CN1112010C - 自适应均衡的多方式装置 - Google Patents

Abstract

数字通讯系统接收机使用的均衡装置之特征在于，其预测器(11)是纯循环的，其相位均衡器(12)是纯横向的，而此二部件的相对位置是可调换的，有许可估计判定误差性能和按照接收困难的评估标准控制此二部件间的调换的装置，预测器在前端且进行自适应最佳化以白化其输出端，而相位均衡器(12)在后端且在困难接收周期中进行自适应和自学习最佳化，而预测器(11)在后端且相位均衡器(12)在前端，则两个一起都进行自适应最佳化、以使在容易接收周期中判定电路(2)的输出(d(n))和其输入(w(n)或y(n))之间的判定误差减小至最低限度。对预测器(11)最好输送估算过的数据，该装置因而成为循环式的而不是线性的(DFE)。

Description

自适应均衡的多方式装置

本发明涉及一种用于数字通讯系统接收机的均衡装置(或均衡器)。

在当前的数字通讯系统中，接收机包括有若干功能，其中有解调，也就是说接收信号的基带转换，均衡、同步(节奏和载波)、信道的判定和译码。

均衡主要是为了排除符号间干扰(IES)的发生可能。后者是一种和传播环节总的说不能满足被约定称之的Nyquist标准的事实有关的现象。这可能由于在发射和接收的滤波问题上的一种恶劣策略、取样时间的调整不好而发生，这只会造成一种特别的情况，或者是一种多途径传播的现象。

另外要提出，对于所有目的，一个数字通讯系统可以被概念化地看成一个速度为1/T、且通过一个给定的离散的脉冲响应的信道的、向一个通常复杂的、维数有限的符号表中的值发射符号的发射源。此发射速度即成为调制的速度，通常用Baud表示，T为指示分隔开两个连续符号的发射的时间间隔(符号延续时间)。

从历史上看，最初用于和符号间的干扰现象作斗争的装置是由Lucky在他的出版物中介绍的：

[1]R.W.LUCKY，″Automatic Equqlization for digitalCommunications″，

他首先涉及到自适应型“同步”线性横向滤波器(在一个符号延续时间中只使用一个取样)，由于传输信道的变化性质，自适应性变得很必要。横向滤波器的系数是按照一个消除(按照anglo-saxonne术语为Zero Forcing-零干扰力)符号间干扰的标准实现的，此程序导致将卷曲的频谱均衡。这就是均衡器名称的由来。

此横向均衡器的原理表示在图1上，其中前向滤波器1具有转换函数B(z)，而判定电路2位于前向滤波器1的后端。

只是较晚才出现了使用均方误差最小化作为最佳化标准的自适应式均衡器。事实上可以证实，在噪音强烈的信道的情况，IES的消除可以转换为在均衡器输出端处噪音的大 增强而使性能大为降低，相反EQM的最小化标准被证实是一个正确的折衷办法 可以大大降低IES而不会显著增大噪音。

均衡通常在两个阶段进行。在第一个阶段中，装置由一个足够长以保证收敛的学习程序引导，之后在第二阶段，装置转为自适应，也就是说由自己本身的判定引导。

再往后，特别在出版物：

[2]C.A.Belfiore，J.H.Park“Decision FeedbackEqualization”，Proceedings of the IEEE 67(8)，(79年8月)中作者提出依靠判定(均衡器反馈判定或DFE)返回的非线性循环式均衡器，其中被确定数据被再次注入构成均衡器的循环式部分的后向滤波器3中，如图2中所示。

此方法因此许可在最好情况下消除或至少大

降低了因果性质的IES，保留的显然没有判定错误。这种新的结构因此应该在信道特别敏感时可能有很有意义的性能。不幸，这些装置同时得以被证实对于这样的判定错误非常敏感，以致在苛刻情况下一种错误传播现象有时达到使此种装置发散。在这样情况下，实际上被迫将装置重新进行初始化，很明显需要一个必需有周期特性的新的学习程序。这对于一种给定的应用最少表现出了在线上信息流量的不可忽视的增大。

从另一观点来看，如果一个判定返回(DFE)的非线性均衡器从误差概率的最小化标准(等效于效果推断法的最大限度可能标准)来看真的并非最佳，那么当在脉冲响应长度被证实很长时，在：[3]G.D.Forney，Jr，“Maximum likelihood sequsnce estimation of digital sequences in thepresence of Intersymbol Interference”IEEE trans.Inform，Theory，Vol.IT-18，pp.363-378，1972年5月中首次叙述的最佳接收机便应很快变得不能实现。事实上，一个这样的装置最初进行了一次传输信道的离散脉冲响应的估算，接着在所有可能的序列中搜索最接近在解调器输出端的观察的(矢量)的那个序列。现时，这种接收机的使用通过了在[4]G.D.Forney，Jr.“The Viterbi A1gorithm”，Proc，IEEE，Vol.61，pp.268-278，1973年3月中描述的Viterbi算法的使用。后者的重大好处之一是可以取判定“顺流而下”而不会损坏最佳状态。很明显，为了开始对发射的最可能的符号序列取得判定，没有必要接收到完整的信息。这时，作为例子，对于一次2个状态(MDP2)的相位移动的调制且在离散脉冲响应的长度10的情况，一个和这种系统相联系的格栅包含有1024个状态，而对于一个MDP4包含有1048576个状态。事实上，这使这种类型的接收机至少对于“实时”应用是完全不能实现的。当增大发射的符号字母表的大小时困难增加得更多。因为，这种技术只对于短干扰才是真正可以考虑的，除非将传输信道的离散脉冲响应的长度任意截短。这很显然要引起最佳状况的损坏。

一个这样的干扰长度(10个符号时间长度)对于若干种应用是完全典型的，特别是对于移动无线电信道、对流层的、电离层的信道，或者还有在海底声学信道中，以及在电话线路方面的同样的信道是这样的。此外，任何同样的东西，显然都可以找来用于将愈来愈多的重要的传播物送向这一类的信道，这将不可避免地表现为离散脉冲响应尺度的伸长。因此，为了说明理由，一个海底声学信道可以给出数十个符号时间长度T的离散脉冲响应。因而，一个判定返回(DFE)的非线性均衡器，即或是次于最佳的，也较有益处，但它们常由于误差传播现象而难于使用。

至今为止可以看到，在均衡方法中基本存在着两种结构。一种是线性横向的，另一种是判定返回(DFE)的非线性循环式均衡器。这第二种结构确实能带来对于某些类型的信道愈加不可忽略的种类，并另外带来在均衡器输出端处噪音的大 降低。虽然这样，一种学习程序的必不可少的存在意味着传播物、以及因而引起的频谱阻塞的不可忽视的增加。这是在自学者(盲目)均衡方法中若干当前研究工作的开展的深刻理由。目的是许可不用学习程序而将信道均衡，也就是说，只从输入数据的统计分布的终究合法的知识出发。

许多作者对此题目作出了不可忽视的供献，其中有：

[5]Y.Sato，″A method of self-recoveringequalization for multilevel amplitude modulation″，IEEETrans.Com.，COM-23，pp.679-682，June 1975；

[6]D.N.Godard，″self-recovering equalizationand carrier tracking in two-dimensional data communicationsystems″，IEEE Trans.Com.，COM-28，pp.1867-875，November1980；

[7]A.Benveniste，M.Goursat，″Blind equalizers″，IEEE Trans.on Com.，Vol.32，1984，pp.871-883；

[8]G.Picchi and G.Pratti，″Blind equalizationand carrier recovery using a ′stop and go′decision-directed algoritbm″，IEEE Trans.Com.，COM-35，pp.877-887，Novembre 1987；

[9]O.Macchi，Yi Gu，″Self-adaptativeEgualization with a mixed backward and forward predictor″，ISELDECS，Kharagpur，India，pp.437-440，Dec.1987；

[10]O.Shalvi，E.Weinstein，″New criteria forblind deconvolution of nonminimum phase systems channels″，IEEE Trans.Inform.Theory，vol.IT-36，No.2，pp.312-321，March 1990；

[11]B.Porat，B.Friedlander，″Blind equalizationof digital communication channels using high-ordermoments″，IEEE Trans.on Signal Processing，vol.39，pp.522-526，Feb 1991；

[12]K.Hilal，P.Duhamel，″A blind equalizerallowing soft transition between the constant modulusalgorithm and the decision directed algorithm for PSKmodulated signals″，Internat.Conf on Comm.，Geneva，Switzerland，pp.11144-1148，May 1993.

所有这些算法都不言明地参考量级大于2的统计数据，因为一个非最小相位的信道为了其反转(重叠合法)必需使用这些时刻。

这种类型的第一均衡器一般是使用的线性横向结构。其他作者和特别是O.Macchi等在其出版物：

[13]C.A.Faria Da Rocha，O.Macchi，″A novelself-learning adaptative recursive equalizer with uniqueoptimum for QAM″，ICASSP，Adéla de 94；

[14]C.A.Faria Da Rocha，O.Macchi，J.M.T.Romano，″An adaptative non linear IIR filter for self-learning equalization″，ITS 94，RIO DE JANEIRO中对线性循环式结构感兴趣。那里的均衡器基本由一个横向线性的前向滤波器(逆预测器)、一个纯粹循环式的后向滤波器(预测器)和一个增益自动控制(CAG)构成。仍要测定最佳化标准。其中的最小化应能导致一种和Wiener观点的可能的最佳解决办法接近的解决办法。

同样是这些作者提出一种独创性的代价函数[13]，这是白化(全盲)标准和平方误差(相对于被取判定估算)的最小化标准的线性组合。主要思想是从盲标准出发逐渐转向平方误差最小化标准，均衡器因而变得受判定的引导。从此开始，不再总是用确定的数据去代替提供给后向滤波器输入端的数据，因而被从循环式线性结构过渡到了(DFE)的非线性结构。这个思想被证实在使得可能对其他自学性的算法行不通的信道进行均衡这个意义上是极为有意义的。然而，尽管这种思想有独创性以及在自学性均衡的计划上的无可争辩的贡献，这种结构具有若干方面似乎可以加以改进。

在同一年，O.Macchi等[14]提出一种结构，基本上由一个预测器、一个增益自动控制(CAG)和一个包含有一个循环式部分的全通滤波器组成。其中的预测器对幅度信道、相位全通和CAG进行均衡、承担正确水平的恢复和解决载波复原问题。一个增大的收敛速度被无可争辩地得到，而此系统不许可考虑最佳的结构可逆性而不降低性能，这在非稳定信道情况有形成重大缺陷的危险。

和本发明的根本区别在于这一事实，即[14]中叙述的相位(全通)均衡器同样包含一个循环式部分。因为，当它在进行方式上变换时以及为了从一种判定返回非线性结构充份地得到好处，不得不顶着性能降低的困难，将两个后向滤波器换成一个单一的等效滤波器(循环式)。此后，如果信道由于变故而变坏，就没有可能在后面恢复复原了。相反，按照本发明的装置包含有一个单一的、纯粹循环式的预测器，这便是它和[14]中叙述的装置的深刻不同之处。

本发明提出一种均衡装置，用于数字通讯系统的接收机。该种装置包括有增益自动控制装置、载波恢复装置、用于数据的相位均衡的装置、以及一个用于数据的幅度均衡的预测器、一个判定电路。此装置的特征在于，该预测器是纯粹循环性的，相位均衡器是纯粹横向的，而这两个部件的相对位置是可以调换的，该装置许可通过判定误差评价性能和按照估计接收困难的标准、控制两个部件之间的交换，预测器在前端且在自适应和自学方面被最佳化、以使其输出白化，而相位均衡器在后端且在接收困难的周期中在自适应方面被最佳化，当预测器在后端而相位均衡器在前端，两个联合一起在自适应方面进行最佳化，以使判定电路的输出和其输入之间的判定误差在容易接收周期中降低到最低限度。

提出的结构是自适应的，这是一个显著的新颖之处。

在收敛相位中，此结构表现为一个真实增益、一个纯循环式的预测器、一个横向线性滤波器、和一个相位校正器的链接。在线性横向滤波器前端的白化滤波器的存在能使后者收敛得更快。

在工作方式上，保留的结构和以前的相同，差别是预测器的和横向滤波器两者要对调。

这样，此循环式装置具有双重的优点。一是在其初始阶段为完全自学型的(盲的)。二是按照均方误差的最小化的标准由判定引导逐渐趋向一个DFE型的装置，在这种状态下装置保持自然而使信道不会衰减太大。相反，当传播条件使信道变得过于艰难且因此均方误差超过某个阈值时，该装置便转入一个相应于收敛阶段的一个盲结构中。

因此，作为本发明的目的，本装置许可在其结构的自适应性问题的研究和收敛性的计划上都得到很有意义的特性。和以往技术的通常的均衡器不同，此根本特性许可它适应处于苛刻状况中的信道的起伏。

此外，本发明提出的装置特别适用于非稳定信道，尤其是移动无线电信道、电离层信道、对流层信道和海底声学信道。

本发明同样提出一种用于数字通讯系统的接收机的均衡方法。

本发明的其他特性和优点还将从后面的叙述中得出。此叙述是纯粹说明性的，而不是限制性的。阅读时应参照附图，其中：

-图1是一个横向线性均衡器的原理图；

-图2是一个判定返回均衡器的原理图；

-图3是一个说明对于本发明的收敛阶段按照一个可能的实现方式的装置的结构的简图；

-图4是一个说明对于本发明的进行阶段按照一个可能的实现方式的装置的结构的简图；

-图5是一个说明对于实行阶段按照一个可能的结构的变动方案简图；

-图6a和图6b是对于PORAT和FRIEDLANDER类型的一个信道给出幅度响应和相位响应对频率的函数的图；

-图7是在复平面中说明对应图6a和图6b的发射信道的转换函数的零点(零用+标志)和预测器的转换函数1/(1+C(z))的极(极用‘o’标志)相对于单位圆的位置的一种表现法；

-图8a和图8b表示在一种调制MDP4的情况下分别相应于按照本发明的装置的输入端处的信号和输出端处的信号的星座；

-图9a和图9b是其上作为被接收符号数目的函数分别画有瞬时平方误差和在最小平方意义上估算的平方误差的图；

-图10是其上作为被接收符号数目的函数画有表示在最小平方意义上被估算的信号y(n)和z(n)的偏差的曲线的图；

-图11是其上作为100次试验中被计算符号数目的函数画有均方误差的图；

-图12a和图12b是对于MACCHI类型的一个混合信道给出幅度响应和相位响应对频率的函数的图；

-图13是在复平面中说明对应图12a和图12b的发射信道的转换函数的零点(零用+标志)和预测器的转换函数1/(1+C(z))的极(极用‘o’标志)相对于单位圆的位置的一种表现法；

-图14a和图14b表示在一种调制MDP4的情况下分别相应于按照本发明的装置的输入端处的信号和输出端处的信号的星座；

-图15a和图15b是其上作为被接收符号数目的函数分别画有瞬时平方误差和在最小平方意义上估算的平方误差的图；

-图16是其上画有表示在最小平方意义上被估算的信号y(n)和z(n)的偏差的曲线的图；

-图17是其上作为100次试验中迭代次数的函数画有均方误差的图；

-图18和图19是和图3和图4中说明一个依据本发明的被细分的均衡器的类似的图解表示。

本发明提出的均衡装置根据其处于收敛阶段(阶段1)还是进行阶段(阶段2)，也就是说根据建立的状况而呈现出有两种不同结构。这两种结构被画在图3和图4上。

在收敛阶段期间使用的结构中，一个线状的纯粹循环式的预测器(白化滤波器)位于本身为自学习型(盲)的横向滤波器的前面。在进行阶段中，横向滤波器位于循环式预测器的前面，后者被供给以判定的数据。对于横向线性部分也和对于可循环部分一样，最佳化标准也变为均方误差最小化标准。因此事实上发生的结构改动都伴随有最佳化标准的同时变化。

这样，按照该信道的困难程度并根据输出端信号性能如在最小平方(RLS)意义上估算的均方误差的测量标准，装置从图3所画的那种自学型线性可循环结构转变成图4上说明的线性非可循环结构(DFE)，或者相反，从一种由判定引导的DFE型结构变成一种自学型线性可循环结构。

现在将一方面对收敛阶段的相应结构，另一方面对进行阶段的相应结构进行叙述。

阶段1：收敛阶段/接收困难的阶段

图3说明的收敛结构包含一个实型g的增益自动控制部分10，一个有转换函数1/(1+C(z))的预测器1，一个有转换函数B(z)的横向滤波器12，和一个相位误差补偿装置13。指出一点很重要，即以增益g作为特征的CAG可以位于该电路上的其他处，特别是在纯可循环预测器11和横向滤波器12之间，或在相位误差补偿装置13的前端或后端。

增益g是根据一个盲标准实现的。预测器11根据一个白化(幅度均衡)标准和横向滤波器12根据一个涉及量级大于2的统计数据(相位均衡)的盲标准。为了实现横向部分的比率可以使用许多算法，特别是上述的1至14条中的那些。

载波恢复13，也就是说估算剩余相位误差及其具有和exp(-j0)的乘积的形式的补偿，例如可按照一个均方误差的最小化标准进行。制成的误差信号可以接着这样地滤波，以重新回到一个等效于二阶(或按照使用的滤波器的类型选择一个大于2的阶)的相位伺服的装置。此装置13也可以位于该电路链的其他点处，尤其是在预测器11和横向滤波器12之间。

载波恢复13在这种收敛阶段中是唯一由判定引导的功能。其他功能从毫不依靠适当装置(阈电路)作出的判定的标准得到最佳化。

此第一阶段因此是完全自学型(盲)的。

各个基本装置较好地具有它的适当的最佳化标准，这对比出它整体是一个很坚实的结构。

此外，预测器11白化输送到横向滤波器12输入端的数据，在这种度量中，输入信号的自动相关模型被证实是状况很好的，因而可以发现这对收敛时间有不可忽视的好处。

另外，如果不计及和可能的插入有关的任何考虑，CAG10和载波恢复装置的位置没有任何绝对重要意义。这样，CAG10(以g为特征)可以位于预测器11和横向滤波器12之间，或者在相位误差补偿装置13的前端或后端而毫无区别。然而，在一个未来的插入中，在各个附图上表示的这个位置似乎是一个有意义的位置，至少对于那些涉及增益g的是这样。事实上，使其位于相位误差补偿装置13的前端或后端会要求引入对进行方式(总是专用于执行)进行划分，而位于预测器和横向滤波器之间则表达出要求将预测器输出数据和横向滤波器输入数据储存起来，这毕竟不难办到。阶段2：进行阶段/容易接收的期间

从信道实际上均衡以后，能在例如最小平方的(Recursive LeastSeuil)意义上从被估算的EQM观察推断出、更正确地是将此值和一个阈值相比较，可以重新布置一个有转换函数1/(1+C(z))的预测器11和有转换函数B(z)的横向线性滤波器。

这样得到的新结构(选择器在位置b，如图4所示)在装置的线性方面完全等效于以前的结构。只要再将后向滤波器输入处的数据y(n)换成为被确定的 $d\left(n\right)\exp (-j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1)),$ 即预先在相位上进行了校正的数据，便按照均方误差的最小化标准由判定进行引导，重新回到典型的DFE(选择器在位置a)。

当然，如果选择用 $\exp (-j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1))$ 在前端进行相乘，这就是说例如在装置的输入端如同图5上所表示的，将数据y(n)简单地但不断进展地换成确定的数据

这样，当从阶段1向阶段2过渡时，在可循环部分的输入端处的观察矢量由信号

y(n-2)、y(n-3)、...、y(n-m)组成。反之，当从阶段2过渡到阶段1时，在可循环部分的输入端处的观察矢量由信号y(n-1)、 $(\hat{d}n-3),...,\hat{d}(n-m)$ 组成。

另外，可以保留将CAG10组合到线性横向滤波器12B(z)中的可能性，将g阻挡在以前的值处，此行动是唯一可选择的，因为对这些极不稳定的信号，希望保留CAG保持适应能力的可能性。

这种结构的改动是完全可逆的。一个这样的特性是极有意义的，并能许可在苛刻情况下逐渐回到收敛阶段，也就是说，回到一个完全自学性的阶段，纯粹可循环性的预测器11寻求重新使信道在幅度上均衡，同时横向滤波器12寻求接着作相位均衡。

作为补偿，当信道的苛刻情况得到缓解，这在其中表现为有关均方误差的减轻(例如在最小平方意义上进行估算(RLS))，而系统这时再次以判定返回转向一个可循环结构。这里该系统无可否认地同时提供了一种有独创性的和特别好的特性。

就发明人所知，当前不存在这种类型的能实现结构调动、也就是说一种在均衡器前后进行部件调动的装置。

和这种结构调动并行的是用于改变为实现横向和可循环部件的比例所必需的功能的方法。在阶段1，这些代价函数只是建立在知道输入信号的统计数据的基础上，但在阶段2中，保留的最佳化标准是均方误差的最小化。这些方面被清楚地在附加技术中进行了描述。

最后，而且这也是该装置的另一项独创性，在阶段2中在对确定的数据进行近似估算的基础上，当被估算数据的近似不充分时，可遵照图4的方案用y(n)置换相位校正数据即 $\hat{d}\left(n\right)\exp (-j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1)).$ 这同样能降低单独的判定误差对有关的均方误差增大的影响。这种策略当然能使前述保留装置处置一种这类的近似估算时更强有力。当不作这种估算时转换开关位于a位置。

这样，预测器或者可以从判定电路2的输出端得到已作相位校正的估算数据

或者可以从预测器11的输出端取得数据。该装置包含一个装置以用于按照对被估算数据作近似估计的上述标准，在两种输送数据(图4上的b和a)间进行倒换。

现在将对本发明的均衡装置的一个实施例作详细叙述。

收敛阶段/困难接收期间支配该装置运转的方程式有如下一些：

t(n)＝x(n)g(n-1)                             (I-1)

z(n)＝t(n)-[z(n-1)...z(n-N)]C(n-1)           (I-2)

y(n)＝B^T(n-1)z(n)                            (I-3)

其中z(n)＝[z(n)z(n-1)...z(n-L)]^T

       B＝[b₀...b_L-1b_L]^T $w\left(n\right)=y\left(n\right)\exp (-j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1))---(I-4)$

作为例子，矢量B的初始化可以象序列B＝[00001]^T那样进行，而C是N维的零矢量。要注意N当然应该选择得大于或等于传输信道的转换函数F(z)的零点的个数。同样，横向均衡器的维数(L+1)应该选得足够大，使之能够合适地处理在单位圆外面和紧挨着它处的零点。

实际增益g的实现是按照[1]和[2]中最初宣布的标准进行的。

G(n)＝G(n-1)+μ_G[1-|z(n)|²]

g(n)＝√|G(n)|                           (I-5)或者还有：

g(n)＝|G(n)|                             (I-5bis)

相位误差的实现可以是按照一个同样的由判定引导(估算)的平方误差的最小化的策略进行的。误差信号通常用一个数字滤波器(相位提前积分器)进行滤波，有两个系数G1和G2作为其特征：

e(n)＝Im{w(n)[d(n)-w(n)]^*}                (I-6) $s\left(n\right)=(e\⊗f)\left(n\right)\mathrm{etz}\left\{f\left(n\right)\right\}=G_1+\frac{G_2}{1-z^{-1}}---(I-7)$ $\widehat{\mathrm{\θ}}\left(n\right)=\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1)+{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{\θ}}s\left(n\right)---(I-8)$

相位的实现一开始就应从开头出发，尤其对于其离散脉冲响应是复型的信道。相反对于实脉冲响应的信道，当在最初的迭代期间停止实现，可以查到更快的收敛。这可以用下面事实来解释，即这时只在IES的一部分已被去除的时刻以后才引入由判定引导的标准很有好处，这可以增大被确定的数据的可靠性。

信号Z(n)的白化是用一种“随机梯度”技术(SGLMS算法)将其偏差E{|Z(n)|²}减小至最低限度而得到的。事实上大家知道，按照Wiener的观点，最佳解决办法能将预测的正交误差z(n)变成矢量Z(n)的不同分量。在这些情况中取样z(n)和被时间长度N限制的范围无关。矢量C的实现方程因此如下：

C(n)＝C(n-1)+μ_cz(n)[z(n-1)...z(n-N)]^H(I-9)指数H表示转置和共轭操作。

为了矢量B的实现，对若干代价函数、特别是Godard函数(常模数算法)进行了检验。同样，发明人对将Godard函数和一种Benveniste-Goursat类型的策略联系起来的混合策略很感兴趣。他们另外在若干信道上检查了不同的标准。这些信道中包括PORAT和FRIEDLANDER类型[11]的和MACCHI类型[13]的信道。

使用的迭代技术是一种“随机梯度”技术(它同样可以是可循环最小平方技术)。和前面列举的策略对应的不同误差信号的表达式有：e_God(n)＝y(n)[1-|y(n)|²]    Godard[6]          (I-10)e_sw(n)＝-y(n)|y(n)|²        shalvi-wenstein[10](I-11)e_DD(n)＝(^d(n)exp(j^θ(n-1))-y(n)]LMS           (I-12)

                               (判定引导)e_Benv(n)＝k₁ e_DD(n)+k₂ e_cod(n)|e_DD(n)|          (I-13)

                         Benveniste-Godard

按照保留的标准，也就是说代价函数e_x(n)，实现矢量B的一方程式可写成：

B(n)＝B(n-1)+μ₃e_x(n)z^*(n)                      (I-14)

可以看到，按照保留标准此算法显然是自学型的。在所有的模拟中表现最快的那些标准是Godard的标准。它们可能和Benveniste策略有关。后者许可从一种自学型(Godard)的标准由判定(定向判定)引导容易地进入一个LMS型的最后的标准。

更准确地说，B的实现是按照Godard的标准起动，然后在以最小平方意义上估算的z(n)的偏差达到一个给定阈值时转向Benveniste类型的策略。用于这种估算的典型的疏忽因子已被确定为λ＝0.99。

另外，初始矢量B(O)已被任意稳定在B(O)＝[0 0...1]^T。参考系数的初始位置和初始值当然可以修改。换句话说，横向线性滤波器可能不是唯一非因果的。

恢复延迟δ无论如何会等于横向滤波器12的非因果部分的维数。

·进行/容易接收期间的阶段。

当在可循环最小平方(Recursive Least Square)意义上估算的均方误差(EQM)下降到某一稳定阈值以下，例如对于一个调制MDP4此稳定值在0.2，被估算的EQM的实现方程式如下： $\mathrm{EQM}\left(n\right)=\mathrm{\λEQM}(n-1)+(1-\mathrm{\λ}){|\hat{d}\left(n\right)\exp \left(j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1)\right)-y\left(n\right)|}^2---(\mathrm{II}-0)$ EQM(O)＝1

在此情况下，预测器11和线性横向滤波器12被调换位置并过渡到DFE方式，也就是说用预先相位校正好的确定数据即后面部分的 $\hat{d}\left(n\right)\exp \left(j\widehat{\mathrm{\θ}}(n-1)\right)$ 去取代y(n)。

均衡器因而整个从一种线性循环结构过渡到一种非线性循环结构(DFE)。

此外，还对代价函数进行修改并按照EQM的最小化标准(判定引导的SGLMS算法)实现B和C。不论在结构水平还是在代价函数水平，此修改明显是可逆的。

与此双重作用并行，同样可以将实增益g(n)限制在其先前的值处。这时横向滤波器12被当作一个典型的线型横向均衡器，可以承担起自适应增益自动控制的工作。换句话说，最后的结构完全等效于一个DFE(判定反馈均衡器)结构。其优点是，当被估算的EQM超过临界阈值时，可以简单地回复到一个可循环和线性的全盲结构。

该算法的实现方程式如下：

t(n)＝x(n)g(n-1)                                      (II-1)

p(n)＝B^T(n-1)T(n) avec T(n)＝[t(n)...t(n-L)]^T         (II-2)

y(n)＝p(n)-C^T(n-1)Y(n)                                (II-3)

Y(n)＝[^d(n-1)exp(j^θ(n-2))...^d(n-N)exp(j^θ(n-N-1))]^T

w(n)＝y(n)ex p(-j^θ(n-1))                            (II-4)

同时必需确定以下表达式：

z(n)＝t(n)-[z(n-1)...z(n-N)]C(n-1)     (II-5)

z(n)＝[2(n)z(n-1)...z(n-L)]^T           (II-6)

实增益g的实现可以按照在收敛阶段使用的标准进行，或者那时此增益可归并到矢量B的实现中。相位误差的实现对于它是按照和在初始相位中相同的策略进行的。

实现矢量B和C的方程是一个由判定引导的典型的LMS算法的那些方程，即： $B\left(n\right)=B(n-1)+{\mathrm{\μ}}_B[\hat{d}\left(n\right)\exp (j^\mathrm{\θ}(n-1))-y\left(n\right)]T*\left(n\right)---(\mathrm{II}-7-a)$ 相应于位置a中断器(判定反馈均衡器)。 $B\left(n\right)=B(n-1)+{\mathrm{\μ}}_B[\hat{d}\left(n\right)\exp (j^\mathrm{\θ}(n-1))-y\left(n\right)]Z*\left(n\right)---(\mathrm{II}-7-b)$ 相应于位置b中断器。 $C\left(n\right)=C(n-1)-{\mathrm{\μ}}_C[\hat{d}\left(n\right)\exp (j^\mathrm{\θ}(n-1))-y\left(n\right)]Y*\left(n\right)---(\mathrm{II}-8)$

最后，在进行阶段，CAG10可以归并到线性横向均衡器中，在这种情况下只需将参量g限制在它的前面的值处即可。这在稳定信道上是特别有意义的。在这种情况下，明确回复到一种性能得到了解的DFE型结构。更好的是，当判定误差数达到一个临界阈值，典型的DFE会由于判定误差的传播现象而发散。相反，如果是新策略或者在苛刻情况下，估算的均方误差超过临界阈值致使该装置受到结构改动而回到自学方式。现在一开始不再会有由误差传播现象引起的重大发散危险了。这是值得注意的一点。

最后，复原的延迟总是等于线性横向均衡器的非原因部分的长度L，并这样稳定于参考系数的初始位置。这已在若干苛刻的混合信道上得到证实。

性能

作为本发明目的的上述装置以及有关算法已经成功地对海底声学通讯的实信号在特别有反射的情况下(试验盆和海底微弱水平传播)进行了检验。

同时对该装置及有关算法的运行也在MACCHI和PORAT与FRIEDLANDER的信道上对MDP4(QPSK)型调制进行了模拟。在每种情况下数据的偏差都在1进行规格化。信噪比被确定在15dB。预测器11的维数N被选择等于5。L稳定于19，这使得线性横向均衡器的维数等于20。

对于每次检验模拟了随机频率偏移ΔF，使乘积ΔFxT在区间[0，0.002]中是均匀分布的，其中T通常表示符号的时间长度。同时我们也同样对每次检验引入了一个在[0，∏]上均匀分布的初始相位误差。

.PORAT与FRIEDLANDER的信道

此信道在单位圆的两边都有零点。其离散脉冲响应如下：

f＝[2-0.4 * j 1.5+1.8j 11.2-1.3*j 0.8+1.6*j]

值得注意的是，和下面例子中使用的相反，此脉冲响应是复的。表示出了此信道的相位、幅度的频率响应(在图6a和6b上)，以及单位圆转换函数的零点的位置(图7)。

然后，用一种特殊的印记法考察了预测器(11)的转换函数1/(1+C(z))的极点的最后位置。将要特别注意(同时按照理论)传输信道(混合型信道)的转换函数F(z)的2个外部零点的对称的2个内部极点的存在。

在图8a和8b上出现的是开始的星座和w(n)信号按照最后1000个数值的星座。

此外，经常在一个特别的文件的情况，在图9a和9b上表示出瞬时平方误差和按最小平方(RLS)观点估算的EQM的变化。可以看到，收敛大约位于1000次迭代处，点很惹人注目，这比用以往技术的装置要快得多。

按RLS观点估算的y(n)和z(n)的偏差的变化给出在图10中。又一次可以看到收敛发生在大约1000次迭代处。

最后，在图11上给出了估算的EQM的变化。这估算是在处理100个随机得到的印记和对按可循环最小平方(RLS)观点估算的均方误差取算术平均值时得到的。此结果可以检验新装置和有关的算法的效能。

特别可以看到，在一种MDP4类型的调制的情况，对于“随机梯度”类型的算法，收敛时间约为1000个符号的时间长度。作为比较，一个如Godard引用的那种自学型线性横向均衡器一般需要15000个符号的时间长度，并显示出均方误差的放大约为3.5dB。

.MACCHI信道

此信道在单位圆内外都有零点，其离散脉冲响应如下：

f＝[0.8264 0.1653 0.8512 0.1636 0.81]

在图12上，表示出了此信道的相位、幅度的频率响应以及单位圆转换函数的零点的位置。

按照一种特别的安排，考察了预测器(11)的转换函数1/(1+C(z))的极点的最后位置。将要特别注意(同时按照理论)传输信道的转换函数F(z)的2个外部零点的对称的2个内部极点的存在。

在图14上出现的是开始的星座和w(n)信号按照最后1000个数值的星座。我们的装置大 降低了符号间的干扰。

此外，经常在一个特别的文件的情况，在图15上表示出瞬时平方误差和按最小平方(RLS)观点估算的EQM的变化。从中可以看到，收敛大约位于1000次迭代处。

同时，图16给出从y(n)和z(n)估算的的偏差的变化。这估算是按可循环最小平方(RLS)观点得到的，疏忽因子为0.99。

最后，在图17上给出了在处理100个印记得到的的EQM的变化。此结果可以证实新算法在新信道上的效能。

应用

本发明所覆盖的范围当然是在其中通常判定返回式非线性均衡器在当今时代特别有用的电磁波的、移动无线电的和海底声学的远程通讯领域。这些信道表现出极不稳定的特性，同时显示出一般有长的脉冲响应。另外，电缆通讯也同样可以从这个新发明中得到好处。它们事实上一般以覆盖许多个符号时间长度的脉冲响应为特征因而用于使用最佳接收机时相当不好。

本发明涉及的调制类型大体是如同2至4个相位状态的调制(MDP2、MDP4)那样的线性调制、幅度调制(MA)和使用两个正交载波的幅度调制(MAQ)，一种在当前应用中使用很广的调制。

本发明的有效领域同样伸展至使用着空间和频率多种差别的技术的接收机。这种接收机的按照均方误差最小化观点的最佳结构在每个线路上都是由一个线性横向滤波器(步伐为T)12和一个循环滤波器构成的。

另外此结构可以伸展至分段类型的均衡器(按照anglo-saxonne术语为“空间分段均衡器”)，也就是说那种和所说的“同步的”均衡器(按照anglo-saxonne术语为“T空间均衡器”)相比每个符号时间长度使用多于一个取样的均衡器。这些分段装置通常带来增益是由于它们有这样的性能，使它们对于选择取样时刻相当不敏感。这和同步均衡器的情况绝对不同。

分段均衡器的一个可能的实施例表示在图18和图19上。在收敛周期或叫困难接收周期装置的结构是按照图18。分别记为x1(n)和x2(n)的交错编织的信号表示为：

x1(n)＝x(nT+τ)

x2(n)＝x(nT+τ-Δ)其中例如、而且确实一般也是Δ＝T/2，τ表示取样的相位。

转换函数1/(1+C(z))的纯循环的预测器11对于信号x1(n)和x2(n)输入所经的两个电路中是共用的，并被最佳化以便将输出端z1(n)白化。CAG10被实现是用于使预测器11输出端的z1(n)信号的平均功率和它的标称功率相自适应。横向线性滤波器在12a和12b被注明了参考数据。它们对于两个信号中的各个都是不同的，并且以它们各自的转换函数B1(z)和B2(z)作为特征。这些函数构成相位均衡器并能被前面叙述的算法之一自适应。为此只要注意到信号y(n)还可以写作如下形式即可：

           y(n)＝B^T(n-1)z(n)

B^T＝[B1^T B2^T]

z(n)^T＝[z1(n)^T Z2(n)^T]

z1(n)＝[z1(n) z1(n-1)...z1(n-L)]^T

z2(n)＝[z2(n) z2(n-1)...z2(n-L)]^T

B1＝[b_0，1...b_L-1，1b_L，1]

B2＝[b_0，2...b_L-1，2b_L，2]

和以前的装置中一样，例如，从按最小平方(RLS)观点估算的均方误差一降低到某一个阈值之下，装置的结构便被按图19改变。同时用于不同参数的自适应的最佳化标准转化为均方误差的最小化。从其产生的方程和前面叙述的完全类似。

另外，增益g和载波恢复装置的位置可以象前面一样位于电路链上的其他位置。

最后而且作为一种一般的观点，和本发明的目的装置有关的上述算法是使用一种“随机梯度”类型的迭代技术。当然，另一种方法特别是“循环式最小平方”(Recursive Least Seuil)方法带有疏忽因子可以被考虑用于加速收敛过程和用于更好地观察传输信道的快速起伏。这个的代价是计算的复杂性增大。

同样，评价性能的装置可以计算判定电路2的输入端和输出端之间的均方误差，或者还有例如计算判定电路2的输出信号的陡度。后者对信道的重叠合程度实际地作出计算，或相同地对均衡过程的进展状态进行计算。

另外，装置13的位置许可对相位误差进行校正，当然可以和前述的变动方案的不同。

特别是，在图5说明的结构上的变动中，相位校正装置13和滤波器12的位置可以倒换。这种结构的有关方程式从前面叙述的方程式推导出来。

这种结构修改还许可此外节省一个复相乘，因为后向滤波器C(z)那时由被确定的数据

直接提供并代替 $\hat{d}\left(n\right)\exp (j\widehat{\mathrm{\θ}}\left(n-1\right).$

同样还有，可以想出不同的策略来进行结构和算法的变动。确实可以使用两个阈值J1≤J0并要求，如果而且只有如果EQM(n)≤J1，阶段1(收敛)向阶段2的过渡才会发生，而阶段2向阶段1的过渡也只在如果而且只有如果EQM(n)≥J0时才会发生。这特别可防止在某些敏感的情况下经常倒向。

总之可以想出一种更复杂的装置，用它可以同时和经常地管理一个和初始的、所说的“收敛的”阶段的结构相当的装置。后者对于该装置偶然由于恶劣的传输条件而从进行方式(阶段2)倒向收敛方式(阶段1)的情况将更快地。

Claims (11)

1.一种均衡装置，用于数字通讯系统的接收机，该种装置包括有增益自动控制装置(10)、载波恢复装置(13)、用于数据的相位均衡的装置(12)、以及一个用于数据的幅度均衡的预测器(11)、一个判定电路(2)，此装置的特征在于，该预测器(11)是纯粹循环性的，相位均衡器(12)是纯粹横向的，而这两个部件的相对位置是可以调换的，该装置许可通过判定误差评价性能和按照估计接收困难的标准、控制两个部件之间的交换，预测器在前端并且以自学习的方式进行自适应来使其输出端白化，而相位均衡器(12)在后端且在接收困难的周期中进行自适应，当预测器(11)在后端而相位均衡器(12)在前端时，两个联合地进行自适应，从而使判定电路(2)的输出(

)和其输入(w(n)或y(n))之间的判定误差在不处于接收困难的周期的其它的接收的情况下尽可能地小。

2.按照权利要求1的装置，其特征在于预测器(11)或者可以从判定电路(2)的输出端得到已对相位 $\left(\exp (-j\widehat{\mathrm{\θ}})\right)$ 作校正的估算数据(

)，或者可以从预测器(11)的输出端取得数据(y(n))，该装置包含一个装置(a、b)以用于按照对判定电路(2)输出端被估算数据的可信度的标准，在两种输送数据中进行倒换。

3.按照权利要求1或2中的一个的装置，其特征在于估计判定误差性能的装置对判定电路(2)的输出的被估算数据(

)和其输入处的数据(w(n))之间的均方误差进行计算。

4.按照权利要求1或2中的一个的装置，其特征在于估计判定误差性能的装置对判定电路的输入信号的尖峰值进行计算。

5.按照权利要求1至3中的一个的装置，其特征在于在不处于接收困难的周期的其它的接收的情况下增益自动控制(10)被保持在一衡定水平，增益的自适应由相位均衡器(12)实现。

6.按照权利要求1的装置，其特征在于预测器(11)经由随机梯度法或经由循环式最小平方(RLS)技术实施迭代。

7.按照权利要求1的装置，其特征在于增益自动控制(10)被置于预测器(11)和相位均衡器(12)的前端。

8.按照权利要求1的装置，其特征在于载波恢复装置(13)被置于横向滤波器(12)和纯循环式预测器(11)的后端。

9.用如权利要求1至8中的任一项所述的装置构成的用于按每个符号时间长度处理多于一个取样的分段均衡器，其特征在于，该装置包含一个对于各交织信号为公共的预测器(11)和对这些信号各个不同的相位的均衡器(12a、12b)。

10.如权利要求1至9中的任一项所述的装置，该装置构成用于电磁波远程通讯、移动无线电话或海底声学、或电缆远程通讯的系统的接收机的均衡装置。

11.如权利要求1至9中的任一项所述的装置，该装置构成在使用单载波调制或多载波调制的数字通讯信号的接收机使用的均衡装置。

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