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      基于概率軟切換的兩級雙模盲均衡器

      2010-09-25 05:54:54陳智君詹亞鋒陸建華
      通信技術(shù) 2010年3期
      關(guān)鍵詞:比特率均衡器均方

      陳智君, 詹亞鋒, 陸建華

      0 引言

      近年來,寬帶無線通信技術(shù)發(fā)展迅速。由于通信系統(tǒng)帶寬限制、模擬器件群時延效應(yīng)、多徑傳輸造成的碼間干擾(ISI)問題往往比較嚴(yán)重,為克服這一問題,均衡器已成為寬帶無線通信系統(tǒng)中非常重要的單元。盲均衡器由于節(jié)省帶寬效率,其研究和應(yīng)用廣泛。

      最常用的兩種Bussgang類盲均衡算法是CMA和判決導(dǎo)引(DD)算法[1]。CMA算法使均衡器輸出向一個統(tǒng)計半徑的單位圓靠近,該算法收斂穩(wěn)健,但存在相位旋轉(zhuǎn)的問題,并且穩(wěn)態(tài)均方誤差較大;DD算法使均衡器輸出向硬判決星座圖靠近,消除了相位旋轉(zhuǎn),但當(dāng)硬判決有誤時,其錯誤信息仍會被用于均衡系數(shù)調(diào)整,產(chǎn)生誤差傳播,在低信噪比下,DD算法很難打開眼圖,但該算法一旦收斂,穩(wěn)態(tài)均方誤差會非常小。雙模算法根據(jù)某種準(zhǔn)則切換CMA與DD算法,有效的利用CMA算法保證均衡器能穩(wěn)定收斂,以及DD算法糾正相位旋轉(zhuǎn)、提高穩(wěn)態(tài)性能。其中,基于軟切換的雙模算法和結(jié)構(gòu)成為研究的一個重要方向[2-4]。

      為提高均衡器性能,文獻(xiàn)[5]提出一種級聯(lián)兩級均衡器結(jié)構(gòu),第一級采用較短的分?jǐn)?shù)間隔常模(FSE-CMA)均衡器,初步均衡信道,第二級采用波特間隔常模(BSE-CMA)均衡器,進(jìn)一步消除剩余ISI。文獻(xiàn)[6]進(jìn)一步驗證了級聯(lián)均衡器性能優(yōu)于單級均衡器。

      本文結(jié)合雙模算法與級聯(lián)均衡器結(jié)構(gòu)的優(yōu)點,提出一種基于概率軟切換的兩級雙模盲均衡器(簡稱概率均衡器)。仿真表明,相對于并發(fā)CMA+DD盲均衡器[2](簡稱并發(fā)均衡器),我們提出的概率均衡器的穩(wěn)態(tài)性能更好。

      1 基于統(tǒng)計概率的軟切換雙模算法原理

      圖1所示電路用來統(tǒng)計級聯(lián)兩級CMA均衡器兩級硬判決輸出相同的概率。圖中,M為重采樣率,TS為符號周期,n和k分別表示波特和分?jǐn)?shù)間隔參數(shù),△為兩級均衡器之間的延時,rF(k)為均衡器輸入采樣,yF(k)為第一級均衡器輸出,yF(n)為M倍降采樣后的符號輸出,y(n)為第二級均衡器輸出,均衡器滑動地統(tǒng)計兩級輸出硬判決值相同的概率Ps(n),滑動窗長為N。針對不同色散信道的仿真表明,對于給定調(diào)制方式和比特噪聲比(Eb/N0),Ps(n)存在穩(wěn)定值 Pst,且穩(wěn)定值隨Eb/N0值的增大而增大,一般來說,Eb/N0值越大,均衡器誤比特性能越好,因此,Ps(n)可指示均衡器的狀態(tài)。圖2給出其中一組仿真結(jié)果,信道取自文獻(xiàn)[7]中的實測微波信道chan9,調(diào)制方式為 64QAM,N=105,其中圖2(a)的時間(符號間隔)值都是在105數(shù)量級上。

      圖1 級聯(lián)兩級CMA均衡器概率統(tǒng)計電路原理框圖

      在實現(xiàn)雙模算法時,可預(yù)設(shè)經(jīng)驗概率Pt,當(dāng)Ps(n)>Pt時,說明均衡器的眼圖很可能已打開,切換到DD算法,否則切換到CMA算法。一般來說,誤符號率小于10-2可確保安全切換[8]。表1給出10-2誤符號率下幾種調(diào)制方式對應(yīng)的Pst。Pt的取值可參考表1。

      表1 10-2誤符號率對應(yīng)的Pst

      圖2 兩級均衡器硬判決輸出相同概率的變化規(guī)律

      2 基于概率軟切換的兩級雙模盲均衡器

      圖 3為概率均衡器原理框圖。fF表示第一級均衡器濾波系數(shù)向量,rF為分?jǐn)?shù)間隔均衡器輸入向量,有:

      這里, [μCMA1,μDD1]表示第一級均衡器的迭代步長,Q[yF(n)]為 yF(n)的硬判決值,s(n)為發(fā)送端的符號,R=E[s(n)]4/E[s(n)]2。類似地,假設(shè) yF為波特間隔均衡器的輸入向量,第二級均衡器的系數(shù)f按如下公式迭代,

      其中,[μCMA2,μDD2]表示第二級均衡器的迭代步長。該均衡器兩級都采用CMA+DD軟切換的工作模式。當(dāng)均衡器性能不佳或處于收斂過程中時,Ps(n) 值較小,均衡器大部分情況下工作在CMA模式,減少了完全采用DD算法導(dǎo)致的誤差傳播;完全收斂并且均衡器性能比較好后,兩級輸出硬判決值大部分情況下相同,Ps(n) 值較大,兩級都工作在 DD模式,從而保證良好的穩(wěn)態(tài)性能。另外,由于采用DD算法,均衡器能糾正相位旋轉(zhuǎn)。

      圖3 基于概率軟切換的兩級雙模盲均衡器

      3 仿真結(jié)果與分析

      并發(fā)均衡器是一種典型的基于軟切換的雙模盲均衡器,下面針對文獻(xiàn)[7]中的chan9,比較概率均衡器和波特間隔并發(fā)均衡器的計算復(fù)雜度、收斂速度和穩(wěn)態(tài)性能。前者兩級均衡器階數(shù)都取16階,后者也都為16階。

      3.1 計算復(fù)雜度比較

      表2比較了系數(shù)每次迭代概率均衡器和并發(fā)均衡器的計算復(fù)雜度。其中,N?和 N1分別為概率均衡器兩級長度,N2為并發(fā)均衡器的長度。當(dāng)N?=N1=N2=16時,前者僅比后者多4個乘法運(yùn)算、6個加法運(yùn)算和1個判決操作。

      表2 均衡器系數(shù)每次迭代計算復(fù)雜度比較

      3.2 收斂速度和穩(wěn)態(tài)性能比較

      仿真中,在二維空間線性的調(diào)整并發(fā)均衡器的CMA和DD算法的迭代步長[μCMA,μDD],經(jīng)多次仿真比較,選取使誤比特率和穩(wěn)態(tài)均方誤差性能最優(yōu)者作為最終的迭代步長。然后,用同樣的方法確定概率均衡器的迭代步長,使得它的收斂速度和誤比特率都較優(yōu)。另外,將各個均衡器第8個抽頭系數(shù)初始化為1,其它設(shè)為0。概率均衡器Pt設(shè)為0.97,滑動窗長度 N=104。得到概率均衡器迭代步長 μCMA1=μCMA2=1×10-7,μDD1= μDD2=1×10-6,并發(fā)均衡器迭代步長 μCMA=1×10-7,μDD =1×10-6。

      圖4(a)、圖4(b)分別為概率均衡器和并發(fā)均衡器對信道的均衡輸出星座圖,調(diào)制方式為 64QAM,概率均衡器沒有相位旋轉(zhuǎn)問題;圖5(a)比較兩者的均方誤差,概率均衡器穩(wěn)態(tài)均方誤差比并發(fā)均衡器好得多;圖5(b)比較兩者誤比特率,在 10-3誤比特率下概率均衡器性能要比并發(fā)均衡器好近 2 dB,其中圖5(a)的時間(符號間隔)值都是在105數(shù)量級上。

      圖4 兩種均衡器輸出星座圖

      圖5 兩種均衡器均方誤差和誤比特率比較圖

      4 結(jié)語

      本文將基于統(tǒng)計概率的軟切換原理引入到級聯(lián)兩級均衡器中,提出一種新的兩級雙模盲均衡器。該均衡器結(jié)合了級聯(lián)均衡器結(jié)構(gòu)和雙模算法的優(yōu)點。仿真表明,該均衡器能夠消除相位旋轉(zhuǎn),相對于相近計算復(fù)雜度的波特間隔并發(fā)CMA+DD盲均衡器,它的穩(wěn)態(tài)均方誤差和誤比特率性能都有較大提高。

      [1] Godard D N. Self-recovering Equalization and Carrier Tracking in Two Dimensional Data Communication Systems[J]. IEEE Trans.on Commun., 1980, 28(11):1867-1875.

      [2] De Castro F C C, De Castro M C F, Arantes D S. Concurrent Blind Deconvolution for Channel Equalization[C].USA:IEEE, 2001:366-371.

      [3] Chen S, Wolfgang A, Hanzo L. Constant Modulus Algorithm Aided Soft Decision Directed Scheme for Blind Space-time Equalisation of SIMO Channels[J]. Signal Processing, 2007,87(11): 2587-2599.

      [4] Zhang Xingwang, Rao Wei. New Concurrent Blind Equalization Algorithm Suitable for High-order QAM Signal[C]. China:[s.n.],2008:177-181.

      [5] Ding Zhi, Kennedy Rodney A, Anderson Brian D O, et al.Ill-convergence of Godard Blind Equalizers in Data Communication Systems[J]. IEEE Trans. on Commun., 1991,39(09):1213-1327.

      [6] 郭業(yè)才,丁雪潔,郭福東,等.基于歸一化常數(shù)模算法的級聯(lián)自適應(yīng)盲均衡算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報, 2008, 20(17): 4647-4650.

      [7] Cornell's Blind Equalization Research Group. FIR Models of Digital Microwave Radio Channel Impulse Responses.[DB/OL](2001-02-14)[2009-03-01] http://spib.rice.edu/spib/microwave.html.

      [8] Yang J, Werner J J, Dumont G A. The Multimodulus Blind Equalization and Its Generalized Algorithms[J]. IEEE J.Selected Areas Commun., 2002, 20(05): 997-1015.

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