CN104104627A - 基于初始化参数传递的并行判决反馈均衡方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种多路正交调制信号的时域均衡方法，通过多个相同结构的判决反馈均衡器实现，多个判决反馈均衡器组成均衡器组，其中的判决反馈均衡器数目与多路正交调制信号的路数相同；每个判决反馈均衡器由前馈滤波器、反馈滤波器和符号检测器组成；其中的一个判决反馈均衡器接收训练序列，进行初始化参数迭代训练，当其满足模式切换条件时，将其前馈滤波器的系数传递给其余并行前馈滤波器，反馈滤波器的系数传递给其余并行反馈滤波器，使所有判决反馈均衡器快速实现初始化；然后，均衡器组由训练模式切换到判决引导模式，进入跟踪阶段；在跟踪阶段，不再依赖训练序列，采用判决引导算法对参数进行进一步迭代，直至收敛；在这个过程中，每一个判决反馈均衡器可以根据经过信道后的调制信号进行参数调整。

Description

基于初始化参数传递的并行判决反馈均衡方法及装置

技术领域

本发明涉及无线电通信中的自适应均衡方法，尤其涉及一种多路正交调制信号的均衡方法。

背景技术

多路信息传输方法在同一时间内利用多路相互正交的调制信号传输信息，可有效提高通信系统的有效性。目前广泛应用的正交频分复用技术（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，OFDM）是一种典型的多路传输方法。非正弦时域正交调制方法采用时域正交、频谱交叠的多路椭圆球面波函数(Prolate Spheroidal Wave Functions，简称PSWF)脉冲组传输信息，并利用脉冲组间的正交性解调信息，有高频谱利用率和高功率利用率的优点（专利：王红星, 赵志勇, 刘锡国, 毛忠阳, 张磊, 舒根春, 非正弦时域正交调制方法，授权号：ZL200810159238.3）。上述两种调制方法均采用多路正交调制信号传输信息。利用不同调制脉冲之间的正交性可有效消除脉冲间干扰，但其也较容易受到信道非线性失真的影响。

信道均衡是补偿信道非线性失真影响的有效手段之一。目前，自适应均衡方法能够根据信道特性的变化调整其滤波器参数，以满足某种最佳准则的要求，是目前广泛应用的一种均衡方法。从自适应模式上，均衡算法可以分为三种基本模式：一是基于训练的自适应均衡算法；二是基于判决引导技术的自适应均衡算法；三是基于盲技术的自适应均衡算法。第一种模式简单易行，但需要发送序列，信息传输效率低；第二种模式不需要训练序列，但在信号失真较大时，会使均衡器虚假收敛到局部极小值；前两种模式通常结合使用，即所谓半盲方法，是指先对发送训练序列进行参数初始化，待系数充分收敛后，切换到判决引导模式；第三种模式利用信号的有限统计信息来均衡信道，不需要训练序列，但复杂度高，补偿精度不如非盲算法。针对多路正交PSWF调制信号，目前已知的均衡方法主要有两种，第一种方法是在已获得信道特性的前提下，通过拟合信道频谱逆特性获得均衡器频谱特性（见文献：钟佩琳，王红星，赵志勇等，非正弦时域正交调制信号频域均衡算法分析[J].中国电子科学研究院学报，2010, 5(3): 291-296.），再利用均衡器对接收信号进行补偿。该方法虽然计算简便，补偿精度较高，但需要已知信道特性，且不具备信道跟踪能力，因此应用范围受到限制。第二种方法采用并行线性均衡器组，以码元速率对每一路解调数据分别进行均衡，并基于同一频段脉冲受到信道影响基本相同的特点，仅对某一路均衡器进行训练，将收敛后的参数传递给其他均衡器，由此降低训练和计算复杂度（见文献：潘耀宗，孙小东，钟佩琳，等，一种新的基于PSWF非正弦短波通信的均衡方案[J]. 电子与信息学报，2012, 34(12): 2862-2868.）。这种方法采用的是线性自适应均衡算法，对定时误差非常敏感，且当信道具有频谱零点时会导致噪声的增强；此外，训练过程需持续到参数完全收敛，所需训练序列较长，且训练完成后各均衡器无法根据信道特性的变化进行跟踪调整，上述因素都导致该方法补偿精度有限。

在其他通用均衡算法中，判决反馈均衡算法在没有发生差错传递的情况下，能够很好的均衡信道而不引入噪声增益，较线性均衡算法具有更高的补偿精度。为降低训练复杂度，判决反馈均衡方法中的训练过程可仅出现在初始化阶段，进入跟踪阶段后将采用判决引导模式进行参数的自主迭代，这种情况下训练模式到判决引导模式的转换机制对整个均衡器的初始化性能和复杂度起到了关键作用。目前，判决反馈均衡器大多根据瞬时误差与门限的关系来确定何时进行转换。由于在初始阶段瞬时误差波动较大，这种机制使得均衡器在两种模式之间进行频繁切换，此时符号判决的可靠性低，也可能最终导致跟踪阶段整体误差升高。根据目前所掌握的文献资料，判决反馈均衡算法在多路正交调制信号均衡中的应用还未见相关报道。

发明内容

本发明的目的是针对线性均衡方法精度有限、传统判决反馈均衡方法对多路正交调制信号训练复杂度大的问题，提供一种低复杂度的多路正交调制信号判决反馈均衡方法。基本思路是：在已有的基于判决引导技术的自适应均衡算法基础上，采用并行判决反馈均衡器组替代线性均衡器组，在初始化阶段通过单个判决反馈均衡器的少量训练和参数传递实现多个并行判决反馈均衡器参数的快速初始化；提供一种基于输出加权平均的模式切换方法，对均衡器组由训练模式切换到判决引导模式的时机进行快速准确的判断，从而有效降低整个均衡器组训练和计算复杂度。

本发明所提出的判决反馈均衡方法结构如图1所示。该均衡方法通过多个相同结构的并行判决反馈均衡器构成判决反馈均衡器组，判决反馈均衡器的数目与多路正交调制信号的路数相同。每个判决反馈均衡器由前馈滤波器、反馈滤波器和符号检测器组成。

本发明的均衡方法的工作过程为：接收信号                                                经相关解调后，得到M路解调信号，，均衡器由M个并行判决反馈均衡器构成。为便于实现速率匹配，各判决反馈均衡器中的前馈和反馈滤波器分别具有相同的抽头数和。该均衡器的工作过程分为初始化和跟踪两个阶段，在初始化阶段仅对其中一个判决反馈均衡器（为叙述简便称为判决反馈均衡器1）进行初始化参数迭代训练，当判决反馈均衡器1的几次输出加权平均值大于门限值后，将前馈滤波器1的系数传递给其余并行前馈滤波器，反馈滤波器1的系数传递给其余并行反馈滤波器，使所有均衡器快速实现初始化。然后，判决反馈均衡器组由训练模式切换到判决引导模式，进入跟踪阶段。在跟踪阶段，不再依赖训练序列，采用判决引导算法，由符号检测器输出产生参考信号，对参数进行进一步迭代，直至收敛。在这个过程中，每一个判决反馈均衡器根据经过信道后的调制信号分别进行参数调整。

在训练和跟踪两个阶段中，均衡器系数的收敛都是基于MSE准则来实现，两个阶段的代价函数分别为：

                                                                (1)

其中，为判决反馈均衡器1的训练序列，为判决反馈均衡器1的输出，为符号检测器1的输出，为第s个判决反馈均衡器的输出，为第s个符号检测器的输出，表示计算判决反馈均衡器1的包含第k次在内的前p次输出待检测量的绝对值平均值，d是模式切换的判决门限。

具体算法步骤和流程如下：

1) 初始化阶段。发送训练序列，此时，判决反馈均衡器1输入表示为

                                    (2)

设置判决反馈均衡器1的抽头系数向量为：

                                                                         (3)

根据输入信号和抽头系数，得到待判决符号序列，表示为：

                                                                                                          (4)

误差信号为：

                                                                                                        (5)

根据代价函数，得到初始化阶段的参数更新方程：

                                                                                       (6)

2）模式切换。当判决反馈均衡器1在初始化阶段进行第k次迭代时，计算包含第k次在内的前p次输出待检测量的绝对值平均值，表示为：

                                                                                                   (7)

其中，p为权值参量，。本发明给出的p的最佳取值是10或11。设置门限为d=0.5。

当判决反馈均衡器1输出均值大于判决门限d时，将参数传递给，所有判决反馈均衡器由初始化阶段切换到跟踪阶段，代价函数转为采用。

基于输出加权平均的模式切换方法用均衡器输出均值代替了瞬时误差和误差估计，均值变化更为平缓稳定，能够准确的反映出均衡器初始化收敛情况。同时，权值参量p的恰当设置也尤为重要，在一定的范围内p越大，越能准确的对均衡器模式转换进行判断。但p值过大或过小都将影响均值变化的稳定性，导致计算量增加或初始化过程延长，降低效率。

在实际均衡器工作中，无法像仿真中那样通过尝试确定最佳p值，但p值存在一个最佳的取值范围，因此，为了使该方法具有更大灵活性，可以先将经验值作为p的初值，然后在迭代初期，如果输出均值呈增长趋势，说明在不断增大，则p值可以适当减小或保持不变，当输出均值低于0.5且呈下降趋势，说明在小幅值处抖动，这时的判决不可靠，p值可以适当增大，减少计算量。直到输出均值稳定在门限值0.5以上，该计算过程终止。

3) 跟踪阶段。输入信号为接收到的实际信号，不再包含训练序列，采用下述判决引导算法，以各符号检测器的输出作为参考信号引导各判决反馈均衡器进行参数迭代。各判决反馈均衡器的参数迭代更新过程如式(8)至式(11)所示，。

获得输入：

                                  (8)

均衡过程表示为：

                                                                                                        (9)

经过均衡后的信号误差估计为：

                                                                                                      (10)

均衡器的参数更新过程为：

                                                                                     (11)

根据代价函数，当时，参数达到收敛，不再进行更新。

4) 均衡及误差函数监测。当判决反馈均衡器组的参数达到收敛后，采用该抽头系数对失真信号进行补偿，并对误差函数进行监测，以跟踪信道特性的变化。直到信道特性发生剧烈变化，且多次迭代没有明显减小时，则重新发送训练序列，回到步骤1)。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

① 采用判决反馈均衡算法，与现有多路正交调制信号线性均衡方法相比，训练只在初始化阶段进行，复杂度低；判决反馈结构能够消除前一码元对当前码元的干扰，均衡补偿精度高；具有跟踪能力，可根据信道的变化进行参数修正。

② 采用参数传递方式，较一般的并行信号判决反馈均衡方法复杂度降低。一般的并行信号判决反馈均衡方法分别对每一个均衡器进行训练，当并行脉冲数较多时复杂度较高。由于同频段脉冲受到信道影响基本相同，因此，对其中一路信号对应的均衡器进行参数初始化所得的参数也适用于其他均衡器，并可以在跟踪阶段进行进一步调整，降低了训练和计算复杂度。

③ 新的模式切换方法避免了现有基于瞬时误差和误差估计的切换方法存在的在迭代初期频繁切换模式的问题，能够快速准确判断最佳模式切换条件。输出加权平均方法计算简便，与参数迭代同时进行，以这少量的计算节省了由频繁模式切换所需的更大计算量和更多时间消耗。新的模式切换方法不仅降低了复杂度，也对均衡器的稳态误差有一定的改善。

在该判决反馈均衡器中，初始化阶段的训练模式和跟踪阶段的判决引导模式之间的切换条件直接影响了整个均衡器的初始化性能和复杂度。已有判决反馈均衡器模式切换方法大都基于瞬时误差或误差估计与门限的关系。通过观察图2中单次训练过程中均衡器1的输出及其与训练序列的瞬时误差可知，这类方法在迭代初期转换频繁，导致符号判决可靠性低，而均衡器的输出的取值相对于误差要稳定得多。图2中，瞬时误差在均衡器迭代的初始阶段波动较大，在0到1之间快速起伏。即使迭代100次左右也仍然出现较大的瞬时误差，难以确定均衡器何时完成初始化，同时，也难以确定适当的门限。门限设置过高，将可能导致均衡器初始化不充分，收敛到局部极值，而无法收敛到MMSE意义下最优解。门限设置过低，将导致过度初始化，浪费计算资源，降低有效信息传输效率。实际上，在上述仿真条件下，多次试验证明均衡器初始迭代30-50次后进入跟踪，即可收敛，但从瞬时误差取值变化上却无从判断。而通过观察均衡器输出，发现其在迭代60次后，取值明显集中在1和-1附近，绝对值基本，说明这时均衡器已经充分的初始化。再仔细观察，在迭代30-50次时，虽然变化较大，但其几次迭代的绝对值平均值已稳定在0.5以上。

在与图2相同的仿真条件下，对p取9到11时的均衡器输出均值进行了仿真，如图3所示。从图3可以看出，随着迭代次数的增大，输出均值的取值曲线呈上升趋势，且逐渐趋于平稳。令模式转换判决门限d为0.5，在迭代30次之前，输出均值在0.5上下起伏，需要进行一次模式转换，之后开始基本保持在0.5以上。当p=9时，迭代30~43次之间仍有取值低于0.5的情况，而当p=10和p=11时，迭代31次以后均值基本稳定在0.5以上，且p=11时更能明确判断出，在该次训练中最佳的转换时刻就在迭代31次后。此外，通过仿真发现，不同次的训练中最佳转换时刻会有差异，但基本都维持在次范围内，p的最佳取值仍然是10或11。

附图说明

图1是基于初始化参数传递的并行自适应判决反馈均衡器结构图。

图2是单次训练过程中瞬时误差和均衡器输出的取值变化图，所用均衡器阶数为2，步长为0.03。

图3是p取不同值时的取值变化。

图4是本发明方法的收敛特性及与现有方法的比较。

图5是本发明方法的误码特性及与现有方法的比较。

图6是基于初始化参数传递的并行自适应判决反馈均衡器实现装置结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

实施例一

设计要求：在FIR型信道条件下，对信道非理想特性影响进行补偿，并较现有线性均衡方法和一般判决反馈均衡方法在收敛特性、差错性能方面有较大改善。该方法对OFDM调制信号、基于PSWF的正交脉冲调制信号等多路正交调制信号均适用。这里以多路时域正交PSWF调制信号为例，对该方法进行说明。

时域正交PSWF调制信号频段为[17~19]GHz，码元周期为4.5ns，并行路数为16。信道系数，采用本发明，均衡器阶数为，，初始化中心抽头系数为0.1，其余为0，步长为0.015，前馈和反馈滤波器均采用符号速率，p=10。收敛性能仿真中，E _b/N ₀为15dB，仿真平均次数为200。根据图1均衡器结构，具体实现过程如下：

① 初始化阶段。发送训练序列，获取判决反馈均衡器1输入信号

                                   (12)

输入信号与均衡器权向量相乘，得到判决反馈均衡器1的输出

                                                                                                        (13)

权向量参数更新

                                                                       (14)

② 模式切换。计算判决反馈均衡器1的输出加权平均值

                                                                                                 (15)

若，则将参数传递给，并切换模式进入跟踪阶段，否则返回步骤①。

③ 跟踪阶段。每一均衡器分别获取输入信号

                                 (16)

均衡补偿

                                                                                                       (17)

权向量参数更新

                                                                       (18)

④ 均衡及误差函数监测。当保持为零时，判决反馈均衡器组的参数达到收敛，采用该抽头系数对失真信号进行补偿，并对误差函数进行监测，跟踪信道特性的变化。当信道特性发生剧烈变化，多次迭代没有明显减小时，重新发送训练序列，回到步骤①。

根据上述步骤可使均衡器组参数收敛，在上述条件下采用本发明方法的均衡器收敛特性如图4所示，图4同时给出现有线性均衡方法以及一般判决反馈均衡方法在相同条件下的收敛特性，以进行比较。本发明的稳态误差较线性均衡方法改善4dB，较一般判决反馈均衡方法改善约0.5dB。

图5给出了上述三种方法的误比特率性能。当误比特率为10^-4时，本发明所需信噪比较线性均衡方法有2dB的改善，较一般判决反馈均衡方法有0.2dB的改善。

实施例二

这里给出了该均衡方法的一种实现装置，该装置的基本结构如图6所示。该装置由相关器、前置滤波器组、反馈滤波器组，符号检测器以及并串转换器五类模块组成。相关器用于将接收信号与本地模板脉冲组分别进行相关运算，每路脉冲得到一个输出量。相关器得到的各路输出量分别输入滤波器中。前馈滤波器和反馈滤波器用于对相关器输出量进行滤波，使判决得到的符号误差绝对值最小。符号检测器用于对滤波器的输出进行判决。并串转换器用于对各路符号检测器的输出进行并串转换，得到最终的解调数据。

Claims (4)

1.一种多路正交调制信号的时域均衡方法，其特征是：均衡方法通过多个相同结构的判决反馈均衡器实现，多个判决反馈均衡器组成均衡器组，其中的判决反馈均衡器数目与多路正交调制信号的路数相同；每个判决反馈均衡器由前馈滤波器、反馈滤波器和符号检测器组成；其中的一个判决反馈均衡器接收训练序列，进行初始化参数迭代训练，当其满足模式切换条件时，将其前馈滤波器的系数传递给其余并行前馈滤波器，反馈滤波器的系数传递给其余并行反馈滤波器，使所有判决反馈均衡器快速实现初始化；然后，均衡器组由训练模式切换到判决引导模式，进入跟踪阶段；在跟踪阶段，不再依赖训练序列，采用判决引导算法对参数进行进一步迭代，直至收敛；在这个过程中，每一个判决反馈均衡器可以根据经过信道后的调制信号进行参数调整；在初始化和跟踪两个阶段中，均衡器系数的收敛都是基于最小均方误差准则准则来实现。

2.如权利要求1所述的均衡方法，其特征是：所述的模式切换条件是，当判决反馈均衡器1的几次输出加权平均值大于门限值时，进行模式切换。

3.如权利要求1所述的均衡方法，其特征是：所述的判决引导算法，以各符号检测器的输出作为参考信号引导各判决反馈均衡器进行参数迭代。

4.一种实施权利要求1所述的均衡方法的装置，该装置由相关器、前置滤波器组、反馈滤波器组，符号检测器以及并串转换器五种模块组成；相关器用于将接收信号与本地模板脉冲组分别进行相关运算，每路脉冲得到一个输出量；前馈滤波器和反馈滤波器用于对相关器输出量进行滤波，使判决得到的符号误差最小，相关器得到的各路输出量分别输入各个前馈滤波器中，前馈滤波器利用接收信号和发送训练序列的之间误差来得到其滤波器系数，并对输入量进行滤波，利用反馈滤波器对前馈滤波器的输出量进行修正后，符号检测器用于对该修正量进行判决；并串转换器用于对各路符号检测器的输出进行并串转换。