文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2011)02-0110-03
在寬帶無(wú)線(xiàn)通信中，多徑衰落會(huì)導(dǎo)致接收信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重的符號(hào)間干擾ISI(Inter-Symbol Interference)，均衡技術(shù)是抑制此類(lèi)干擾的有效方法。盲均衡算法在通信建立階段或通信中斷后的恢復(fù)階段均無(wú)需訓(xùn)練序列，能提高通信系統(tǒng)的帶寬效率。改進(jìn)的恒模算法MCMA(Modified CMA)[1]能有效克服恒模算法CMA(Constant Modulus Algorithm)[2]收斂速度慢、穩(wěn)態(tài)誤差大的不足，且能在一定程度上自動(dòng)補(bǔ)償信道引起的相位誤差。而對(duì)于高階QAM信號(hào)，MCMA算法收斂精度不高。多模輔助算法MAMA(Multi-Modulus Assisted Algorithm)[3]能收斂到非常小的穩(wěn)態(tài)誤差，但初期收斂速度較慢。
雙模式盲均衡算法能有效解決收斂速度和收斂精度之間的矛盾，其基本思想是：選擇兩種算法，一種能穩(wěn)定快速收斂；另一種在收斂后能獲得很小的穩(wěn)態(tài)誤差，雙模式盲均衡算法能否有效提高均衡性能取決于切換準(zhǔn)則。針對(duì)算法的切換機(jī)制，參考文獻(xiàn)[4]提出一種基于判決域的雙模式切換算法；參考文獻(xiàn)[5]采用硬判決切換，即達(dá)到設(shè)定的門(mén)限值就進(jìn)行算法切換；參考文獻(xiàn)[6]基于符號(hào)判決法進(jìn)行切換。本文針對(duì)高階QAM系統(tǒng)均衡問(wèn)題，將MCMA算法與MAMA算法相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一種雙模式盲均衡算法。
MAMA針對(duì)不同模值上的信號(hào)，采用相對(duì)應(yīng)的模值對(duì)其進(jìn)行均衡，以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差，是一種多模算法。MAMA的系數(shù)迭代公式為：
3 仿真測(cè)試與評(píng)價(jià)
為驗(yàn)證算法的有效性，利用MATLAB對(duì)算法進(jìn)行仿真測(cè)試。仿真參數(shù)為：發(fā)送信號(hào)為64 QAM，信號(hào)歸一化平均功率為1，信噪比為30 dB，信道噪聲為高斯白噪聲。信道沖激響應(yīng)序列依據(jù)參考文獻(xiàn)[9]給出的參數(shù)，h=[0.041 0+0.010 9j,0.049 5+0.012 3j,0.067 2+0.017 0j,0.091 9+0.023 5j,0.792+0.041 4j,0.128 7+0.015 4j,0.103 2+0.011 9j]。MCMA抽頭數(shù)為31,迭代步長(zhǎng)μ1=9×10-7；MAMA抽頭數(shù)為31，初始化為0，迭代步長(zhǎng)μ2=1×10-6。在算法性能評(píng)價(jià)上，采用參考文獻(xiàn)[10]的方法計(jì)算均方誤差MSE(Mean Square Error)和碼間干擾（ISI）。
圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)分別為均衡前、MCMA均衡輸出和本文算法均衡輸出的信號(hào)星座圖。從圖3中可以看出，本文設(shè)計(jì)的算法在穩(wěn)態(tài)時(shí)的輸出信號(hào)更緊密地分布在星座符號(hào)周?chē)?/p>
圖4給出了MCMA算法和本文設(shè)計(jì)的雙模式盲均衡算法在迭代過(guò)程中剩余均方誤差的變化趨勢(shì)。從圖中可以看出，在相同的信噪比下，本文設(shè)計(jì)算法的收斂速度比MCMA算法快，且穩(wěn)態(tài)MSE約減少了2 dB。
圖5給出了MCMA算法和本文算法在不同信噪比時(shí)的符號(hào)間干擾(ISI)曲線(xiàn)。可以看出，隨著信噪比增加，兩種算法的ISI都會(huì)降低，但應(yīng)用本文算法，ISI的下降速度更快。當(dāng)SNR=35 dB時(shí)，應(yīng)用本文算法在穩(wěn)態(tài)時(shí)的碼間干擾比MCMA低約3 dB。
對(duì)于高階QAM系統(tǒng)，MCMA和MAMA分別存在穩(wěn)態(tài)誤差大、收斂速度慢的缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合MCMA和MAMA的雙模式盲均衡算法。該算法利用MCMA始終對(duì)信號(hào)進(jìn)行均衡，當(dāng)正確判決的概率較大時(shí)，引入MAMA聯(lián)合均衡，對(duì)位于不同模值上的信號(hào)進(jìn)行有針對(duì)性的均衡。本文對(duì)該算法及MCMA算法，采用64 QAM信號(hào)進(jìn)行了仿真對(duì)比測(cè)試。結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的雙模式盲均衡算法具有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差。
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