噪聲后得到均衡器的第n個輸入數(shù)據(jù)xn可表示為
xn=Σl=1Mαl×hn-l+vn,]]>其中i，n，M為自然數(shù)；∑i＝1M(·)表示對括號中的變量，按下標(biāo)i＝1，…，M進(jìn)行求和的函數(shù)。yn為均衡器輸入序列經(jīng)過均衡器處理后得到的均衡器第n個輸出數(shù)據(jù)。
圖2是整個并行自適應(yīng)盲均衡方法的總體實(shí)現(xiàn)。輸入的信號數(shù)據(jù)流首先串并變換成L路并行數(shù)據(jù)。然后通過圖3所示的單位延時方式，產(chǎn)生2L-1個公式(1)所示并行FIR濾波器輸入矩陣數(shù)據(jù)所需的元素，并將其輸入到并行FIR濾波器。再通過圖4所示的方法，將該2L-1個輸入數(shù)據(jù)與均衡器權(quán)向量進(jìn)行相應(yīng)的處理，實(shí)現(xiàn)公式(2)所示的矩陣與權(quán)向量相乘的功能，并得到均衡后的輸出數(shù)據(jù)。同時通過以上實(shí)施方式中所采用的權(quán)系數(shù)更新方式(公式(5)，其圖解說明見圖5)，將前一次均衡后的輸出數(shù)據(jù)、當(dāng)前均衡器的輸入數(shù)據(jù)、系統(tǒng)外部輸入的正實(shí)數(shù)R2和權(quán)系數(shù)更新的步長μBCMA進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)權(quán)向量的自適應(yīng)更新。另外圖2中的關(guān)鍵部件也可由以下圖所描述圖2中的“單位延遲處理L路數(shù)據(jù)變換為2L-1路數(shù)據(jù)”框圖可以由圖3描述；圖2中的“L路并行FIR濾波器”框圖可以由圖4描述；圖2中的“L路并行均衡器權(quán)向量自適應(yīng)調(diào)整器”框圖可以由圖5描述。其他，圖2中的“1L串并變換”框圖和“L1并串變換”框圖分別表示串行1路數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為L路并行數(shù)據(jù)的串并變換及L并行路數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為串行1路數(shù)據(jù)的并串變換。
圖3是在該方法中，將連續(xù)2次的L路并行輸入數(shù)據(jù)組成公式(1)所示的并行FIR濾波器輸入矩陣2*L-1個數(shù)據(jù)元素，其中L為自然數(shù)，是并行路數(shù)；k為自然數(shù)，表示為第k次均衡處理。圖中均衡器的輸入數(shù)據(jù)序列{xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L}分別為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L+L個連續(xù)輸入數(shù)據(jù)。該模塊每次并行輸入L路共L個數(shù)據(jù){x(k-1)L+1，，xkL}，并結(jié)合單位延遲單元D延遲等待下一次新輸入的L個新數(shù)據(jù){xkL+1，，xkL+L}，由這種方式可構(gòu)造公式(1)所需要的輸入數(shù)據(jù)塊矩陣。在圖3中“1L路串并變換”框圖描述了1路數(shù)據(jù)變換到L路數(shù)據(jù)的串并轉(zhuǎn)換過程；D為單位延遲處理單元對于經(jīng)過D的串行數(shù)據(jù)序列，則在下一次均衡處理時，該數(shù)據(jù)仍保持不變輸出，相當(dāng)于該數(shù)據(jù)序列延遲了一個處理單位時間。
圖4是該方法在第k次均衡處理時，將2*L-1個輸入數(shù)據(jù)xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1與均衡器權(quán)向量Wk的各個分量w1，w2，…，wL以圖4的方式進(jìn)行相應(yīng)的處理，得到輸出向量Yk的各個分量y1(k)，…，yL(k)。即實(shí)現(xiàn)公式(2)中的輸入數(shù)據(jù)矩陣xk與均衡器權(quán)向量Wk相乘，得到輸出向量Yk的功能。
圖5是該方法實(shí)現(xiàn)公式(5)中的權(quán)向量系數(shù)更新。該圖描述了在第k次均衡處理時，將其中已計(jì)算得到的權(quán)向量Wk減去權(quán)系數(shù)更新步長μBCMA與梯度估計(jì)向量 的乘積并得到新的權(quán)向量Wk+1，以實(shí)現(xiàn)公式(2)中權(quán)系數(shù)的更新功能。而且本次權(quán)向量計(jì)算輸出結(jié)果Wk+1是作為下一次均衡處理時的輸入權(quán)向量，在圖中體現(xiàn)為本次計(jì)算所得的權(quán)向量通過并行延遲處理單元PD后，可以作為下一次均衡處理時所用到的權(quán)向量。其中，Wk、Wk+1為第k次和第k+1次均衡處理時的均衡器權(quán)向量系數(shù)；PD為并行L路單位延遲處理單元對于經(jīng)過PD的L路并行數(shù)據(jù)序列，則在下一次均衡處理時，該L路數(shù)據(jù)仍保持不變輸出，相當(dāng)于該L路數(shù)據(jù)序列延遲了一個處理單位時間。另外因?yàn)榈?次權(quán)向量W1之前沒有其他權(quán)向量的計(jì)算，則需要設(shè)置權(quán)向量的初值，即設(shè)置W1＝[1，0，…，0]T。其他，該圖所描述的系統(tǒng)在第k次均衡處理時向圖4所示的并行FIR濾波器輸出權(quán)向量系數(shù)Wk，并在該并行FIR濾波器計(jì)算得y1(k)，…，yL(k)，作為權(quán)向量系數(shù)更新所需的輸入數(shù)據(jù)輸入該圖所示的系統(tǒng)；第k次均衡處理時權(quán)向量更新所需的輸入數(shù)據(jù)序列xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1，權(quán)系數(shù)更新步長μBCMA和一個正實(shí)數(shù)R2也由外部輸入；梯度估計(jì)向量 的計(jì)算則由圖5所描述的梯度估計(jì)向量 的計(jì)算模塊實(shí)現(xiàn)，而該模塊的具體實(shí)現(xiàn)可由圖6來具體描述。
圖6是該方法計(jì)算第k次均衡處理時的梯度估計(jì)向量 。該圖主要描述了在第k次均衡處理輸入數(shù)據(jù)序列xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1和y1(k)，…，yL(k)時，利用梯度估計(jì)向量 的分量計(jì)算模塊，實(shí)現(xiàn)公式(7)的功能。其中梯度估計(jì)向量 的分量計(jì)算模塊可由圖7來具體描述。
圖7是該方法實(shí)現(xiàn)公式(7)中計(jì)算第k次均衡處理時梯度估計(jì)向量 的第j個分量δj(k)的功能。其中，j為自然數(shù)，取值為1，…，L；conj(·)是求共軛函數(shù)；|·|為求絕對值函數(shù)，對于復(fù)數(shù)是求模函數(shù)。根據(jù)公式(7)可知，δj(k)=Σi=1Lαi,j(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*.]]>且由公式(6)可得α1，j(k)，α2，j(k)，…，αL，j(k)即為xkL-L+1，xkL-L+i+1，…，xkL+L-1。則δj(k)可以由圖7中所描述的方法實(shí)現(xiàn)。其中，(ei(k))*為ei(k)的共軛，而ei(k)的計(jì)算可由圖8來具體描述。
圖8是由均衡器輸出向量Yk的一個分量yi(k)和正實(shí)數(shù)R2根據(jù)公式(3)計(jì)算得到誤差向量的分量ei(k)。其中圖中i是自然數(shù)，其取值范圍為1，…，L；正實(shí)數(shù)R2在公式(4)中定義，但為了簡化實(shí)現(xiàn)，一般都是根據(jù)調(diào)制方式已經(jīng)在該方法實(shí)現(xiàn)前通過公式(4)計(jì)算完成的，在本方法中可以根據(jù)該計(jì)算結(jié)果把R2當(dāng)作一個固定的正常實(shí)數(shù)。通過L個ei(k)(i＝1，…，L)的計(jì)算，可以得到公式(3)中第k次均衡處理時的誤差向量ek。
圖9是為了評價所建議的并行自適應(yīng)盲均衡方法，以MATLAB編程語言進(jìn)行仿真。通用的仿真系統(tǒng)圖解如圖1所示，而圖9顯示了該方法的仿真性能結(jié)果。其中曲線“ ”表示在QPSK調(diào)制方式下信號在經(jīng)過惡劣多徑信道及高斯白噪聲(AWGN)影響下經(jīng)過該均衡方法處理后的誤碼曲線；曲線“——”表示理論上在QPSK調(diào)制方式下信號經(jīng)過只存在AWGN影響時的誤碼曲線；曲線“ ”表示在QPSK調(diào)制方式下信號在經(jīng)過惡劣多徑信道及高斯白噪聲(AWGN)影響下未經(jīng)過該均衡方法處理的誤碼曲線。在該通信系統(tǒng)中，發(fā)送端所發(fā)送的為QPSK信號，采用隨機(jī)數(shù)生成的方式產(chǎn)生QPSK符號，惡劣的多徑信道濾波器為有限脈沖響應(yīng)(FIR，F(xiàn)inite-Impulse Response)型濾波器，其FIR沖擊響應(yīng)為{0.227，0.460，0.688，0.460，0.227}，參見J.G.Proakis，Digital Communications，4th ed.，McGraw-Hill Inc.N.Y.，2001(P.630，圖.10.2-5c)。仿真采用獨(dú)立50次的蒙特卡羅仿真，采用4倍分?jǐn)?shù)間隔上采樣，在均衡后再1/4抽取的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)均衡。仿真條件如下16000個數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)；32路并行；{0.227，0.460，0.688，0.460，0.227}的多徑信道濾波器；附加AWGN高斯白噪聲；權(quán)系數(shù)初值為32維向量[1，0，…，0]T；μBCMA取為2*10-7。根據(jù)以上條件得到圖8所示的該方法的QPSK誤碼性能結(jié)果。仿真結(jié)果顯示，在低信噪比(Eb/N0＜7dB)情況下，該方法得到的誤碼曲線相距理論值不超過3dB。同時它相對于未經(jīng)過該均衡方法處理后的誤碼曲線可獲得更好的誤碼性能，以實(shí)現(xiàn)較好的抗ISI功能。
權(quán)利要求
1.高速數(shù)字接收機(jī)并行自適應(yīng)盲均衡方法，其特征在于，該方法是在數(shù)字集成電路上依次按以下步驟實(shí)現(xiàn)的步驟(1).從均衡器第k次輸入以供均衡處理的長度為2*L的數(shù)據(jù)序列{xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL，xkL+1，xkL+2，…，xkL+L-1，xkL+L}中提取前2*L-1個數(shù)據(jù)，去除第k*L+L個數(shù)據(jù)xkL+L的數(shù)據(jù)序列，其步驟如下步驟(1.1).把該數(shù)據(jù)序列{xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL，xkL+1，xkL+2，…，xkL+L-1，xkL+L}輸入到一個1∶L串/并變換電路，其中，L是一個自然數(shù)，為并行的路數(shù)；步驟(1.2).該1∶L串/并變換電路對其中前L個數(shù)據(jù){xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL}分別用單位延遲開關(guān)進(jìn)行延遲，并和后面輸出的L-1個數(shù)據(jù){xkL+1，xkL+2，…，xkL+L-1}共同形成路數(shù)為2*L-1的并行數(shù)據(jù)序列；步驟(1.3).把步驟(1.2)中的2L-1個并行的數(shù)據(jù)排列成以下矩陣形式χk=xkL-L+1xkL-L+2...xkLxkL-L+2xkL-L+3...xkL+1............xkLxkL+1...xkL+L-1]]>其中矩陣xk的數(shù)據(jù)分量xkL-L+1，xkL-L+2，…，xkL+L-1分別為均衡器的第k*L-L+1，k*L-L+2，…，k*L+L-1個對應(yīng)下標(biāo)序號的輸入數(shù)據(jù)；步驟(2).把步驟(1.3)中得到的輸入矩陣2*L-1個數(shù)據(jù)元素輸入到一個L路并行有限沖擊響應(yīng)濾波器，使該2*L-1個數(shù)據(jù)與L個濾波器系數(shù)即均衡器的權(quán)系數(shù)向量Wk，即w1，w2，…，wL相乘，得到由所述1∶L串/并變換電路和L路并行有限沖擊響應(yīng)濾波器構(gòu)成的均衡器輸出向量Yk=[y1(k),...,yL(k)]=χk·Wk*=χk·[w1,...,wL]H,]]>其中Wk*為權(quán)系數(shù)向量Wk的共軛函數(shù)，(·)H為共軛轉(zhuǎn)置函數(shù)；步驟(3).把步驟(2)得到的輸出向量Yk送入一個L∶1并/串變換電路，得到均衡器的串行輸出數(shù)據(jù)序列；步驟(4).更新步驟(2)所述的權(quán)向量Wk＝[w1，w2，…，wL]T，以便進(jìn)行第K+1次均衡處理，其步驟如下步驟(4.1).把步驟(1.3)所述的矩陣xk改寫成以下形式χk=xkL-L+1xkL-L+2...xkLxkL-L+2xkL-L+3...xkL+1............xkLxkL+1...xkL+L-1=α1,1(k)α1,2(k)...α1,L(k)α2,1(k)α2,2(k)...α2,L(k)............αL,1(k)αL,2(k)...αL,L(k)]]>即把αi，j(k)表示為第k次均衡處理時矩陣xk的第i行，第j列的元素；步驟(4.2).按下式計(jì)算梯度估計(jì)向量 的各個分量{δ1(k)，，δ2(k)，…，δL(k)}▿k^=δ1(k)δ2(k)...δj(k)...δL(k)=Σi=1Lαi,1(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*Σi=1Lαi,2(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*...Σi=1Lαi,j(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*...Σi=1Lαi,L(k)·(R2-2·|yi(k)|2)·(ei(k))*]]>其中，R2為常模統(tǒng)計(jì)量，是一個正實(shí)數(shù)，其按下式計(jì)算R2＝E(|an|4)/E(|an|2)an為通信系統(tǒng)發(fā)射端發(fā)送的第n個數(shù)據(jù)，E(·)為數(shù)學(xué)期望函數(shù)，|·|為求絕對值函數(shù)，對復(fù)數(shù)是求模函數(shù)，ek為第k次均衡時的誤差向量，e1(k)，…，eL(k)分別為ek的第1，...，L個分量，ek由下式表示ek=e1(k)e2(k)...eL(k)=y1(k)(R2-|y1(k)|2)y2(k)(R2-|y2(k)|2)...yL(k)(R2-|yL(k)|2)]]>步驟(4.3).計(jì)算梯度估計(jì)向量 與權(quán)系數(shù)更新步長μBCMA的乘積 其中μBCMA的數(shù)量級為10-6，是一個正實(shí)數(shù)；步驟(4.4).按下式計(jì)算均衡器第k+1次作均衡處理時的權(quán)向量更新系數(shù)Wk+1Wk+1=Wk-μBCMA·▿k^]]>在k＝1時，W1的取值為L維向量[1，0，…，0]T；步驟(4.5).在設(shè)定的時間延遲后，按步驟(1)～(4.4)做第k+1次的均衡處理。
全文摘要
本發(fā)明屬于數(shù)字通信技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于利用第k次迭代計(jì)算的誤差向量e
文檔編號H04L29/02GK101022433SQ200710064140
公開日2007年8月22日 申請日期2007年3月2日 優(yōu)先權(quán)日2007年3月2日
發(fā)明者詹亞鋒, 包建榮, 邢騰飛, 陸建華 申請人:清華大學(xué)