CN101510860B - 多载波系统中的均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多载波系统中的均衡方法，属于多载波通信技术领域。该方法将源自模拟端的数据采集到缓存器；取出滤波后存入滤波缓存器；从排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减做差之后，存入实数缓存器；同时将数据去掉循环前缀，进行傅里叶变换后，存入傅里叶变换缓存器；分别将存入实数缓存器和傅里叶变换缓存器的数据取出与预定的均衡期望值一并传送到载波均衡器均衡处理，输出解调所需要的数据，可以提高数据传输期间均衡器的性能并且极大降低了系统计算处理能力要求[0]。同时，在均衡器初始化及数据传输阶段对上下行信道同时进行均衡，进一步显著地降低了计算处理能力要求。

Description

多载波系统中的均衡方法

技术领域

本发明涉及一种多载波系统中的均衡方法，尤其是一种在有线以及无线正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)系统中实现均衡的方法，属于多载波通信技术领域。 

背景技术

无线通信与个人通信在短短几十年经历了从模拟通信到数字通信、从频分多址(FDMA，Frequency Division Multiple Access)到码分多址(CDMA，Code Division Multiple Access)的巨大发展。目前又出现了比以宽带CDMA为核心的第三代移动通信技术更加完善的“第四代移动通信技术”。正交频分复用技术作为第四代移动通信技术的核心技术之一受到瞩目。非对称数字用户线路(ADSL，Asymmetric Digital Subscriber Line)系统及甚高速数字用户线路(VDSL，Very High-Bit-Rate Digital Subscriber Line)系统都是OFDM技术在有线方面的经典应用。 

ADSL系统中，基于离散傅立叶变换(DFT，Discrete FourierTransform)的OFDM技术有一个弱点，即当各子信道之间的正交性被破坏时，各子信道之间存在较大的频谱重叠，导致子信道之间的功率泄漏，从而引起严重的载波间干扰(ICI，Inter-Carrier Interference)；同时，因为信道的频域响应的选择性，频域响应不是平坦的，对应时域存在时延扩展，造成传输的符号间存在码间干扰(ISI， Inter-Symbol Interference)。另外，由于ADSL使用双绞线，双绞线中存在各种干扰，主要有远端串音和近端串音，二线回路平衡性不好引起的噪声/串音及失真等。对于OFDM调制技术本身的弱点，加之信道中的各种干扰，其结果就是在ADSL系统的接收端误码率大，传输质量下降，继而引起传输速率的下降。 

为此，在ADSL系统常通过加循环前缀(CP，Cyclic Prefix)及时域均衡(Time-Domain EQualization)的方法来解决码间干扰及载波间干扰的问题。文献[2]中提出一种不同于传统时域均衡的均衡算法，称为子载波均衡(PTEQ，Per-Tone EQualization)，这种均衡算法把时域均衡引入到频域中进行，通过为每一个子载波设计一个均衡器来对接收到的信号进行均衡，但没有给出PTEQ均衡器的具体形式，只是给出了均衡器的设计标准。文献[3]、[4]中陆续提出了PTEQ均衡器的形式，但其复杂度较高，并且只能是应用在OFDM系统的初始化阶段。 

检索发现，申请号为00127433.3的中国发明专利公开了一种基于宽带多载波基站的增益均衡方法和装置。其实质是射频增益控制优化，并不能解决上述问题。 

发明内容

本发明的首要目的在于：提出一种可以提高数据传输期间均衡器性能、简单实用、具有自适应性的多载波系统中的均衡方法。 

本发明进一步的目的在于：提出一种运算简单、节省资源的多载波系统中的均衡方法，从而适用于运算资源不足的硬件。 

为了达到以上首要目的，本发明的多载波系统中的均衡方法包括 以下步骤： 

第一步、将源自模拟端(例如ADSL模拟端)的一组数据按序采集到缓存器； 

第二步、将采集到缓存器中的一组数据取出滤波后按序存入滤波缓存器； 

第三步、从滤波缓存器中排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减做差之后，存入实数缓存器；同时将存入滤波缓存器中的所述一组数据去掉循环前缀，进行傅里叶变换(特别是快速傅里叶变换，FFT，FastFourier Transform)后，存入傅里叶变换(FFT)缓存器； 

第四步、分别将存入实数缓存器和傅里叶变换缓存器的数据按序取出与预定的均衡期望值一并传送到载波均衡器； 

(尤其是，在同步帧时分别将在同步帧前一数据帧时存入实数缓存器和傅立叶变换缓存器的数据按序取出与同步帧前一数据帧的解调结果作为自适应均衡期望值一并传送到载波均衡器)； 

第五步、载波均衡器对传送来的数据进行均衡处理，求得更新均衡系数，输出解调所需要的数据。 

本发明进一步的完善是，所述载波均衡器由一列子载波均衡器构成，所述第四步的具体过程为：取出实数缓存器的数据进行递归最小二乘运算，得出用于更新均衡系数的卡尔曼增益系数；由快速傅里叶变换缓存器输出一列由时域转到频域的子载波数据；所述第五步的具体过程为：将卡尔曼增益系数作为各子载波均衡器的公共部分与预定的均衡期望值以及所述由时域转到频域的子载波数据，分别输送到对应的各子载波均衡器进行均衡处理，输出解调所需的数据。

由于巧妙将均衡器合理应用到了数据传输阶段的空闲状态，简单实用地提高数据传输期间均衡器的性能，并且具有更新均衡系数的自适应功能，因此有助于提高系统抗干扰的能力，极大降低系统计算处理能力要求。 

为了达到进一步的目的，本发明多载波系统中的均衡方法，包括以下步骤： 

第一步、将源自模拟端(例如ADSL模拟端)的上、下行数据分别按序采集到各自对应的上、下行缓存器； 

第二步、将采集到上、下行缓存器中的数据分别取出滤波后按序存入各自对应的上、下行滤波缓存器； 

第三步、分别从上、下行滤波缓存器中排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减得到上、下行数据差，再将对应排序的上、下行数据差之和逐一存入同一实数缓存器；同时将存入上、下行滤波缓存器中的数据去掉循环前缀，进行傅里叶变换后，分别存入上、下行傅里叶变换(FFT)缓存器； 

第四步、将存入实数缓存器和上、下行傅里叶变换(FFT)缓存器的数据按序取出与预定的均衡期望值一并分别传送到上、下行载波均衡器； 

第五步.上、下行载波均衡器对传送来的数据进行相应的均衡处理，，求得更新均衡系数，分别输出解调所需要的数据。 

容易理解，这样不仅将均衡器合理应用到了数据传输阶段，可以提高数据传输期间均衡器的性能，而且当系统中同时存在上行信号及下行信号时，可以对上、下行同时做均衡，从而有效节省了运算资源，显著降低均衡器的复杂度，进一步降低了计算处理能力要求。 

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。 

图1为本发明一个实施例的基本流程框图。 

图2为图1实施例中数据信号Y及T-1个差值的结构示意图。 

图3为上行信号与下行信号单独进行均衡的流程框图。 

图4为上行信号及下行信号复合进行均衡的流程框图。 

图5为使用同步帧阶段的空闲时间来做自适应均衡流程框图。 

图6为由一列子载波均衡器构成的载波均衡器结构示意图。 

图7为均衡RLS运算示意图。 

图8为均衡LMS运算示意图。 

具体实施方式

实施例一 

本实施例多载波系统中的均衡方法基本流程如图1所示，首先，将源自ADSL模拟端的一组数据按序采集到缓存器10中。接着，将采集到缓存器中的一组数据Y取出滤波后按序存入滤波缓存器11中。之后，从滤波缓存器11中排序为循环前缀长度减一(γ-1)的数据Y(γ-1)开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度N(N为FFT存储器的长度)的在后对应数据Y(N+γ-1)相减做差Y(γ-1)-Y(N+γ-1)之后，存入实数缓存器12；同时将存入滤波缓存器中的所述一组数据去掉循环前缀，进行快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform)后，存入FFT缓存器13(参见图2)；最后，分别将存入实数缓存器12和快速傅里叶变换缓存器13中的数据按序取出，与预定的均衡期望值15一并传送到载波均衡器14，进行均衡处理，输出解调所需要的数据至解调模块16。 

当上、下行信号单独做均衡时，流程如图3所示。从图中可以看出对于上行信号，其实数缓存器17中存放的数据为上行相间隔N个实数值的差值；上行FFT缓存器18中存放的是上行FFT的结果。最后，将缓存器17和均衡期望缓存器15及缓存器18的数据传送入均衡器21中，对上行的信号做均衡，得到均衡后的数据信号。对于下行信号，其流程与上行信号相同，将实数缓存器19中和均衡期望缓存器15及FFT缓存器20中的数据传送入均衡器22中，对下行的信号做均衡，得到均衡后的数据信号。 

而当系统中同时存在上、下行信号时，进行均衡的流程如图4所示，从中可以看出，此时均衡器的输入与图3的不同点在于，送入同一实数缓存器23的数据为上行信号相隔N点的差与下行信号相隔N点的差的和。而在图3中，上行信号相隔N点的差与下行信号相隔N点的差分别传送入两个实数缓存器17和19。 

例如：当对上行12号子载波及下行60号子载波同时做均衡时，在完成将源自ADSL模拟端的上、下行数据按序分别采集到缓存器，以及将采集到缓存器中的上、下行数据取出滤波后按序存入滤波缓存器之后；由滤波缓存器取出的上行及下行(实数)数据分别为：Xup[544]＝[1274，1316，1263，1192，…，155，214，176，264]；Xdown[544]＝[-516，-664，-247，266，…，-1107，-936，-303，496]； 

其中，数据存储格式为：16位二进制补码。Xup，Xdown分别对应于图2中的采集信号Y，本例中对应图2的参数分别为：N(快速傅 里叶变换缓存器的长度)＝512，γ(循环前缀长度)＝32，T(均衡器长度)＝16。接着，分别从上、下行滤波缓存器中排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减得到上、下行数据差，则实数的差值为： 

Y(γ-1)-Y(γ+N-1)，…，Y(γ-T+1)-Y(γ+N-T-1) 

上行实数的差值： 

Ux_up[0]＝xup[31]-xup[543] 

Ux_up[1]＝xup[30]-xup[542] 

Ux_up[14]＝xup[17]-xup[497] 

Ux_up[]＝[-589，-525，…，207，479]； 

下行实数的差值： 

Ux_down[0]＝xdown[31]-xdown[543] 

Ux_down[1]＝xdown[30]-xdown[542] 

Ux_down[14]＝xdown[17]-xdown[497] 

Ux_down[]＝[-43，91，…，1165，281]； 

对应于图4中的上行与下行的差的和值为： 

Ux[]＝Ux_up[]+Ux_down[]； 

Ux[]＝[-32，-434，…，1435，760]； 

再将对应排序的上、下行数据差之和逐一存入同一实数缓存器23； 

同时将存入上、下行滤波缓存器中的数据去掉循环前缀，进行快速傅里叶变换FFT 

上行12号子载波FFT运算后的结果，对应于图4的上行FFT 

XFFT[12]＝10542-14085*i 

下行第60号载波FFT运算后的结果，对应于图4的下行FFT 

XFFT[60]＝5956+322*i 

结果分别存入上、下行快速傅里叶变换缓存器24和25； 

之后，取出实数缓存器23的数据进行递归最小二乘(RLS)运算，得出用于更新均衡系数的卡尔曼增益系数(对应图6的RLS的输出结果) 

K_num[15]＝[-5030，-1324，-576，1395，-191，-159，-1037，-574，716，2584，975，2390，-1177，-2232，-841]； 

并由快速傅里叶变换(FFT)缓存器输出一列由时域转到频域的子载波数据；将卡尔曼增益系数作为各个子载波均衡器的公共部分，与预定的均衡期望值(本例中上行对应的期望值为：EQ[12]＝4096-4096*i；下行对应的期望值为：EQ[60]＝4096+4096*i)，并与所述一列频域子载波数据分别输送到对应的各子载波均衡器进行均衡处理，输出解调所需的数据(均衡后的结果，对应于图4中框24、25的输出结果亦即图6中LMS均衡器的输出结果) 

上行均衡后的结果： 

EQ[12]＝4323-3984*i 

下行均衡后的结果： 

EQ[60]＝4016+4079*i 

这样，如果在系统中同时存在上行信号及下行信号，由于上行信 道及下行信道是相关的，上行信道与下行信道引起的码间干扰特性必然是类似或者一样的，可以对上、下行叠加的信号作均衡，得到复合均衡器。此复合均衡器对上行和下行信号同时有效。 

需要进一步说明的是，在本实施例的递归最小二乘-最小均方子载波均衡(RLS-LMS PTEQ)中，实数差值用于RLS计算，是子载波各均衡的公共部分，RLS的运算量占均衡总运算量的绝大部分。其运算结果再与FFT运算结果共同进行最小均方(LMS)运算，即将RLS计算得出的卡尔曼增益系数作为各子载波均衡器的公共部分与预定的均衡期望值以及频域子载波数据分别输送到对应的各子载波均衡器进行最小均方(LMS)运算，完成均衡处理，输出解调所需的数据。理论上，假定上行信道与下行信道是完全相同的，其时延扩展一致，码间干扰的特性应当一致。如果上行信号为A，下行信号为B，当信号分别通过信道时的信号为A’和B’。因为信道是线性的，为此，A+B通过信道将为(A’+B’)。对信号(A’+B’)做均衡，信道的频域响应将平坦化，同时消除了信号(A’+B’)的码间干扰。实际上，可以对上下行信号同时做均衡(对上下行信号的和做均衡)，因为信道频域响应变成平坦，所以均衡完毕的上下行信号各自将都没有码间干扰。实际的系统中，上下行信道是相关的，而不一定完全相同。即码间干扰特性是类似的。如果对上下行信道同时做均衡，必须处理上下行信道码间干扰特性的差异性。RLS-LMS PTEQ分为RLS公共运算部分和针对各子信道的LMS运算部分。如果用RLS-LMS PTEQ对上下行信号同时做均衡。RLS部分主要用作对信号间公共码间干扰的去除，而LMS运算 部分将对各子载波的残余码间干扰做微量的调整。PTEQ的如此结构可以完美地用于上下行信道的同时均衡。因为RLS部分的计算量占整个均衡计算量的绝大部分，同时做均衡比上下行各自做均衡所需计算量少很多，约为原来的一半左右。对上下行信号同时做均衡(对上下行信号的和做均衡)，其RLS计算部分需要信号(A’+B’)相隔FFT长度的差作为输入。而单独的上下行信号(A’+B’)相隔FFT长度的差即为上行信号相隔FFT长度的差与下行信号相隔FFT长度的差的和。 

经仿真及在实际硬件系统上成功运行验证了图4所示上、下行同时均衡的切实可行。 

此外，在ADSL系统的数据传输阶段，可以使用同步帧阶段的空闲时间来做自适应均衡。同步帧主要用于同步工作，硬件处理单元大部分时间处于空闲状态，并且同步帧的前一帧实数信号及解调后的信号都是已知的，对前一帧信号做自适应均衡可以在同步帧阶段进行，同时更新均衡器系数，其具体的实现参见图5。 

以上的载波均衡器可以由一列子载波均衡器构成，如图6所示，当从实数缓存器28中取出数据后，进行递归最小二乘RLS运算，得出其卡尔曼增益系数。同时将滤波缓存器中去掉循环前缀的时域载波数据变换成频域载波数据，存入快速傅里叶变换(FFT)缓存器后，输出一列频域子载波数据。然后将卡尔曼增益系数与各频域子载波数据及各载波期望值分别传送给对应的各子载波均衡器进行均衡处理，输出解调所需要的数据。 

均衡的详细运算过程(RLS、LMS运算参见图7、图8)描述如下：在DMT系统模型中，发射端通过一个长度为N的快速傅立叶逆变换(IFFT，Inverse Fast Fourier Transform)，把频域信号转换成时域信号。在信号发送前，给信号加上一个长度为γ的循环前缀。在接收端，首先对长度为N+γ信号y(n)进行时域均衡，其中，时域均衡为一个长度为T的均衡器。信号的模型可以表达如下： 

y＝[y₀，y₁，…，y_N，…，y_N+γ-2，y_N+γ-1]    (1) 

其中，Y为： 

ω_teq＝[ω₀，ω₁，…ω_T-1]^T是一组长度为T的均衡系数。F_N是N×N傅立叶系数矩阵。D_i为i号子载波的一介频域均衡。Y是N×v的托伯利兹(Toeplitz)矩阵，由接收到的信号组成。当为每一个子载波单独做均衡时的方程为： 

当把公式(4)(第一个等号后面方程)的D_i移到方程的右边后(第二个等号后面的方程)，每一个载波的时域均衡就变成了为每一个子载波做一个长度为T的频域均衡。当某个子载波做一次频域均衡时，需要做T次的快速傅里叶变换(FFT)运算。根据公式(3)、(4)可知，FFT 的输入为信号Y的列向量，第一次FFT的输入值为：y1，y2…y_N。除第一个FFT外的其他FFT的输入值与前面一个FFT的输入值只有一个值是不同的，为此，当对Y进行FFT运算时，可以采用一次真正的FFT运算，而后的(T-1)次FFT运算采用滑动FFT来减小运算的工作量，滑动FFT的运算形式及推导过程见文献[1]。第三个等号后面的方程将频域均衡与时域均衡合并在一起。由于频域均衡只是调整相角的偏差，而滑动FFT运算实际亦是相角的调整，通过推导可以得出，当将时域均衡与频域均衡的结合后，均衡器的输入的信号变为一个FFT的结果与T-1个时域采样值的差。均衡器的变为长度为T的频域均衡[1]，此时，均衡器的运算量将大大减小。 

因为每一个子载波有一个独立的均衡器，为此，可以为每一个子载波按照最小均方误差准则(MMSE)来设计一个均衡器。由文献[4]可知，在每个子载波后面加一个RLS-LMS混合算法均衡器是一个比较折中的均衡器，这种均衡器的运算量要远小于文献[3]中的RLS均衡器的运算量，其收敛速度要比RLS均衡器的收敛速度慢，但比LMS均衡器的收敛速度快的多。RLS-LMS混合均衡器更符合实际的应用。下面简单介绍RLS-LMS混合均衡算法实现过程，RLS算法的详细过程见文献[4]。 

对于i号子载波定义输入向量为T-1个数值组成的向量u_i(T-1)＝[u₀，u₁，…u_T-2]，R_i为自相关矩阵的平方根  $R_i^H{R}_i=\underset{j}{\overset{T-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}^{(T-1-j)}u\left(j\right)u^H\left(j\right),$ Si为Ri的逆即 $S_i=R_i^{-1},$ 则其卡尔曼增益为： 

$k_i^{k+1}=S_i^{(k+1)T}{S}_i^{(k+1)*}{u}_i^{(k+1)*}---\left(5\right).$

其中，λ为遗忘系数，(·)^H表示复数的共轭转置。QR-RSL算法步骤如下： 

初始化子载波均衡器系数ω_i ⁽⁰⁾及S_i ⁰

1) $a=-S_i^k\×u^k,$ 其中在同一帧中，不同载波的输入向量是相同的。 

2)从m＝1，…，T-1，计算酉旋转系数Q_m

$\left[\frac{0_{(T-1)\×1}}{\mathrm{\δ}}\right]\←Q_{T-1}\·\·\·Q_1\·\left[\frac{a}{1}\right]---\left(6\right)$

3)更新S^(k)

$\left[\begin{array}{c}{S}^{(k+1)}\\ -\mathrm{\δ}\·k^T\end{array}\right]\←Q_{T-1}\·\·\·Q_1\·\left[\begin{array}{c}{S}^{\left(k\right)}\\ 0_{1\×(T-1)}\end{array}\right]---\left(7\right)$

S^(k+1)←S^(k+1)/λ 

4)更新均衡系数ω_i

${\text{\ω}}_i^{k+1}={\mathrm{\ω}}_i^k+k_i^{k+1}\·(d_i^{k+1}-u^{(k+1)T}{\mathrm{\ω}}_i^k)---\left(8\right)$

其中，K可有步骤2及步骤3得出 

RLS-LMS混合算法由方程(5)可得卡尔曼增益系数可以表示为： 

$I_i^{k+1}=\left[\begin{array}{cc}{S}_i^{(k+1)T}{S}_i^{(k+1)*}& 0\\ 0& \frac{1}{e_i^{\left(k\right)}}\end{array}\right]\·u_i^{(k+1)*}---\left(9\right)$

其中，e_i ^(k)表示FFT输出的能量。在上式中，I前(T-1)由输入中的时域采样的差值计算得到，为RLS部分；最后一项由FFT的结果计算得到，为LMS部分。 

按数学表达式，RLS-LMS算法可以表示为： 初始化子载波均衡器系数ω_i ⁽⁰⁾、S_i ⁰及累加FFT输出的能量e_i ⁽⁰⁾。 

1)计算i号载波的FFT输出的能量e_i ^(k)及按照RLS算法计算前(T-1)的卡尔曼增益系数 

$e_i^{k+1}={\mathrm{\λ}}^2\·e_i^k+F_i^{(k+1)*}\·F_i^{(k+1)}---\left(10\right)$

2)更新均衡系数ω_i

总之，本实施例的上述方法提出了一种基于OFDM系统的新均衡方法。与现有技术相比其独特之处：一是不仅把均衡器应用到了数据传输阶段的空闲状态，并且使均衡具有自适应性，即在在数据传输阶段中的均衡系数可调整，从而进一步的提高了数据传输期间均衡器的性能；二是当均衡器在某种存在上、下行信号的系统中时，可以把上下行同时做均衡，从而进一步降低均衡器的复杂度。 

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。 

[1]Katleen Van Acker，Geert Leus，Marc Moonen，Member，IEEE，Olivier van de Wiel，andThierry Pollet”Per Tone Equalization for DMT-Based Systems”.IEEE TRANSACTIONS ONCOMMUNICATIONS，VOL.49，NO.1，JANUARY 2001 

[2]Katleen Van Acker，Geert Leus，Marc Moonen，and Thierry Pollet“RLS-Based Initializationfor Per-Tone Equalizers in DMT Receivers“IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS，VOL.51，NO.6，JUNE 2003 

[3]Geert Ysebaert，Koen Vanbleu，Gert Cuypers，Marc Moonen，and Thierry Pollet“CombinedRLS-LMS Initialization for Per Tone Equalizers in DMT-Receivers” IEEE TRANSACTIONS ONSIGNAL PROCESSING，VOL.51，NO.7，JULY 2003 

[4]Simon HayKin著，郑宝玉等译，《自适应滤波器原理》第四版。电子工业出版社，北京，2003 

Claims (6)

1.一种多载波系统中的均衡方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步、将源自模拟端的一组数据按序采集到缓存器；

第二步、将采集到缓存器中的一组数据取出滤波后按序存入滤波缓存器；

第三步、从滤波缓存器中排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减做差之后，存入实数缓存器；同时将存入滤波缓存器中的所述一组数据去掉循环前缀，进行傅里叶变换后，存入傅里叶变换缓存器；

第四步、分别将存入实数缓存器和傅里叶变换缓存器的数据按序取出与预定的均衡期望值一并传送到载波均衡器；

第五步、载波均衡器对传送来的数据进行均衡处理，求得更新均衡系数，输出解调所需要的数据。

2.根据权利要求1所述多载波系统中的均衡方法，其特征在于：所述载波均衡器由一列子载波均衡器构成；

所述第四步取出实数缓存器的数据，进行递归最小二乘运算，得出用于更新均衡系数的卡尔曼增益系数；所述傅里叶变换缓存器输出一列由时域转到频域的子载波数据；

所述第五步将卡尔曼增益系数作为各子载波均衡器的公共部分与预定的均衡期望值以及所述由时域转到频域的子载波数据，分别输送到对应的各子载波均衡器进行均衡处理，输出解调所需的数据。

3.根据权利要求2所述多载波系统中的均衡方法，其特征在于：所述第五步将卡尔曼增益系数作为各子载波均衡器的公共部分与预定的均衡期望值以及频域子载波数据，分别输送到对应的各子载波均衡器进行最小均方运算，完成均衡处理，输出解调所需的数据。

4.根据权利要求2或3所述多载波系统中的均衡方法，其特征在于：所述第三步中的预定长度等于所述傅里叶变换缓存器的长度。

5.一种多载波系统中的均衡方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步、将源自模拟端的上、下行数据分别按序采集到各自对应的上、下行缓存器；

第二步、将采集到上、下行缓存器中的数据分别取出滤波后按序存入各自对应的上、下行滤波缓存器；

第三步、分别从上、下行滤波缓存器中排序为循环前缀长度减一的数据开始，由后向前逐一取数据，分别与间隔预定长度的在后对应数据相减得到上、下行数据差，再将对应排序的上、下行数据差之和逐一存入同一实数缓存器；同时将存入上、下行滤波缓存器中的数据去掉循环前缀，进行傅里叶变换后，分别存入上、下行傅里叶变换缓存器；

第四步、将存入实数缓存器和上、下行傅里叶变换缓存器的数据按序取出，与预定的均衡期望值一并分别传送到上、下行载波均衡器；

第五步、上、下行载波均衡器对传送来的数据进行相应的均衡处理，求得更新均衡系数，分别输出解调所需要的数据。

6.根据权利要求5所述多载波系统中的均衡方法，其特征在于：所述第三步中的预定长度等于傅里叶变换缓存器的长度。

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