CN108712354A - 基于lms算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无线通信领域，公开了一种基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法及系统，该系统将基于变步长LMS算法的判决反馈均衡器应用于受干扰信号的接收处理中。由于无线通信信道存在时变性，为了使均衡器能够更好地实时跟踪信道变化，需要进一步加快LMS的收敛速度。本发明中的变步长LMS算法在初始工作阶段采用较大迭代步长加快收敛速度，在收敛阶段采用较小迭代步长减小稳态误差，能够有效恢复原始信号。本发明具有收敛速度快，稳态误差较小，处理时延小，易于实现等优点。

Description

基于LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法及系统
技术领域
本发明属于无线通信领域，尤其涉及一种基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法及系统。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：近年来，随着无线通信技术的发展，越来越多的通信应用出现在人们的生活之中。无线信道传输带来发送信号的衰落与畸变，以及收发机传输环境不同造成的多径效应严重影响了通信系统性能，降低了人们的日常通信体验。在接收端加入判决反馈均衡器是应对无线信道非线性失真的有效方法，均衡系统同时需要对实际信道的变化做出迅速反应以降低系统误差。基于FPGA进行均衡系统实现时，为了提高系统吞吐量，往往需要采用多级流水处理，由于反馈路径的存在，多级乘法运算带来的时延将严重制约系统整体性能。
传统LMS(最小均方)算法步长因子固定，当采用较大步长因子时能够较快收敛但稳态误差较大；当采用较小步长因子时稳态误差减小但收敛速度缓慢。为了解决上述矛盾并达到更好的收敛性能，本发明采用基于变步长LMS(最小均方)算法更新均衡器系数。在具体硬件实现中，为了达到更高的吞吐量需要采用流水线延迟结构，研究表明，对于延迟判决反馈系统，较大的延时会造成系统性能下降，因此进一步减小变步长LMS的计算时延十分关键。
目前性能不错的变步长LMS算法主要有以下两种：
第一、SVS-LMS算法：参考文献“一种信道变步长自适应滤波算法”(覃景繁，欧阳景正，数据采集与处理[J])。该算法虽然具有不错的收敛速度，但是当误差接近0时仍具有较长步长，对稳态误差特性造成影响。
第二、基于S函数的LMS算法：参考文献“基于S函数的改进变步长LMS自适应算法”(雷章勇，彭志炜，张俨，赵雪娇)。该算法具有不错的收敛性能，但计算时延相对较长。
综上所述，现有技术存在的问题是：传统LMS算法虽然稳定性较好，但收敛速度较慢；已有的变步长算法具有收敛速度快，稳态误差较小的优点，但计算时延较长，不利于延迟判决反馈均衡器的实现。
解决上述技术问题的难度和意义：实际通信中，信道时变特性会造成接收机性能的下降，如何有效跟踪信道特性十分重要，变步长LMS算法具有更好信道跟踪特性，能够提高接收机性能。但在具体实现中为了提高系统传输速率，采用的延迟反馈均衡器对于时延非常敏感，当计算时延大于15个单位延迟后系统极不稳定，因此需要进一步降低变步长LMS的计算时延。而现有变步长LMS算法的计算时延均大于2级乘法器的计算时延(约为10个延迟左右)，本发明为2个延迟，因此本发明能够达到更好的性能。
发明内容
本发明提供了一种基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法，该变步长LMS算法能够根据实际情况灵活地调整步长因子，在开始工作时采用较大步长以提高收敛速度，在收敛阶段采用较小步长以减小稳态误差。系统能够有效实现对时变信道的快速跟踪，收敛速度快，稳态误差小；并在此基础上进一步降低系统处理时延。
本发明是这样实现的，一种基于变步长LMS算法的延迟判决反馈均衡器系统，其步骤如下：
步骤1：建立无线通信系统数字基带模型，在接收端利用延迟判决反馈均衡器进行信道均衡处理，均衡器采用变步长LMS算法进行系数调整。前馈均衡器抽头系数为
反馈均衡器系数为其中NFF和NFB分别表示前馈均衡器与反馈均衡器的抽头个数；
步骤2：接收端信号采样后经匹配滤波器送入前馈均衡器中，假设第k采样时刻的接收序列为x(k)，则前馈均衡器输入序列可以表示为X(k)＝[x(k-N+1),...,x(k-1),x(k)]；
步骤3：将第k采样时刻判决后的信号d(k)送入到反馈均衡器，形成反馈均衡器的输入序列Y(k)＝[d(k-NFB+1),...,d(k-1),d(k)]。
步骤4：计算均衡器的输出值利用变步长LMS算法更新均衡器系数WFF(k)和WFB(k)，进行下一时刻计算。
系数更新步骤如下：
(1)计算均衡器的输出值对判决得到判决值d(k)，并按如下公式计算瞬时误差值：
其中，训练模式中dref(k)为相应训练序列值，判决引导模式中dref(k)为判决值d(k)，盲均衡模式中dref(k)由相应盲均衡算法决定；
(2)前馈均衡器与反馈均衡器抽头系数WFF(k)与WFB(k)的更新方式相同，为表述方便，这里以W(k)和X(k)分别表示第k采样时刻均衡器系数与输入序列，系数更新公式为：
W(k+1)＝W(k)-2μ(k)e*(k-mD)X(k-mD)
其中，D为延迟判决反馈单位计算时延，m为正整数；
(3)对于复信号，构建步长μ(n)与瞬时误差的模值|e(n)|的关系表达式如下：
μ(n)＝μmaxQ(α|e(n-mD)|-β)+μmin
其中，μmax表示迭代步长μ(n)的最大取值，μmin表示迭代步长μ(n)的最小取值，α(α＞0)，β(β＞0)。Q表示高斯分布的右尾函数，表达式如下：
具体实现中，将步长μ(n)的数值量化后存入FPGA中的ROM内，使用时进行查找即可，利用复数求模近似计算瞬时误差的模值|e(n-mD)|，减少计算时延，其表达式如下：
其中re和im分别为e(n-mD)的实部值与虚部值，Max为|re|和|im|中的最大值，Min为|re|和|im|中的最小值；
(4)重复步骤(1)至步骤(3)，计算步长μ(n)并更新均衡器系数W(k)。
步骤5：重复步骤2至步骤4，直到达到足够的训练次数。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
第一、与传统固定步长的LMS算法相比，本发明中的变步长LMS算法具有更快的收敛速度，更小的稳态误差。
第二、与现有变步长LMS算法相比，本发明中的变步长LMS算法将步长因子计算时延由现有方法的大于10个计算时延降低为2个计算时延，具有更低的运算时延，更易于实现。
附图说明
图1是本发明实施例提供的延迟判决反馈流程图；
图2是本发明实施例提供的步长μ(k)瞬时误差e(k)关系图(μmax)；
图3是本发明实施例提供的步长μ(k)瞬时误差e(k)关系图(μmin)；
图4是本发明实施例提供的步长μ(k)瞬时误差e(k)关系图(α)；
图5是本发明实施例提供的步长μ(k)瞬时误差e(k)关系图(β)；
图6是本发明实施例提供的channelA信道收敛性能仿真图；
图7是本发明实施例提供的channelB信道收敛性能仿真图；
图8是本发明实施例提供的channelC信道收敛性能仿真图；
图9是本发明实施例提供的信道突变时收敛性能仿真图；
图10是本发明实施例提供的采用不同延迟的判决反馈均衡器收敛性能图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示，一种基于变步长LMS算法的延迟判决反馈均衡器系统，包括步骤如下：
步骤1：建立无线通信系统数字基带模型，在接收端利用延迟判决反馈均衡器进行信道均衡处理，均衡器采用变步长LMS算法进行系数调整。前馈均衡器抽头系数为反馈均衡器系数为其中NFF和NFB分别表示前馈均衡器与反馈均衡器的抽头个数；
步骤2：接收端信号采样后经匹配滤波器送入前馈均衡器中，假设第k采样时刻的接收序列为x(k)，则前馈均衡器输入序列可以表示为X(k)＝[x(k-N+1),...,x(k-1),x(k)]；
步骤3：将第k采样时刻判决后的信号d(k)送入到反馈均衡器，形成反馈均衡器的输入序列Y(k)＝[d(k-NFB+1),...,d(k-1),d(k)]。
步骤4：计算均衡器的输出值利用变步长LMS算法更新均衡器系数WFF(k)和WFB(k)，进行下一时刻计算。
步骤4.1：计算均衡器的输出值对判决得到判决值d(k)，并按如下公式计算瞬时误差值：
其中，训练模式中dref(k)为相应训练序列值，判决引导模式中dref(k)为判决值d(k)，盲均衡模式中dref(k)由相应盲均衡算法决定；
步骤4.2：前馈均衡器与反馈均衡器抽头系数WFF(k)与WFB(k)的更新方式相同，为表述方便，这里以W(k)和X(k)分别表示第k采样时刻均衡器系数与输入序列，系数更新公式为：
W(k+1)＝W(k)-2μ(k)e*(k-mD)X(k-mD)
其中，D为延迟判决反馈单位计算时延，m为正整数；
步骤4.3：考虑到复信号，构建步长μ(n)与瞬时误差的模值|e(n)|的关系表达式如下：
μ(n)＝μmaxQ(α|e(n-mD)|-β)+μmin
其中，μmax表示迭代步长μ(n)的最大取值，μmin表示迭代步长μ(n)的最小取值，α(α＞0)，β(β＞0)。Q表示高斯分布的右尾函数，表达式如下：
具体实现中，将步长μ(n)的数值量化后存入FPGA中的ROM内，使用时进行查找即可，利用复数求模近似计算瞬时误差的模值|e(n-mD)|，可有效减少计算时延，其表达式如下：
其中re和im分别为e(n-mD)的实部值与虚部值，Max为|re|和|im|中的最大值，Min为|re|和|im|中的最小值。
具体的步长μ(k)瞬时误差e(k)关系(μmax)如图2所示；步长μ(k)瞬时误差e(k)关系(μmin)如图3所示；步长μ(k)瞬时误差e(k)关系(α)如图4所示；步长μ(k)瞬时误差e(k)关系(β)如图5所示。
步骤4.4：重复步骤4.1至步骤4.3，计算步长μ(n)并更新均衡器系数W(k)。
步骤5：重复步骤2到步骤4，直到达到规定的训练次数
以下结合仿真实验，对本发明的技术效果作以说明：
1.仿真条件：
本发明采用Matlab R2016a进行软件仿真，具体仿真参数如下表所示
2.仿真内容与结果
本发明在上述仿真条件下进行了性能仿真，并与传统LMS算法、SVS-LMS算法和基于S函数的LMS算法进行了仿真对比。
如图10所示，时延较大会对系统性能造成严重影响。
由图6至图8可以看出，在三种不同衰落程度的信道中，本发明所提供的变步长LMS算法均具有不错的收敛特性：算法在刚开始跟踪信道时选用较大步长，收敛速度相较于传统LMS算法提升很大，相较于其余变步长LMS算法也有一定提升；在收敛阶段，各变步长LMS算法均有较小的稳态误差。
由图9可以看出，本发明所提供的变步长LMS算法具有良好的跟踪特性，能够有效应对无线通信中信道突变，快速跟踪信道变化。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法，其特征在于，所述延迟判决反馈均衡方法步骤如下：
步骤1：建立无线通信系统数字基带模型，在接收端利用延迟判决反馈均衡器进行信道均衡处理，均衡器采用变步长LMS算法进行系数调整；前馈均衡器抽头系数为
反馈均衡器系数为其中NFF和NFB分别表示前馈均衡器与反馈均衡器的抽头个数；
步骤2：接收端信号采样后经匹配滤波器送入前馈均衡器中，假设第k采样时刻的接收序列为x(k)，则前馈均衡器输入序列可以表示为
X(k)＝[x(k-N+1),...,x(k-1),x(k)]；
步骤3：将第k采样时刻判决后的信号d(k)送入到反馈均衡器，形成反馈均衡器的输入序列Y(k)＝[d(k-NFB+1),...,d(k-1),d(k)]；
步骤4：计算均衡器的输出值利用变步长LMS算法更新均衡器系数WFF(k)和WFB(k)，进行下一时刻计算；
步骤5：重复步骤2至步骤4，直到达到足够的训练次数。
2.根据权利要求1中所述的基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法，其特征在于，步骤1中的无线通信系统数字基带模型采用正交相移键控(QuadraturePhase ShiftKeying，QPSK)调制，其信道采用三种不同衰落程度的频率选择性衰落模型，信道响应分别为channelA＝[0.04 -0.05 0.07 -0.21 -0.5 0.72 0.36 0 0.21 0.030.07]，channelB＝[0.407 0.815 0.407]和channelC＝[0.227 0.460 0.688 0.4600.227]。
3.根据权利要求1中所述的基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法，其特征在于，步骤3中符号判决方式为QPSK硬判决，即根据待判决信号的符号位信息判决出对应的调制星座。
4.根据权利要求1中所述的基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法，其特征在于，步骤4中的变步长LMS算法对前馈均衡器与反馈均衡器抽头系数WFF(k)与WFB(k)进行更新，系数更新步骤如下：
步骤4.1：计算均衡器的输出值对判决得到判决值d(k)，并按如下公式计算瞬时误差值：
其中，训练模式中dref(k)为相应训练序列值，判决引导模式中dref(k)为判决值d(k)，盲均衡模式中dref(k)由相应盲均衡算法决定；
步骤4.2：前馈均衡器与反馈均衡器抽头系数WFF(k)与WFB(k)的更新方式相同，为表述方便，这里以W(k)和X(k)分别表示第k采样时刻均衡器系数与输入序列，系数更新公式为：
W(k+1)＝W(k)-2μ(k)e*(k-mD)X(k-mD)
其中，D为延迟判决反馈单位计算时延，m为正整数；
步骤4.3：对于复信号，构建步长μ(n)与瞬时误差的模值|e(n)|的关系表达式如下：
μ(n)＝μmaxQ(α|e(n-mD)|-β)+μmin
其中，μmax表示迭代步长μ(n)的最大取值，μmin表示迭代步长μ(n)的最小取值，α(α＞0)，β(β＞0)；Q表示高斯分布的右尾函数，表达式如下：
具体实现中，将步长μ(n)的数值量化后存入FPGA中的ROM内，使用时进行查找即可，利用复数求模近似计算瞬时误差的模值|e(n-mD)|，减少计算时延，其表达式如下：
其中re和im分别为e(n-mD)的实部值与虚部值，Max为|re|和|im|中的最大值，Min为|re|和|im|中的最小值；
步骤4.4：重复步骤4.1至步骤4.3，计算步长μ(n)并更新均衡器系数W(k)。
5.一种利用权利要求1至4任意一项所述的基于变步长LMS算法处理时延敏感的延迟判决反馈均衡方法构建的延迟判决反馈均衡系统。
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