CN103841064A - 一种基于采样率数据的siso均衡方法及其均衡器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于采样率数据的SISO均衡方法，包含以下步骤：1）对中频模拟数据采样，并对采样数据进行低通滤波及匹配滤波，得到均衡处理的采样率数据输入均衡器；2）均衡器根据采样率数据进行均衡器滤波抽头系数计算；3）根据均衡器滤波抽头系数进行线性横向滤波，构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡；4）均衡器将均衡结果输出至载波同步环路完成载波跟踪。本发明将均衡器从接收机数字基带处理中独立出来，使其更接近数字接收处理前端，使均衡处理不受同步性能影响，解决信道均衡与定时同步以及载波恢复之间相互制约的矛盾。

Description

一种基于采样率数据的SISO均衡方法及其均衡器

技术领域

本发明属于航空电子信息的无线数字接收技术，是一种针对航空无线衰落信道的采样率数据SISO自适应均衡的实现方法，应用于航空无线通信数据链领域。

技术背景

数字信号经过信道的传输到达接收端，而实际上信道是一个特性复杂的函数而且还是时变的。因此接收到的信号已经发生了严重的畸变从而产生码间干扰，自适应均衡器能够补偿信道所产生的畸变，并且根据接收信号的变化自动调节均衡器的抽头系数，以跟踪信道的时变特性。

在无人飞行器无线通信数据链基带数字接收系统中，针对多径衰落信道的自适应均衡处理占有重要的地位，它是数据链有效性和可靠性的重要保证。随着国家在以无人机为代表的无人飞行器上的大力投入，发展具有自主知识产权的无线通信数据链领域中的各项技术成为目前和未来数年中国内各相关研究机构的重要任务。在无线通信数据链领域中，基带数字信号处理是关键一环，抗恶劣信道环境高可靠性数字接收技术更是有助于提高整个无线通信系统的效能。针对恶劣信道环境的自适应均衡技术可通过对信道的实时跟踪生成等效“逆信道”滤波器来消除由多径传输引起的码间干扰，降低接收误码，对于确保无线通信数据链的可靠性和准确性起到重要作用。

为适应实际应用需求，可靠性和实时性是行业内对于该项技术的两个核心要求，前者要求本技术所采用的核心算法具有良好的鲁棒性（robust）和收敛性（convergence），后者则对算法及处理流程的优化提出了很高要求。目前，国内针对航空无线通信数据链的自适应均衡技术领域的研究和应用还远未成熟。而国外相关领域的研究和应用目前主要集中在码率以及分数阶时域或频域的相关算法上，虽然能够达到较好的收敛特性和较小的残余方差，但运算复杂度较高，其算法实现过程中对定时同步和载波恢复质量要求很高。同步性能与均衡器性能相互制约无疑会降低算法实际应用的可靠性。

近年来国家在发展无人飞行器的大力投入与目前我国在该领域很多技术还相对落后，是国内相关研究机构迫切需要解决的矛盾之一。而如何打破国外在该领域技术上的垄断，通过自主创新，提升我国在航空无线通信领域的综合实力，是促使我们进行研究的主要激励。

发明内容

本发明的发明目的在于提供一种基于采样率数据的SISO均衡方法，解决信道均衡与定时同步以及载波恢复之间相互制约矛盾、提高均衡器性能、降低算法复杂度、通过自适应功率控制提高均衡器稳定性。

本发明的发明目的通过以下技术方案来实现：

一种基于采样率数据的SISO均衡方法，包含以下步骤：

1）、对中频模拟数据采样，并对采样数据进行低通滤波及匹配滤波，得到均衡处理的采样率数据输入均衡器；

2）、均衡器根据采样率数据基于Zadoff-Chu序列进行均衡器滤波抽头系数计算；

3）、根据均衡器滤波抽头系数进行线性横向滤波，构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡；

4）、均衡器将均衡后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。

进一步，所述步骤1）中还包含对经匹配滤波后的采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计，由功率估计结果自适应调整输入信号强度。

进一步，所述步骤2）中进行均衡器滤波抽头系数计算包含以下步骤：

根据采样率数据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式；

所述采样率数据频域均衡模式具体包括以下步骤：

2.1.1)本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算；

2.1.2）由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计；

2.1.3）两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似；;

2.1.4）信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k；

2.1.5）由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k： $W_k=\frac{H_k^{*}}{{\left|H_k\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_n^2/P_s}$

其中：

为噪声功率，P_s为信号功率；

2.1.6）根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息，进行均衡器滤波抽头系数W_k更新；

所述时域自适应均衡模式具体包括以下步骤：

2.2.1）本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算；

2.2.2）依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计；

2.2.3两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似；

2.2.4信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k；

2.2.5由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k；

2.2.6两次训练间均衡器依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息完成均衡器抽头系数W_k的自适应调整；

2.2.7根据码元周期信息进行均衡器滤波抽头系数W_k更新；

其中，所述的代价函数为:

$\begin{array}{c}J\left(n\right)J_r\left(n\right)+J_i\left(n\right)\\ =\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_r\left(n\right)\right|}^2-R_{2r})}^2\right]+\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_i\left(n\right)\right|}^2-R_{2i})}^2\right]\\ =\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_r\left(n\right)\right|}^2-\frac{E\left[{\left|s_r\right|\left(n\right)}^4\right]}{E\left[{\left|s_r\left(n\right)\right|}^2\right]})}^2\right]+\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_i\left(n\right)\right|}^2-\frac{E\left[{\left|s_i\left(n\right)\right|}^4\right]}{E\left[{\left|s_i\left(n\right)\right|}^2\right]})}^2\right]\end{array}$

其中：代价函数J(n)，R_2i和R_2r均为实数，下标r表示信号实部，下标i表示信号虚部，E表示求期望，y表示接收信号，s表示理想信号，n表示采样序列号，代价函数中无输入信号瞬时值，最小化问题的解由w=arg minJ(n)给出，这是无约束最优化问题，取共轭梯度向量使用“最陡下降法”迭代计算：

$w(n+1)=w\left(n\right)-\mathrm{\μ}\frac{\∂J\left(n\right)}{\∂w\left(n\right)}$

由上式可得出均衡器抽头系数递推公式和误差函数公式:

均衡器抽头系数递推

w(n+1)＝w(n)-μe^*(n)x(n)

误差函数

e(n)＝y_r(n)(|y_r(n)²-R_2r)+jy_i(n)(|y_i(n)|²-R_2i。

进一步，所述步骤3）中包含对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。

本发明的另一目的在于提供一种基于采样率数据的SISO均衡器，包含信道估计模块、滤波系数更新模块、线性横向滤波模块、均衡输出接口模块，其中：

所述线性横向滤波模块对经过低通滤波及匹配滤波的采样率数据根据均衡器滤波抽头系数更新模块输出的均衡器滤波抽头系数进行构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡，输出滤波后的采样率数据；

所述信道估计模块根据线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据，采用基于采样率Zadoff-Chu序列完成对信道估计以及对均衡器滤波抽头系数的调整周期计算；

所述滤波系数更新模块根据信道估计模块提供的调整周期进行均衡器滤波抽头系数更新并输出到线性横向滤波模块；

所述均衡输出接口模块将线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。

优选地，SISO均衡器还包含自适应功率控制模块，用于对经匹配滤波后采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计，由功率估计结果自适应调整输入信号强度。

优选地，SISO均衡器还包含代价函数计算模块，所述信道估计模块根据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式；

工作于采样率数据频域均衡模式时进行以下操作：

a.1)本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算；

a.2）由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计；

a.3）两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似；

a.4）信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k；

a.5）由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k：

$W_k=\frac{H_k^{*}}{{\left|H_k\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_n^2/P_s}$

其中：

为噪声功率，P_s为信号功率；

工作于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式时进行以下操作：

b.1）本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算；

b.2）依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计；

b.3)两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似；

b.4)信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k；

b.5)由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k；

b.6)依据卷积运算的相关峰值门限判决结果提取码元周期信息供均衡器滤波抽头系数更接模块及代价函数计算模块进行更新；

所述代价函数计算模块根据信道估计模块提供的码元周期信息，在两次训练间依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，完成均衡器滤波抽头系数W_k的自适应调整。

优选地，所述均衡输出接口模块还用于对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

(1)将均衡模块从接收机数字基带处理中独立出来，使其更接近数字接收处理前端，使均衡处理不受同步性能影响。

(2)定时同步和载波恢复环路性能受码间干扰影响减小，性能提高。

(3)均衡器工作于数据采样率下，可通过周期训练数据完成采样率下的数据频域均衡或时域均衡。

(4)均衡器输出数据在缓变信道环境下可采用采样率数据频域均衡模式，在快变信道环境的采样率数据周期校准时域自适应均衡模式。在信号载波频偏小时可选择码率输出，无需后续载波同步环路，简化了基带处理复杂度；载波频偏大时可选择采样率输出，输出信号进入载波同步环路完成载波跟踪。

附图说明

图1为本发明一种基于采样率数据的SISO均衡方法的流程图及其均衡器的结构示意图；

图2为自适应功率控制模块的功率估计设计图；

图3为信道估计中数据帧结构设计；

图4为均衡器滤波抽头系数更新流程；

图5为基于采样率Zadoff-Chu序列信道估计结果；

图6为基于采样率SISO均衡器输出与输入数据对比效果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明的实施例提供一种基于采样率数据的SISO均衡方法，采用如下步骤：

1）、对中频模拟数据采样，并对采样数据进行低通滤波及匹配滤波，得到均衡处理的采样率数据输入均衡器；

2）、均衡器根据采样率数据进行均衡器滤波抽头系数计算；

3）、根据均衡器滤波抽头系数进行线性横向滤波，构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡；

4）、均衡器将均衡后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。

具体地，所述步骤1）中，对经匹配滤波后采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计。由功率估计结果自适应调整输入信号强度，保证均衡器后续模块输入信号功率维持在稳定的范围。功率估计设计原理如图2所示。

所述步骤2）中进行均衡器滤波抽头系数计算包含以下步骤：

根据采样率数据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式，采用频域均衡模式还是时域自适应均衡模式由用户依据所应用信道环境自行选择，具体可通过设置软件接口定义决定。

所述采样率数据频域均衡模式具体包括以下步骤：

2.1.1本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算。

2.1.2由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计。

2.1.3两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似。

2.1.4信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k。采样率训练序列自相关函数本质上等效于冲击函数与三角函数的卷积（如图5所示），可通过频域相除抵消由三角函数引入的固定响应，得到修正后的频域信道响应H_k。

2.1.5由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k：

$W_k=\frac{H_k^{*}}{{\left|H_k\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_n^2/P_s}$

其中，

为噪声功率，Ps为信号功率。基于频域信道信道训练的帧结构设计如图3所示。

2.1.6根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息，进行均衡器滤波抽头系数W_k更新。均衡器滤波抽头系数更新频率为码元周期，且更新时间点不依赖于定时同步。更新时刻外的其余时刻均衡器滤波抽头系数不变，通过采样率工作模式下线性横向均衡器滤波抽头系数的相位跟踪能力完成均衡器滤波抽头系数与码元位置的“匹配”。

所述时域自适应均衡模式具体包括以下步骤：

2.2.1本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算。

2.2.2依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计。

2.2.3两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似。

2.2.4信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k。

2.2.5由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k。

2.2.6两次训练间均衡器依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，完成滤波器抽头系数W_k的自适应调整。

2.2.7根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息，进行均衡器滤波抽头系数W_k更新。

其中，所述的代价函数为:

$\begin{array}{c}J\left(n\right)J_r\left(n\right)+J_i\left(n\right)\\ =\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_r\left(n\right)\right|}^2-R_{2r})}^2\right]+\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_i\left(n\right)\right|}^2-R_{2i})}^2\right]\\ =\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_r\left(n\right)\right|}^2-\frac{E\left[{\left|s_r\right|\left(n\right)}^4\right]}{E\left[{\left|s_r\left(n\right)\right|}^2\right]})}^2\right]+\frac{1}{4}E\left[{({\left|y_i\left(n\right)\right|}^2-\frac{E\left[{\left|s_i\left(n\right)\right|}^4\right]}{E\left[{\left|s_i\left(n\right)\right|}^2\right]})}^2\right]\end{array}$

代价函数J(n)，R_2i和R_2r均为实数，下标r表示信号实部，下标i表示信号虚部，E表示求期望，y表示接收信号，s表示理想信号，n表示采样序列号。代价函数中无输入信号瞬时值，最小化问题的解由w=arg minJ(n)给出。这是无约束最优化问题，取共轭梯度向量使用“最陡下降法”迭代计算：

$w(n+1)=w\left(n\right)-\mathrm{\μ}\frac{\∂J\left(n\right)}{\∂w\left(n\right)}$

由上式可得出均衡器抽头系数递推公式和误差函数公式:

均衡器抽头系数递推

w(n+1)＝w(n)-μe^*(n)x(n)

误差函数

e(n)＝y_r(n)(|y_r(n)|²-R_2r)+jy_i(n)(|y_i(n)|²-R_2i

代价函数计算频率为码元周期，且更新时间点不依赖于定时同步时刻。更新时刻外的其余时刻不再更新代价函数。由线性横向均衡器滤波抽头系数的相位跟踪能力完成对采样率数据的滤波，可等效为对码率数据的“内插”，使得代价函数更新时刻能够“跟踪”数据的最佳定时采样点。均衡器滤波抽头系数更新过程如图4所示，滤波器抽头输入待均衡数据[x((n+L)T_s),…,x(nT_s),…,x((n-L)T_s)]为采样率，均衡器输出y(nT_s)也为采样率，滤波器抽头系数[w_-L,…,w₀,…,w_L]则以与定时信息无关的码率更新。

优选地，所述步骤3）中包含对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。

本发明的另一实施例提供了一种基于采样率数据的SISO均衡器，包含信道估计模块、滤波系数更新模块、线性横向滤波模块、均衡输出接口模块，其中:

所述线性横向滤波模块对经过低通滤波及匹配滤波的采样率数据根据滤波系数更新模块输出的均衡器滤波抽头系数进行构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡，输出滤波后的采样率数据；

所述信道估计模块根据线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据，采用基于采样率Zadoff-Chu序列完成对信道估计以及对均衡器滤波抽头系数的调整周期计算；

所述滤波系数更新模块根据信道估计模块提供的调整周期进行均衡器滤波抽头系数更新并输出到线性横向滤波模块；

所述均衡输出接口模块将线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。

优选地，SISO均衡器还包含自适应功率控制模块，用于对经匹配滤波后采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计，由功率估计结果自适应调整输入信号强度。

优选地，SISO均衡器还包含代价函数计算模块，所述信道估计模块根据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式；

工作于采样率数据频域均衡模式时进行以下操作：

a.1)本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算。

a.2）由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计。

a.3）两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似。

a.4）信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k。

a.5）由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k：

$W_k=\frac{H_k^{*}}{{\left|H_k\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_n^2/P_s}$

其中：

为噪声功率，P_s为信号功率。

工作于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式时进行以下操作：

b.1）本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算。

b.2）依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计。

b.3)两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似。

b.4)信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k。

b.5)由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k。

b.6)依据卷积运算的相关峰值门限判决结果提取码元周期信息供均衡器滤波抽头系数更接模块及代价函数计算模块进行更新。

所述代价函数计算模块根据信道估计模块提供的码元周期信息，在两次训练间依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，完成均衡器抽头系数W_k的自适应调整。

优选地，所述均衡输出接口模块还用于对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。其均衡结果如图6所示。

综上所述，本发明有以下五个主要的技术要点：

(1)均衡器不依赖于同步设计。传统码率或分数阶均衡器对定时同步性能要求高，传统基于训练数据跟踪信道参数均衡器对载波恢复和定时同步性能要求都很高。而基于采样率均衡处理，则可将均衡模块与同步模块独立开来，使对多径信道的自适应均衡先于同步进行。

(2)提高载波恢复及定时同步性能。传统基带接收方案中均衡器依赖于同步性能的同时，同步环路性能也依赖于均衡器的性能，二者之间是相互依存关系。该基带接收系统必然存在一个系统稳定时间，且二者之间的强耦合性必然导致系统稳定性的损失。若均衡处理与同步环节无关，则同步环路的输入已经是经均衡滤除码间干扰的数据，对同步环路的可靠性及环路跟踪性能将有提高。

(3)信道估计在采样率数据下进行，并用于均衡器滤波抽头系数更新。传统基于CAZAC序列的信道估计功能在码率f_data__rate下完成信道估计，并完成数据的频域均衡，对系统定时同步性能要求高。本发明中信道估计在采样率数据下完成，并可用于周期校准SISO时域均衡器抽头系数。

(4)数字AGC提高均衡器稳定性。均衡器滤波抽头系数迭代更新因子与输入信号功率有关，通过对输入数据功率估计可将数据功率限定的小幅波动以内，有利于提高滤波器的跟踪性能。

(5)对不同信道环境具有良好适应性。本发明有基于缓变信道环境的采样率数据频域均衡模式和快变信道环境的采样率数据周期校准时域自适应均衡模式。并且均衡器输出数据有数据率和采样率两路，可以根据需求灵活选用。

Claims (8)

1.一种基于采样率数据的SISO均衡方法，包含以下步骤： 

1）、对中频模拟数据采样，并对采样数据进行低通滤波及匹配滤波，得到均衡处理的采样率数据输入均衡器； 

2）、均衡器根据采样率数据基于Zadoff-Chu序列进行均衡器滤波抽头系数计算； 

3）、根据均衡器滤波抽头系数进行线性横向滤波，构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡； 

4）、均衡器将均衡后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。 

2.根据权利要求1所述的一种基于采样率数据的SISO均衡方法，其特征在于所述步骤1）中还包含对经匹配滤波后的采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计，由功率估计结果自适应调整输入信号强度。 

3.根据权利要求1所述的一种基于采样率数据的SISO均衡方法，其特征在于所述步骤2）中进行均衡器滤波抽头系数计算包含以下步骤： 

根据采样率数据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式； 

所述采样率数据频域均衡模式具体包括以下步骤： 

2.1.1)本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算； 

2.1.2）由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计； 

2.1.3）两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似；; 

2.1.4）信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k； 

2.1.5）由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k： 

其中：为噪声功率，P_s为信号功率； 

2.1.6）根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息，进行均衡器滤波抽头系数W_k更新； 

所述时域自适应均衡模式具体包括以下步骤： 

2.2.1）本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算； 

2.2.2）依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计； 

2.2.3两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似； 

2.2.4信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k； 

2.2.5由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k： 

其中：

为噪声功率，P_s为信号功率； 

2.2.6两次训练间均衡器依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，根据相关峰值门限判决结果提供的码元周期信息完成均衡器抽头系数W_k的自适应调整； 

2.2.7根据码元周期信息进行均衡器滤波抽头系数W_k更新； 

其中，所述的代价函数为: 

其中：代价函数J(n)，R_2i和R_2r均为实数，下标r表示信号实部，下标i表示信号虚部，E表示求期望，y表示接收信号，s表示理想信号，n表示采样序列号，代价函数中无输入信号瞬时值，最小化问题的解由w=arg minJ(n)给出，这是无约束最优化问题，取共轭梯度向量使用“最陡下降法”迭代计算： 

由上式可得出均衡器抽头系数递推公式和误差函数公式: 

均衡器抽头系数递推 

w(n+1)＝w(n)-μe^*(n)x(n) 

e(n)＝y_r(n)(|y_r(n)|²-R_2r)+jy_i(n)(|y_i(n)|²-R_2i ) 。

4.根据权利要求1所述的一种基于采样率数据的SISO均衡方法，其特征在于所述步骤3）中包含对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。 

5.一种基于采样率数据的SISO均衡器，包含信道估计模块、滤波系数更新模块、线性横向滤波模块、均衡输出接口模块，其中： 

所述线性横向滤波模块对经过低通滤波及匹配滤波的采样率数据根据滤波系数更新模块输出的均衡器滤波抽头系数进行构建多径衰落信道的“逆信道”，完成信道均衡，输出滤波后的采样率数据； 

所述信道估计模块根据线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据，采用基于采样率Zadoff-Chu序列完成对信道估计以及对均衡器滤波抽头系数的调整周期计算； 

所述滤波系数更新模块根据信道估计模块提供的调整周期进行均衡器滤波抽头系数更新并输出到线性横向滤波模块； 

所述均衡输出接口模块将线性横向滤波模块输出的滤波后的采样率数据输出至载波同步环路完成载波跟踪。 

6.根据权利要求5所述的一种基于采样率数据的SISO均衡器，其特征在于还包含自适应功率控制模块，用于对经匹配滤波后采样率数据，采用滑窗递归模式进行信号功率估计，由功率估计结果自适应调整输入信号强度。 

7.根据权利要求5所述的一种基于采样率数据的SISO均衡器，其特征在于还包含代价函数计算模块，所述信道估计模块根据对信道环境进行评估，缓变信道环境的采用采样率数据频域均衡模式，快变信道环境采用基于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式； 

工作于采样率数据频域均衡模式时进行以下操作： 

a.1)本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算； 

a.2）由卷积运算的相关峰值门限判决结果完成帧检测和信道冲击响应h_k估计； 

a.3）两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似； 

a.4）信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k； 

a.5）由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k： 

其中：

为噪声功率，P_s为信号功率； 

工作于采样率数据周期校准时域自适应均衡模式时进行以下操作： 

b.1）本地端Zadoff-Chu序列与含Zadoff-Chu序列接收信号作卷积运算； 

b.2）依据卷积运算的相关峰值门限判决结果完成以帧为周期的信道冲击响应h_k估计； 

b.3)两帧之间的信道响应以连续两次信道估计结果的高斯内插完成近似； 

b.4)信道冲击响应h_k经FFT可得频域信道响应H_k； 

b.5)由频域信道响应H_k计算均衡器滤波抽头系数W_k； 

b.6)依据卷积运算的相关峰值门限判决结果提取码元周期信息供均衡器滤波抽头系数更新模块及代价函数计算模块进行更新； 

所述代价函数计算模块根据信道估计模块提供的码元周期信息，在两次训练间依据LMS准则以及MCMA算法进行代价函数计算，完成均衡器抽头系数W_k的自适应调整。 

8.根据权利要求5所述的一种基于采样率数据的SISO均衡器，其特征在于所述均衡输出接口模块还用于对输入信号载波频偏进行比较，如果输入信号载波频偏较小，则直接输出码率数据，否则输出采样率数据进入载波同步环路完成载波跟踪再输出码率数据。 

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