CN102255834A - 一种快速收敛的半盲均衡方法 - Google Patents

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曹岚健
傅志中
鲜海滢
李晓峰
张敏
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Abstract

本发明公开了一种涉及信道估计与均衡领域的快速收敛的半盲均衡方法，使用LMS算法当前误差的实部符号和MCMA算法当前误差的实部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；使用LMS算法当前误差的虚部符号和MCMA算法当前误差的虚部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿。本发明比盲均衡办法更快收敛，又能够比线性均衡办法收敛到更精确的程度并且其频带利用率高于线性均衡，同时又能够减少LMS算法在判决不准确的情况下带来的不可靠误差信号，满足了均衡算法要兼顾收敛速度和收敛精度的需求。

Description

一种快速收敛的半盲均衡方法
技术领域
本发明涉及信道估计与均衡领域，具体涉及一种快速收敛的半盲均衡方法。 
背景技术
近年来，人们对于通信质量的要求也越来越高，但是无线信道的随机性将会制约无线通信系统的通信性能。信道估计和均衡技术能够准确地估计出无线信道的特征和参数并且以某种数学方式将其表达出来，从而估计出信道的可能输入信号并且使其与原始先验输入信号的估计误差最小化，降低判决误差，提高通信性能。解决由于多径效应和信道有限带宽所产生的码间干扰的均衡技术大体可以分为三类：第一类为利用训练序列的自适应均衡技术；第二类为利用有效信号先验信息的盲均衡技术；第三类为近期发展起来的综合了第一类和第二类各自优势的半盲均衡技术。
半盲均衡方法是以自适应均衡方法直接对盲均衡方法进行补偿，一起对被干扰信号进行均衡。这样的半盲均衡方式没有对自适应均衡算法进行预判，直接将其用于补偿盲均衡方法，容易将自适应均衡所固有的一些缺点引入到均衡系统当中。这些缺点包括：其一，自适应均衡方法在判决不准确的情况下，计算出来的误差信号是不可靠的，若用自适应均衡方法对盲均衡算法进行直接补偿，自适应均衡的错误误差信号会使盲均衡方法收敛错误；其二，自适应均衡的固有缺点是容易陷入局限极小值，若使用自适应均衡直接补偿盲均衡方法，会使均衡系统也陷入一个局限极小值。
发明内容
本发明所要解决的问题是：如何提供一种快速收敛的半盲均衡方法，使均衡系统能够快速收敛，同时具有较高的收敛精度，并且此半盲均衡方法能够不陷入局部极小值，收敛到更高水平。
本发明所提出的技术问题是这样解决的：
一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
A 使用LMS算法当前误差的实部符号和MCMA算法当前误差的实部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；
B 使用LMS算法当前误差的虚部符号和MCMA算法当前误差的虚部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿。
按照本发明所提供的LMS算法对MCMA算法的判决补偿方法，使系统不会被LMS算法带入局限极小值。
进一步地：
LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于分别比较LMS算法误差和MCMA算法误差的实部符号和虚部符号：
若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；停止实部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的实部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的实部更新；
若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿，若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿；停止虚部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的虚部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的虚部更新。
LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于改进LMS算法的步长因子函数：
LMS算法只是在系统的初始阶段对MCMA算法进行补偿，在系统收敛到一定程度后，LMS算法易陷入局部极小值。在LMS算法陷入局部极小值时将其步长因子修正为0，停止LMS算法的补偿，使系统继续收敛。
以上判决补偿方法LMS补偿算法的步长因子采用自适应变步长因子。
更进一步地：
以系统输出端的码间串扰的值为标准，若此值连续多次迭代维持在一个范围内，表明系统已陷入局部极小值，此时停止LMS算法的补偿。
以系统输出端信号值为标准，若此值的星座图落在预先设定好的收敛范围内，则表明系统已经收敛到某阈值下，此时停止LMS算法的补偿。
本发明有益效果在于：较现有的自适应均衡技术，本发明能获得更好的收敛精度；较现有的盲均衡技术，本发明能获得更快的收敛速度；较现有的半盲均衡技术，本发明能够避免其由LMS错误判决带来的错误收敛的缺点，同时能够避免其易陷入局部极小值的缺点。
附图说明
图1是半盲均衡方法系统图；
图2是自适应LMS算法对MCMA算法的补偿半盲均衡流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案更加清楚明白，下面结合附图对本发明进行进一步的详细说明。
本发明方法具体实施方式是MCMA算法进行均衡器                                                
Figure 59048DEST_PATH_IMAGE001
的权值更新；自适应LMS算法进行均衡器
Figure 976188DEST_PATH_IMAGE002
的权值更新；均衡器
Figure 755925DEST_PATH_IMAGE001
和均衡器
Figure 839550DEST_PATH_IMAGE003
同时对均衡器输入信号进行均衡，自适应LMS算法对MCMA算法的判决补偿体现在自适应LMS算法的设计中。具体如下：
1、          图1为本发明中的半盲均衡方法系统图。图中
Figure 653922DEST_PATH_IMAGE004
为信道的输入信号，
Figure 476385DEST_PATH_IMAGE005
为信道的加性白噪声，为均衡器的输入信号，
Figure 880002DEST_PATH_IMAGE007
为MCMA均衡器的输出信号，
Figure 735831DEST_PATH_IMAGE008
为LMS补偿均衡器的输出信号，
Figure 729195DEST_PATH_IMAGE009
为整个均衡器的输出信号；
2、         
Figure 483524DEST_PATH_IMAGE006
与
Figure 158219DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure 370020DEST_PATH_IMAGE005
的关系为：
Figure 799864DEST_PATH_IMAGE010
；其中
Figure 979173DEST_PATH_IMAGE011
为信道的等效滤波器权值； 
3、          均衡系统的输出信号
Figure 254296DEST_PATH_IMAGE012
与、
Figure 419884DEST_PATH_IMAGE014
的关系为：
Figure 148806DEST_PATH_IMAGE015
4、          均衡系统的收敛是通过迫使MCMA部分和LMS部分的代价函数和最小来实现的。MCMA部分的代价函数可以表示为：
Figure 165303DEST_PATH_IMAGE016
其中：
Figure 663281DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 434928DEST_PATH_IMAGE018
分别为
Figure 62263DEST_PATH_IMAGE019
的先验信息统计量，
Figure 944768DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 234935DEST_PATH_IMAGE021
；
LMS判决补偿部分的代价函数可以表示为：
 
Figure 177484DEST_PATH_IMAGE022
其中：
Figure 802369DEST_PATH_IMAGE023
和分别为MCMA误差信号的实部和虚部，
Figure 695556DEST_PATH_IMAGE025
和
Figure 746688DEST_PATH_IMAGE026
分别为LMS误差信号的实部和虚部。
5、          图1描述的半盲均衡方法系统图中101的特点为，MCMA算法和LMS算法同时对均衡器输入序列进行均衡，但LMS部分并不是直接均衡，其均衡方式为判决均衡，所以可以看成LMS算法对MCMA算法的判决补偿。101的具体实现为图2描述。其具体方法为：
201：初始化MCMA均衡器权值，初始化方式为中心初始化，中心初始化系数为1；
202：初始化自适应LMS均衡器权值，初始化方式为中心初始化，中心初始化系数为1；
203：读取均衡器输入序列的读取方式为数据迭代读取方式；
204：利用MCMA均衡器均衡输入的序列，LMS均衡器进行均衡补偿：
Figure 671919DEST_PATH_IMAGE027
；其中：
Figure 896227DEST_PATH_IMAGE028
为MCMA均衡器权值；
Figure 646139DEST_PATH_IMAGE029
为LMS均衡器权值；为系统输入序列向量；为输出序列。
205：计算MCMA部分的误差信号，此误差信号的作用是，利用此次迭代所得到的MCMA误差信号更新下一次迭代所需的MCMA均衡器权值，MCMA部分的误差信号可以表示为： 
             
Figure 308699DEST_PATH_IMAGE032
206：计算LMS补偿部分的误差信号，此误差信号的作用是，利用此次迭代所得到的LMS误差信号更新下一次迭代所需的LMS均衡器权值。LMS补偿部分的误差信号可以表示为：
             
Figure 490282DEST_PATH_IMAGE033
207：判断LMS误差实部符号与MCMA误差实部符号是否相等，若不相等则修正LMS误差实部为0。修正LMS误差实部为0的目的在于，停止211所描述的LMS补偿均衡器的权值更新式中的实部更新。
               
208：判断LMS误差虚部符号与MCMA误差虚部符号是否相等，若不相等则修正LMS误差虚部为0。修正LMS误差虚部为0的目的在于，停止211所描述的LMS补偿均衡器的权值更新式中的虚部更新。
           
Figure 766728DEST_PATH_IMAGE035
209：判断系统是否陷入局部极小值，判断标准是检测均衡器的输出信号是否持续地在某一范围来回波动（波动的定义为，统计当前相邻的9个输出端码间串扰值(ISI)的收敛度之和，若此和低于某一阈值，则为波动），没有继续迭代。
          1）、输出端码间串扰(ISI)可以作为一个均衡器性能标准：
           
Figure 270522DEST_PATH_IMAGE036
          其中
Figure 572190DEST_PATH_IMAGE037
为滤波器权值和信道参数
Figure 8299DEST_PATH_IMAGE039
的卷积。
          2）、输出收敛度可以定义为
Figure 378100DEST_PATH_IMAGE040
。
          3）、若系统已陷入局部极小值，则修正LMS补偿部分的步长因子为0：
        
Figure 206379DEST_PATH_IMAGE041
210：判断系统输出端信号值的星座图是否落在预先设定好的收敛范围内，若确实落在预先设定好的收敛范围内，则表明系统已经收敛到某阈值下，此时停止LMS算法的补偿，修正LMS补偿部分的步长因子为0：
      
Figure 2011101866703100002DEST_PATH_IMAGE042
211：利用更新后的LMS步长因子和更新后的LMS误差信号更新LMS补偿均衡器的权值：
212：利用MCMA部分的误差信号更新MCMA均衡器权值:
Figure 2011101866703100002DEST_PATH_IMAGE044
，其中
Figure 2011101866703100002DEST_PATH_IMAGE045
为MCMA部分的步长因子。

Claims (6)

1.一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
A 使用LMS算法当前误差的实部符号和MCMA算法当前误差的实部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；
B 使用LMS算法当前误差的虚部符号和MCMA算法当前误差的虚部符号比较，若两者符号相同，则用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿。
2.根据权利要求1所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，
LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于分别比较LMS算法误差和MCMA算法误差的实部符号和虚部符号：
若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；若LMS算法误差信号的实部与MCMA算法误差信号的实部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行实部补偿；停止实部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的实部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的实部更新；
若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号相同，则使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿，若LMS算法误差信号的虚部与MCMA算法误差信号的虚部符号不同，则不使用LMS算法对MCMA算法进行虚部补偿；停止虚部补偿的办法是修正LMS均衡器部分的虚部误差为0，从而停止LMS均衡器权值的虚部更新。
3.根据权利要求1所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于，
LMS自适应均衡对MCMA盲均衡的判决补偿方法之一在于改进LMS算法的步长因子函数：
LMS算法只是在系统的初始阶段对MCMA算法进行补偿，在系统收敛到一定程度后，LMS算法易陷入局部极小值；在LMS算法陷入局部极小值时将其步长因子修正为0，停止LMS算法的补偿，使系统继续收敛。
4.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：
以系统输出端的码间串扰的值为标准，若此值连续多次迭代维持在一个范围内，表明系统已陷入局部极小值，此时停止LMS算法的补偿。
5.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：
以系统输出端信号值为标准，若此值的星座图落在预先设定好的收敛范围内，则表明系统已经收敛到某阈值下，此时停止LMS算法的补偿。
6.根据权利要求2或3所述的一种快速收敛的半盲均衡方法，其特征在于：LMS补偿算法的步长因子采用自适应变步长因子。
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