CN104967584A - 一种用于短扩频码通信系统的码元级lms自适应均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种应用于短扩频码通信系统中的码元级LMS自适应均衡方法，属于无线通信技术领域。本发明方法基于最小均方准则的LMS自适应均衡算法，将受多径干扰的扩频信号解扩后看成是受用户间码元干扰的多路信号，且此用户间干扰具有时不变特性，利用导频信号和自适应均衡算法消除多用户间干扰。对比现有技术，本发明方法在保证同样均衡效果的前提下，复杂度低，采用LMS自适应均衡算法在码元级对解扩后的信号做均衡，不涉及矩阵求逆等复杂运算；吞吐量高，本发明方法用于对解扩后的信号做均衡后，能够有效降低算法运算的处理时延，避免了因为系统处理时延而导致均衡器性能大幅下降。

Description

一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法

技术领域

本发明涉及一种码元级LMS自适应均衡方法，特别涉及一种应用于短扩频码通信系统中的码元级LMS自适应均衡方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

扩频技术是无线通信系统中一种传输技术，它通过扩展发射信号的频谱宽度来提高通信系统的抗干扰性能。扩频发射信号占用的带宽一般远大于传输信息所需要的最小带宽。

一般认为，扩频系统具有良好的抗多径干扰的能力，对于直接序列扩频系统，当最大多径时延小于一个码元周期时，利用扩频序列良好的自相关特性，解扩后，多径干扰可以得到有效地抑制；使用RAKE接收机还可以搜集合并接收到的多径能量，进一步提高系统的性能。

但是，对于短扩频码通信系统，尤其是多用户的短扩频码通信系统，扩频码的自相关特性不理想，多径干扰会造成严重的用户间干扰，此时必须采用好的均衡技术以抵抗多径干扰。

在扩频信号的均衡算法中，可以采用码片级均衡算法来对抗多径干扰，但由于算法吞吐量不高，此种方法对处理时延的要求较高。在宽带无线扩频通信系统中，往往因为不能够及时进行运算，大大延长了收敛时间，降低系统性能。同时，应对长多径干扰的码片级均衡器需要较长的均衡阶数，大大增加了系统的运算复杂度和算法的处理时延。

本发明就是针对上述背景，提出了一种应用于短扩频码系统的码元级均衡算法。本算法能够在计算复杂度和均衡性能同码片级均衡算法相当的前提下，提高了均衡算法的计算吞吐量，在算法的实现中，能够降低收敛时延，提高系统性能。

发明内容

本发明的目的是为解决短扩频码通信系统中长多径延时干扰的问题，提出了一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法，包括以下步骤：

不失一般性，设扩频系统共包括U路用户信号，扩频码长度为G。

步骤1：在信号捕获阶段，利用滑动相关捕获中，相关峰之间的时差，对信道的多径干扰做一个估计，确定最长多径时延影响的码元长度N；

步骤2：设置码元均衡阶数为2×N+1；

步骤3：直接对捕获后的扩频信号进行解扩得到U路用户信号；

步骤4：初始化符号均衡器抽头系数W为一[U，U×(2×N+1)]矩阵：

W＝[W₁，W₂，…，W_v，…，W_U]^T，其中

$W_v=\left[\begin{array}{c}{m}_{1v}(-N),m_{1v}(-N+1),\mathrm{...},m_{1v}\left(N\right),m_{2v}(-N),m_{2v}(-N+1),\mathrm{...},m_{2v}\left(N\right),\\ \mathrm{...},m_{Uv}(-N),\mathrm{...},m_{Uv}\left(N\right)\end{array}\right]$

其中， $\begin{array}{cc}\left\{\begin{array}{ccc}{m}_{uv}\left(n\right)=1& ...& n=0\\ m_{uv}\left(n\right)=0& ...& n\≠0\end{array}\right.& 1\≤u,v\≤U\end{array}$

步骤5：令i时刻接收到解扩后U路信号包括前后N个码元的码元向量，表示为：

Y(i)＝[y₁(i)，y₂(i),…,y_U(i)]^T，其中

y_u(i)＝[y_u(i-N),y_u(i-N+1),…,y_u(i+N)]^T；

步骤6：经过本均衡矩阵均衡后的符号为：Z(i)＝W(i)×Y(i)，其中

Z(i)＝[z₁(i),z₂(i),…,z_U(i)]^T；

步骤7：在导频符号阶段，使用当前i时刻各用户导频符号d_u(i),1≤u≤U同均衡后符号z_u(i)相减，求出符号误差

E(i)＝[e₁(i),e₂(i),…,e_U(i)]^T,e_u(i)＝d_u(i)-z_u(i)；

步骤8：令均衡矩阵更新矩阵为：

ΔW(i)＝[ΔW₁(i)，ΔW₂(i)，…，ΔW_U(i)]^T，其中，ΔW_u(i)＝μ×e_u(i)×Y(i)^H

令：W(i+1)＝W(i)+ΔW(i)；

其中，μ为步长因子，它可以为一常数或可按照某种方法优选的变量；

步骤9：重复步骤6到步骤8，直到E(i)＝[e₁(i),e₂(i),…,e_U(i)]^T收敛。

有益效果

本发明方法的原理是基于最小均方准则的LMS自适应均衡算法。受多径干扰的扩频信号解扩后，可看成是受用户间码元干扰的多路信号，且此用户间干扰具有时不变特性。利用导频信号和自适应均衡算法，理论上可以在码元级完全消除多用户间干扰。

对比现有技术，本发明具有以下优点：

(1)复杂度低，采用LMS自适应均衡算法在码元级对解扩后的信号做均衡，不涉及矩阵求逆等复杂运算；

(2)吞吐量高，本发明方法用于对解扩后的信号做均衡后，能够有效降低算法运算的处理时延，避免了因为系统处理时延而导致均衡器性能大幅下降。

附图说明：

图1为本发明实施例一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法流程示意图。

图2为应用本发明实施例进行符号均衡与码片均衡的码元级均方误差收敛曲线对比图。

具体实施方式

为使本发明的目标，技术方案及优点更加清楚明确，下面将结合附图对本发明的实施例进行详细的描述。本实施例以本发明的技术方案为指导进行实际的实践核验，同时给出了详细的实施方式和具体的操作流程，但本发明的保护范围并不只限于如下的实施例。

本发明所述方法是一种码元级的LMS自适应均衡方法，为实现本发明，在系统开始进行均衡之前需要先发送一定数量的已知符号作为训练序列，然后本方法能够利用训练序列进行收敛，消除用户间的符号干扰。每次迭代过程包含了均衡滤波，误差计算和自适应更新均衡器抽头向量三个步骤。

实施例1

如图1所示为实施例一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法流程示意图，设置传输信号为码分复用的8路BPSK信号，取其前10000个符号作为导频序列，扩频码为8路Walsh码，扩频比G＝8；信道采用一个带直射径的多径衰落信道，过程如下：

步骤1：在接收机捕获信号期间，利用滑动相关捕获中，最大可分辨相关峰之间的时差τ，对信道的多径干扰做一个估计，确定最长多径时延影响的码元长度N＝τ/T_s，其中T_s为一个码元的持续时间。案例中，选取N＝5；

步骤2：解扩后的各用户导频信号d_u(N+1)进入系统数据寄存部分。设N为最长多径影响的符号范围，则每个用户符号寄存器中保存(2N+1)个用户符号。

步骤3:初始化符号均衡器抽头系数W为一[U，U×(2×N+1)]矩阵：

W＝[W₁，W₂，…，W_v，…，W_U]^T，其中

$W_v=\left[\begin{array}{c}{m}_{1v}(-N),m_{1v}(-N+1),\mathrm{...},m_{1v}\left(N\right),m_{2v}(-N),m_{2v}(-N+1),\mathrm{...},m_{2v}\left(N\right),\\ \mathrm{...},m_{Uv}(-N),\mathrm{...},m_{Uv}\left(N\right)\end{array}\right]$

其中， $\begin{array}{cc}\left\{\begin{array}{ccc}{m}_{uv}\left(n\right)=1& \mathrm{...}& n=0\\ m_{uv}\left(n\right)=0& \mathrm{...}& n\≠0\end{array}\right.& 1\≤u,v\≤U\end{array}$

步骤4:令i时刻接收到解扩后U路信号包括前后N个码元的码元向量表示为：

Y(i)＝[y₁(i)，y₂(i),…,y_u(i),…,y_U(i)]^T，其中

y_u(i)＝[y_u(i-N),y_u(i-N+1),…,y_u(i+N)]^T；

令均衡矩阵W与i时刻前后N个码元间隔内接收到的码元向量相乘得到i时刻码元均衡器输出的符号：Z(i)＝W(i)×Y(i)，其中

Z(i)＝[z₁(i),z₂(i),…,z_u(i),…,z_U(i)]^T；

步骤5:利用本地已知的各用户导频符号信息，与经过均衡后的导频符号估计信息相减，得到此时刻的均衡符号误差：

E(i)＝[e₁(i),e₂(i),…,e_u(i),…,e_U(i)]^T,e_u(i)＝d_u(i)-z_u(i)

步骤6:通过自适应滤波权值控制机制对滤波矩阵抽头数值进行调整，即自适应地根据E(i)值进行滤波器权值的调整和更新，以获得用于下一次均衡滤波的均衡矩阵系数。

具体为，下一次均衡过程中应用的滤波矩阵

W(i+1)＝W(i)+ΔW(i)

其中，

ΔW(i)＝[ΔW₁(i),ΔW₂(i),…,ΔW_u(i),…,ΔW_U(i)]^T,ΔW_u(i)＝μ×e_u(i)×Y(i)^H

μ为步长因子，在自适应均衡过程中，直接影响均衡器的性能，它可以为一常数或可按照某种方法优选的变量：比如可以引入变步长算法使步长依据随机误差值进行变化，在本实施案例中，μ＝0.00005。

在系统进行均衡的过程中，本发明所述的方法主要包括三个处理过程：(1)参照上述步骤3，根据当前均衡矩阵W(i)及均衡器的输入信号Y(i)确定当前的符号均衡结果Z(i)；(2)参照上述步骤4，利用接收端已知发端发送导频符号真实值D(i)，计算本次均衡误差E(i)＝D(i)-Z(i)；(3)参照上述步骤5进行均衡矩阵权值的调整。

在系统中循环执行第(1)(2)(3)三个过程，直到码元级均方误差收敛至平稳，表明自适应均衡算法已经收敛。

实验结果

对于传统码片级自适应均衡算法，算法需要在每个码片间隔完成一次迭代运算；设码片级自适应均衡算法的均衡阶数为(2*L+1),假设在实现中采用并行流水线算法，至少需要log₂(2L+1)阶延时。对于一些需要高速数据处理的应用，此延时是不可接受的，系统可能无法在一个码片间隔内完成一次算法迭代，大大降低了均衡器的实际性能。

本发明方法在一个码元间隔内进行一次迭代运算，设本码元自适应均衡方法的均衡阶数为2N+1，假设在实现中采用并行流水线算法，至少需要log₂(U×(2N+1))阶延时。在上述实例中，取U＝8,L＝44,N＝5；本发明自适应算法延时同传统码片级自适应均衡算法延时是相近的，但本发明算法每个码元间隔才进行一次迭代，对实际系统运算速度的要求更低。

同时，使用两种自适应均衡算法对一经过多径信道的码分复用信号进行均衡，取U＝8,L＝44,N＝5。码片级自适应均衡算法步长μ_c＝0.0002,码元级自适应均衡算法步长μ_s＝0.00005；实验结果如图2所示：可以看出本发明方法同传统码片级自适应均衡算法在码元级别的均衡性能相当：其收敛速度与剩余均方误差都在同一数量级。可见，本发明方法能够在不影响均衡算法性能的前提下，降低算法收敛所需时延，即大大提高了算法运算的吞吐量。

以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和优点益处都进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在信号捕获阶段，利用滑动相关捕获中，相关峰之间的时差，对信道的多径干扰做一个估计，确定最长多径时延影响的码元长度N；

步骤2、设置码元均衡阶数为2×N+1；

步骤3、直接对捕获后的扩频信号进行解扩得到U路用户信号；

步骤4、初始化符号均衡器抽头系数W为一[U，U×(2×N+1)]矩阵：

W＝[W₁，W₂，…，W_v，…，W_U]^T；

其中

$W_v=\left[\begin{array}{c}{m}_{1v}(-N),m_{1v}(-N+1),...,m_{1v}\left(N\right),m_{2v}(-N),m_{2v}(-N+1),...,m_{2v}\left(N\right),\\ ...,m_{Uv}(-N),...,m_{Uv}\left(N\right)\end{array}\right];$

其中， $\left\{\begin{array}{ccc}{m}_{uv}\left(n\right)=1& ...& n=0\\ m_{uv}\left(n\right)=0& ...& n\≠0\end{array}\right.,1\≤u,v\≤U;$

步骤5：令i时刻接收到解扩后U路信号包括前后N个码元的码元向量，表示为：

Y(i)＝[y₁(i)，y₂(i),…,y_u(i),…,y_U(i)]^T；

其中，y_u(i)＝[y_u(i-N),y_u(i-N+1),…,y_u(i+N)]^T；

步骤6：经过本均衡矩阵均衡后的符号为：Z(i)＝W(i)×Y(i)；

其中，Z(i)＝[z₁(i),z₂(i),…,z_u(i),…,z_U(i)]^T；

步骤7：在导频符号阶段，使用当前i时刻各用户导频符号d_u(i),1≤u≤U同均衡后符号z_u(i)相减，求出符号误差：

E(i)＝[e₁(i),e₂(i),…,e_u(i),…,e_U(i)]^T；

其中，e_u(i)＝d_u(i)-z_u(i)；

步骤8：令均衡矩阵更新矩阵为：

ΔW(i)＝[ΔW₁(i),ΔW₂(i)，…，ΔW_u(i),…,ΔW_U(i)]^T；其中，ΔW_u(i)＝μ×e_u(i)×Y(i)^H；

令：W(i+1)＝W(i)+ΔW(i)；

其中，μ为步长因子；

步骤9：重复步骤6到步骤8，直到E(i)＝[e₁(i),e₂(i),…,e_u(i),…,e_U(i)]^T保持平稳，表明自适应均衡算法已经收敛。

2.根据权利要求1所述的一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法，其特征在于：采用固定的步长值或使用变步长方法使μ随符号误差值自适应地变化。

3.根据权利要求1或2所述的一种用于短扩频码通信系统的码元级LMS自适应均衡方法，其特征在于：μ＝0.00005。