CN103825852A - 一种双模自适应判决反馈均衡模块及其实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双模自适应判决反馈均衡模块，包括：误码检测指示模块、均衡模块和判决单元；本发明还公开了一种实现双模自适应判决反馈均衡模块的实现方法，包括如下步骤：1）设置前向滤波系数和后向滤波系数的初始值，设置控制参数的值；2）把未更新前前向滤波系数对接收信号序列进行滤波的滤波结果和未更新前后向滤波系数对判决反馈信号序列进行滤波的滤波结果求和，求和的结果作为均衡模块输出；3）计算误码检测指示结果；4）更新前向滤波系数和后向滤波系数；5）重复步骤2）至4），直至均衡模块系数收敛为止。具有具有灵活性高、自适应能力强和自适应收敛速度快等优点。

Description

一种双模自适应判决反馈均衡模块及其实现方法

技术领域

本发明涉及一种数字无线通信技术，特别涉及一种双模自适应判决反馈均衡模块及其实现方法，本发明基于最小误码率准则，是一种接收端的信道自适应均衡技术，主要应用在复杂水声环境下接收端的可靠传输和快速自适应均衡，可在训练模式下和面向判决模式下切换工作。

背景技术

海洋中蕴藏着丰富的海洋资源，对这些资源进行勘测和开采引起了人类很大的关注，其中水声通信及相关信息技术对海洋产业的发展有重要推动作用。同时，水下通信面临着不少挑战，相对于无线通信信道，水声信道存在着很多特异性，造成了水声通信的复杂性。水声通信面临的主要问题是水声信道的时变效应、多径效应、信号失真严重、可用频带少等，特别是在多变的水声环境中和长距离通信传输中。相比有线通信和陆地通信而言，水下通信速率则非常低，因为水下通信采用的是声波而非无线电波。电磁波在水中衰减极快，水声通信一般以声波作为载体，相对于陆地其可利用的频带窄很多，信道环境也非常复杂。

水声信道的复杂性是由多方面造成的，海面的随机起伏变化使水声信号强度和相位不太稳定，容易引起多径效应。同时海底介质分布不均匀，信号在海底的传播速度会随时间和空间发生改变。在无线通信中，加性噪声主要包括脉冲噪声、窄带噪声和起伏噪声，这些噪声对陆地通信影响都比较大。而水声信道的背景噪声主要包括海洋环境噪声和船舰自噪声，如风雨和潮汐引起的干扰噪声、船舶噪声、海底生物噪声等等，从而构成了复杂的水声信道噪声。

同时，水声通信系统的传输速率要比陆地通信系统的传输速率低很多，实时性要求不高。但是海水介质对水声信号的干扰吸收和海底信道环境的复杂多变，都对水声信号的检测产生了严重的干扰。所以水声通信亟须解决的问题就是尽可能降低误码率，以保证可靠的通信。

一种由西安电子科技大学提供的双模式下基于支持向量机的自适应判决反馈均衡模块设计方法（中国发明专利号：CN102340466A），设计一种双模式下基于支持向量机的自适应判决反馈均衡模块的设计方法。这种自适应均衡模块包括：(1)将数字无线通信系统的发射端与接收端约定的训练数据序列输入到自适应判决反馈均衡模块中；(2)初始化；(3)获取最优权值向量；(4)选取径向基函数作为支持向量机核函数，采用交叉验证的方式求解支持向量机核函数中的惩罚因子和径向基核函数指数系数，获取支持向量机最优系数；(5)重新初始化；(6)获取均衡模块的最终输出信号。

另一种由TCL集团股份有限公司提供的最小均方误差-判决反馈均衡的联合检测方法和系统（中国发明专利号CN101997787A），于多用户检测中抵抗符号间干扰，其方法包括：计算前馈滤波器和反馈滤波器；取滑动窗口内相应的接收信号，进行前馈滤波；进行反馈滤波，并判决反馈，获得检测符号；对均衡后的判决符号进行干扰消除和零化处理。

在实际通信系统中，评价自适应均衡模块的优劣主要是根据均衡算法的误码性能、收敛速度和算法复杂度，而衡量通信系统传输的可靠性最主要是根据误码率。水声通信系统的传输速率比陆地通信系统的传输速率要低很多，实时性要求会低些，但是要求尽可能降低通信的误码率，保证可靠稳定的通信。现有的相关自适应均衡算法存在很多的不足，特别是难以直接应用在复杂的水下环境中，所以基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡模块比传统的自适应均衡模块更具有优势，更适合水声通信系统的使用。

发明内容

本发明的首要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种双模自适应判决反馈均衡模块，该双模自适应判决反馈均衡模块能够实现最小误码率结果，同时拥有很快的自适应收敛速度，只需要少量的训练信号便可达到非常好的系统性能。

本发明的另一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种实现双模自适应判决反馈均衡模块的实现方法，该实现方法克服了现有的相关自适应均衡算法难以直接应用在复杂的水下环境中的不足。

本发明的首要目的通过下述技术方案实现：一种双模自适应判决反馈均衡模块，包括误码检测指示模块、均衡模块和判决单元，所述误码检测指示模块处理结果为将前一次滤波输出信号y_k映射成误码检测指示信号ξ_k，作为均衡模块参数调整的基准，对应关系如下所述：

ξ_k=tanh(βy_k)-s_k-D，

其中，下标k表示当前时刻，下标D为均衡模块输出信号相对于发送端信号的时延；s_k-D为发送端导频信号中的期望信号，此时期望信号可准确获取，均衡模块进入训练模式（training mode）；当导频信号中的期望信号s_k-D无法获取时，可用

替代s_k-D，

为均衡模块输出的判决结果，是对发送端导频信号中期望信号s_k-D的估计，此时均衡模块进入面向判决模式（decision-direct mode）；β为用于控制映射关系的常数因子；

所述均衡模块包含滤波器和系数更新单元，滤波器包括前向滤波器和后向滤波器，前向滤波器对当前时刻接收信号序列r_k进行滤波，后向滤波器对判决反馈信号序列

进行滤波，将两项结果合并，得到输出信号y_k：

$y_k=f_{k-1}^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k,$

其中，f_k-1为未更新前前向滤波系数，b_k-1为未更新前后向滤波系数，上标T表示向量的转置；r_k为当前时刻接收的信号序列；

为判决反馈符号组成的序列；

同时，系数更新单元依据均衡模块当前时刻接收信号序列r_k、判决反馈信号序列

误码检测指示模块处理结果ξ_k将前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1更新为f_k和b_k，实现如下：

$f_k=f_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_f\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{r_k^T{r}_k}{r}_k,$

$b_k=b_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_b\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{{\hat{s}}_k^T{\hat{s}}_k}{\hat{s}}_k,$

其中，μ_f为前向滤波器调整步长常数；μ_b为后向滤波器调整步长常数；前向滤波系数f_k和接收信号序列r_k为等长的列矢量，其长度设为N_f；后向滤波系数b_k和判决反馈信号序列

为等长的列矢量，其长度设为N_b；

所述判决单元依据均衡后的输出信号y_k直接进行判决，判决结果将作为均衡模块中后向滤波的输入信号，实现如下：

${\hat{s}}_{k-D}=\mathrm{sgn}\left(y_k\right),$

其中，sgn(y_k)是符号函数，代表判决过程；

为输出的判决结果，是对发送端导频信号中期望信号s_k-D的估计，将作为均衡模块中后向滤波的输入信号。

本发明的另一目的通过以下技术方案实现：一种实现双模自适应判决反馈均衡模块的实现方法，包括如下步骤：

1）设置前向滤波系数和后向滤波系数的初始值f₀和b₀，可设定任意非零向量值；设置控制参数D、β、μ_f、μ_b、N_f、N_b的值；

2）利用未更新前前向滤波系数f_k-1对接收信号序列r_k进行滤波，未更新前后向滤波系数b_k-1对判决反馈信号序列

进行滤波，两者滤波结果求和便得到均衡模块输出y_k；

3）由滤波输出信号y_k、设定的β值和导频序列中的期望信号s_k-D（或者均衡模块输出的判决结果

作为期望信号的估计值）计算出误码检测指示结果ξ_k；

4）根据前向滤波步长μ_f、后向滤波步长μ_b、误码检测指示结果ξ_k、接收信号序列r_k以及判决反馈信号序列

将前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1更新为f_k和b_k；

5）重复步骤2）至4），直至均衡模块系数收敛为止，所述均衡模块系数收敛指||f_k-f_k-1||+||b_k-b_k-1||≤ε。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

1）均衡模块滤波系数的调整直接基于最小误码率准则，可实现最小误码率信道均衡。

2）均衡模块滤波中引入反馈部分，可显著加快自适应算法的收敛速度和降低系统误码率。

3）均衡模块可以在训练模式和面向判决模式两种模式下切换工作，灵活性较高。本发明具有灵活性高，自适应能力强，可以在训练模式下和面向判决模式下切换工作，拥有很快的自适应收敛速度，只需要少量的训练信号便可达到可观的系统性能，适用于复杂水声环境下接收端的可靠传输和快速自适应均衡。

附图说明

图1是一般的自适应判决反馈均衡系统结构示意图。

图2是信道作用于发送序列的示意图。

图3是本发明基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡模块的示意图。

图4是判决反馈均衡模块中的滤波器结构的示意图。

图5是实验测试水声信道的冲击响应示意图。

图6是在水声信道下几种自适应均衡模块与本发明的基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡模块收敛性能的比较结果。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图3所示，一种双模自适应判决反馈均衡模块，包括：误码检测指示模块、均衡模块、判决单元和系数更新单元，所述误码检测指示模块、均衡模块、判决单元和系数更新单元均采用DSP。

所述误码检测指示模块的作用是：将当前次的滤波器输出信号映射成衡量误码程度的参量，作为下一次滤波参数修改的依据，具体映射关系如下：

ξ_k=tanh(βy_k)-s_k-D，    (1)

其中，各标号的含义如下：

k：时隙下标，代表当前时刻；

y_k：滤波器当前时刻输出信号；

s_k：发送端的导频信号中的期望信号；

D：为滤波器输出信号相对于发送端导频信号的延时；

β：为充分大的常数，用于控制映射关系。

所述均衡模块的作用是：对接收信号序列r_k和判决反馈信号序列

进行滤波，两项结果合并得到滤波器输出信号y_k，并依据接收信号序列r_k、判决反馈信号序列以及误码检测指示模块处理结果ξ_k更新滤波系数。具体运算方式如下：

$y_k=f_{k-1}^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k,---\left(2\right)$

$f_k=f_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_f\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{r_k^T{r}_k}{r}_k,---\left(3\right)$

$b_k=b_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_b\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{{\hat{s}}_k^T{\hat{s}}_k}{\hat{s}}_k,---\left(4\right)$

其中，各标号的含义如下：

f_k-1：由未更新前前馈均衡模块滤波系数组成的列矢量，矢量长度为N_f；

b_k-1：由未更新前反馈均衡模块滤波系数组成的列矢量，矢量长度为N_b；

r_k：由接收信号组成的列矢量，其元素从当前时刻起按时间递减排序，矢量长度为N_f；

判决反馈信号组成的列矢量，其元素按时间递减排序，矢量长度为N_b；

ξ_k：误码检测指示模块处理结果，作为均衡模块参数调整的基准；

μ_f：取值范围为（0.01，0.4），用于控制前向滤波系数的调整步长；

μ_b：取值范围为（0.01，0.8），用于控制后向滤波系数的调整步长；

所述判决单元的作用是：将均衡后的输出信号y_k直接进行判决，判决结果作为均衡模块中后向滤波的输入信号，实现如下：

${\hat{s}}_{k-D}=\mathrm{sgn}\left(y_k\right),$

其中各标号的含义如下：

sgn(y_k)：符号函数，代表判决过程；

输出的判决结果，是对发送端导频信号中期望信号s_k-D的估计，将作为均衡模块中后向滤波的输入信号；

所述基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡模块由误码检测指示模块和均衡模块按顺序循环工作完成均衡，具体步骤如下：

步骤1：设置前向滤波系数和后向滤波系数的初始值f₀和b₀，可设定任意非零向量值；设置控制参数D、β、μ_f、μ_b、N_f、N_b的值；

步骤2：利用未更新前前向滤波系数f_k-1对接收信号序列r_k进行滤波，未更新前后向滤波系数b_k-1对判决反馈信号序列

进行滤波，两者滤波结果求和便得到均衡模块输出y_k；

步骤3：由滤波输出信号y_k、设定的β值和导频序列中的期望信号s_k-D（或者均衡模块输出的判决结果

作为期望信号的估计值）计算出误码检测指示结果ξ_k；

步骤4：根据前向滤波步长μ_f、后向滤波步长μ_b、误码检测指示结果ξ_k、接收信号序列r_k以及判决反馈信号序列

将前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1更新为f_k和b_k；

步骤5：重复步骤2到步骤4，直至均衡模块系数收敛，即：

||f_k-f_k-1||+||b_k-b_k-1||≤ε。

如图1所示，s_k为信道输入的二进制导频信号，s_k-D为导频信号中的期望信号，h_k为信道冲击响应，记忆长度为L，n_k是功率谱密度为σ²的白高斯噪声。

信道对信号的卷积作用如图2所示，可得到信道输出信号为：

$r_k=\underset{i=0}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i{s}_{k-i}+n_k,$

均衡模块输入信号可以表示成：

$r_k={[r_k,r_{k-1},...,r_{k-N_f-1}]}^T={\mathrm{Hs}}_k+n_k,$

其中H为托普利兹矩阵，s_k=[s_k...s_k-M-N+1]^T，前向均衡模块滤波系数为

后向均衡模块滤波系数为

均衡模块判决反馈信号可以表示成：

${\hat{s}}_k={[{\hat{s}}_{k-D-1},{\hat{s}}_{k-D-2},...,{\hat{s}}_{k-D-N_b}]}^T,$

均衡模块对接收信号和判决反馈信号分别作加权分集处理然后相加，如图4所示，输出信号为：

$y_k=f_{k-1}^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k,$

对于二进制信号对均衡结果作判决：

${\hat{s}}_{k-D}=\mathrm{sgn}\left(y_k\right),$

基于最小均方误差准则，目标函数为：

$\min J\left(c\right)={\left|e_k\right|}^2={|s_{k-D}-f_{k-1}^T{r}_k-b_{k-1}^T{\hat{s}}_k|}^2,$

目标函数分别对前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1求导，得到

$\▿J\left(f_{k-1}\right)=\frac{\∂}{\∂f_{k-1}}\{s_{k-D}^2+f_{k-1}^T{r}_k{r}_k^T{f}_{k-1}+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k{\hat{s}}_k^T{b}_{k-1}-2s_{k-D}{f}_{k-1}^T{r}_k-2s_{k-D}{b}_{k-1}^T{\hat{s}}_k+2f_{k-1}^T{r}_k{b}_{k-1}^T{\hat{s}}_k\}$

$=2r_k(f_k^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k-s_{k-D})$

$=2e_k{r}_k,$

$\▿J\left(b_{k-1}\right)=\frac{\∂}{\∂b_{k-1}}\{s_{k-D}^2+f_{k-1}^T{r}_k{r}_k^T{f}_{k-1}+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k{\hat{s}}_k^T{b}_{k-1}-2s_{k-D}{f}_{k-1}^T{r}_k-2s_{k-D}{b}_{k-1}^T{\hat{s}}_k+{2f}_{k-1}^T{r}_k{b}_{k-1}^T{\hat{s}}_k\}$

$=2{\hat{s}}_k(f_k^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k-s_{k-D})$

$=2e_k{\hat{s}}_k,$

根据梯度算法得出：

$f_k=f_{k-1}-{\mathrm{ue}}_k{\hat{s}}_k,$

b_k=b_k-1-ue_kr_k，

该形式是最小均方准则下（least mean-squares）的自适应判决反馈算法，简称LMS-DFE算法。这种方法不是直接基于最小误码率准则，不能保证最优误码率性能。并且该算法是基于梯度下降的，而不是直接指向最优收敛结果，收敛速度较慢，难以用于水下通信环境。

本发明提供一种新的基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡模块方法，具体过程如下：

上述均衡方法的误码率可以表示成

$\mathrm{BER}=1-\mathrm{Pr}[\mathrm{sgn}\left(\mathrm{\β}(f_{k-1}^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k)\right)=s_{k-D}],---\left(5\right)$

考虑下面的约束最优化问题min||c_k-c_k-1||²约束条件为

由这样的约束模型来实现最小误码率准则下的均衡。使用lagrange乘数法求解，定义目标函数为：

$J(f_k,b_k)={\left|\right|f_k-f_{k-1}\left|\right|}^2+{\left|\right|b_k-b_{k-1}\left|\right|}^2+\mathrm{\λ}(\mathrm{sgn}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)-s_{k-D}),---\left(6\right)$

其中λ为朗格朗日乘数。为了方便求导，这里用tanh(βx)近似代替sgn(x)，β为充分大的常数，求导如下

$\frac{\∂J(f_k,b_k)}{\∂f_k}=2(f_k-f_{k-1})+\mathrm{\λ\β}{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)r_k,---\left(7\right)$

令

即对f_k的偏导结果为零，可以得到：

$f_k=f_{k-1}-\frac{1}{2}\mathrm{\λ\β}{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)r_k,---\left(8\right)$

将上式代入约束条件

并用tanh(βx)近似代替sgn(x)，可以得到

$\tanh (\mathrm{\β}(f_{k-1}^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)-\frac{1}{2}{\mathrm{\λ\β}}^2{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)r_k^T{r}_k)=s_{k-D},---\left(9\right)$

将上式中tanh(x)近似为一阶泰勒展开式tanh(x+Δ)≈tanh(x)+tanh′(x)Δ，并对分母部分进行变换，即

$\frac{1}{2}\mathrm{\λ\β}{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)=\frac{\tanh \left(\mathrm{\β}(f_{k-1}^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)-s_{k-D}}{\mathrm{\β}{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_{k-1}^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)r_k^T{r}_k},---\left(10\right)$

假定在间隔k这时候均衡模块已经补偿了信道的失真，理论上可以得到等式右边分母项中

此时可以认为该项的值为一个常数。则可以得到

$\frac{1}{2}\mathrm{\λ\β}{\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}(f_k^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)=\frac{\tanh \left(\mathrm{\β}(f_{k-1}^T{r}_k+b_k^T{\hat{s}}_k)\right)-s_{k-D}}{{\mathrm{\β}\tanh }^{\′}\left(\mathrm{\β}\right)r_k^T{r}_k},---\left(11\right)$

将公式(8)代入公式(11)，可以得到基于最小误码率准则的自适应前向滤波算法：

$f_k=f_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_f\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{r_k^T{r}_k}{r}_k,---\left(12\right)$

同样地，通过令

即对b_k的偏导结果为零，可以得到基于最小误码率准则的自适应前向滤波算法：

$b_k=b_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_b\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{{\hat{s}}_k^T{\hat{s}}_k}{\hat{s}}_k,---\left(13\right)$

式子(12)和式子(13)合在一起便是自适应判决反馈均衡算法。

其中，ξ_k=tanh(βy_k)-s_k-D表示误码检测指示信号，根据滤波输出y_k和发送端导频信号中的期望信号s_k-D来计算均衡系统的误码情况，此时由于期望信号在接收端可准确获得，此时均衡模块在训练模式下工作；当接收端无法获得期望信号，此时

其中

为均衡模块输出的判决结果，是对发送端导频信号中的期望信号s_k-D的估计结果。

该算法命名为基于最小误码率（minimum-SER）的双模自适应判决反馈均衡算法（LSER-DFE），具体实施方式如图3所示。

本发明是基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡，在误码率性能方面显著优于最小均方准则的自适应判决反馈算法；在上述实施例中，在基于最小误码率准则下引入了判决反馈模块，使均衡模块的收敛性能提高了很多。与梯度估计算法不同，均衡模块参数的调整是直接基于系统的误码性能。

如图6所示，通过matlab搭建水声信道的仿真平台，选择了实信号水声信道冲击响应（如图5所示）及信噪比SNR=15dB，选择BPSK信号调制方式，选择三种其他算法与本发明的基于最小误码率准则的双模自适应判决反馈均衡（LSER-DFE）比较收敛结果，其中β取值为1，时延D为30，均衡模块参数选择如表1（均衡模块参数表）所示。从图中可以看到看出RLSER算法无论是是误码性能还是收敛速度，都显著优于其他三种算法。

表1

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种双模自适应判决反馈均衡模块，其特征在于，包括：误码检测指示模块、均衡模块和判决单元；

所述误码检测指示模块的处理结果为将前一次滤波输出信号y_k映射成误码检测指示信号ξ_k，作为均衡模块参数调整的基准，对应关系如下：

ξ_k=tanh(βy_k)-s_k-D，

其中，β为用于控制映射关系的常数因子；y_k表示当前时刻，s_k-D中的下标D表示均衡模块输出信号相对于发送端信号的时延，s_k-D表示发送端导频信号中的期望信号，判断所述期望信号s_k-D是否能获取；当所述导频信号中的期望信号能获取时，所述均衡模块进入训练模式；否则，用替代s_k-D，所述为均衡模块输出的判决结果，是指对发送端导频信号中期望信号s_k-D的估计，所述均衡模块进入面向判决模式。

2.根据权利要求1所述的双模自适应判决反馈均衡模块，其特征在于，所述均衡模块包含滤波器和系数更新单元，所述滤波器包括前向滤波器和后向滤波器，所述前向滤波器用于对当前时刻接收信号序列r_k进行滤波，所述后向滤波器用于对判决反馈信号序列

进行滤波，将对当前时刻接收信号序列r_k进行滤波后的结果和对判决反馈信号序列

进行滤波的结果进行合并，得到输出信号y_k：

$y_k=f_{k-1}^T{r}_k+b_{k-1}^T{\hat{s}}_k,$

其中，f_k-1为未更新前前向滤波系数，b_k-1为未更新前后向滤波系数，上标T表示向量的转置；r_k为当前时刻接收的信号序列；为判决反馈符号组成的序列；

同时，系数更新单元依据均衡模块当前时刻接收信号序列r_k、判决反馈信号序列

误码检测指示模块处理结果ξ_k将前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1更新为f_k和b_k如下：

$f_k=f_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_f\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{r_k^T{r}_k}{r}_k,$

$b_k=b_{k-1}-{\mathrm{\μ}}_b\frac{{\mathrm{\ξ}}_k}{{\hat{s}}_k^T{\hat{s}}_k}{\hat{s}}_k,$

其中，μ_f为前向滤波器调整步长常数；μ_b为后向滤波器调整步长常数；前向滤波系数f_k和接收信号序列r_k为等长的列矢量，其长度设为N_f；后向滤波系数b_k和判决反馈信号序列

为等长的列矢量，其长度设为N_b。

3.根据权利要求1所述的双模自适应判决反馈均衡模块，其特征在于，所述判决单元依据均衡后的输出信号y_k直接进行判决，判决结果将作为均衡模块中后向滤波的输入信号，实现如下：

${\hat{s}}_{k-D}=\mathrm{sgn}\left(y_k\right),$

其中，sgn(y_k)是符号函数，代表判决过程；

为输出的判决结果，是对发送端导频信号中期望信号s_k-D的估计，作为均衡模块中后向滤波的输入信号。

4.根据权利要求1所述的双模自适应判决反馈均衡模块，其特征在于，所述均衡模块的输出为：把未更新前前向滤波系数f_k-1对接收信号序列r_k进行滤波的滤波结果和未更新前后向滤波系数b_k-1对判决反馈信号序列

进行滤波的滤波结果的和，所述均衡模块用于根据发送端导频信号中期望信号能否获取，来切换训练模式和面向判决模式。

5.实现权利要求1至4任一项所述的双模自适应判决反馈均衡模块的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：

1）设置前向滤波系数和后向滤波系数的初始值f₀和b₀，所述f₀和b₀均为任意非零向量值；设置控制参数D、β、μ_f、μ_b、N_f和N_b的值；

2）把未更新前前向滤波系数f_k-1对接收信号序列r_k进行滤波的滤波结果和未更新前后向滤波系数b_k-1对判决反馈信号序列

进行滤波的滤波结果求和，求和的结果作为均衡模块输出y_k；

3）根据导频信号中的期望信号s_k-D或导频信号中的期望信号的估计

滤波输出信号y_k以及设定的β值，计算误码检测指示结果ξ_k；

4）根据前向滤波步长μ_f、后向滤波步长μ_b、误码检测指示结果ξ_k、接收信号序列r_k以及判决反馈信号序列

将前向滤波系数f_k-1和后向滤波系数b_k-1更新为f_k和b_k；

5）重复步骤2）至4），直至均衡模块系数收敛为止。

6.根据权利要求5所述的双模自适应判决反馈均衡模块的实现方法，其特征在于，所述步骤5）中的均衡模块系数收敛指||f_k-f_k-1||+||b_k-b_k-1||≤ε。

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