基于水声多径信道的盲均衡技术实现.doc

《基于水声多径信道的盲均衡技术实现.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于水声多径信道的盲均衡技术实现.doc（51页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、西安工业大学北方信息工程学院本科毕业设计(论文)题目：基于水声多径信道的盲均衡技术实现系 别：电子信息系专 业： 通信工程 班 级： B090310 学 生： 胡月明 学 号： B09031005 指导教师： 朱婷婷 2013年06月41毕业设计（论文）任务书系别 电子信息系 专业 通信工程 班级 B090310 姓名 胡月明 学号 B09031005 1.毕业设计（论文）题目： 基于水声多径信道的盲均衡技术实现 2.题目背景和意义：盲均衡算法在不需要训练序列的情况下，就可以逐步收敛到最优解，因此在信道特性未知的情况下，只需要知道接收信号的一些统计特性，就可以保证均衡器能够一定程度的减少码间干

2、扰。这样的盲均衡由于不需要周期性的发送训练序列，因此提高了信道的利用率。多径是影响盲均衡算法的重要因素，多径信道盲均衡算法可以影响算法的收敛速度，稳态误差，是盲均衡算法研究的一个重要发展方向。 3.设计（论文）的主要内容（理工科含技术指标）：通过本次毕业设计，要求学生了解自适应均衡的基本原理，了解盲均衡的基本原理和数学模型，掌握Matlab仿真软件的应用，能够用Matlab仿真软件对算法进行验证比较，并提出有针对性的改进方法。主要研究盲均衡算法的基本原理，利用Matlab仿真分析多径对盲均衡算法的影响，构造多径信道盲均衡算法改进盲均衡的性能。 4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点

3、）： 第1周第4周：查阅水声多径和盲均衡技术方面的资料，撰写开题报告，准备开题答辩； 第5周第8周：学习盲均衡算法基本原理，了解盲均衡算法，初步了水声多径的概念； 第9周第12周：学习Matlab软件，并对基于水声多径信道的盲均衡进行建模仿真； 第13周第14周：撰写论文准备答辩。 设计地点：校内 5.毕业设计（论文）的工作量要求 实验（时数）*或实习（天数）： 上机不少于150学时 图纸（幅面和张数）*： 论文字数不少于1.5万字 其他要求： 3000-5000字英文资料的翻译 指导教师签名： 年 月 日 学生签名： 年 月 日 系主任审批： 年 月 日说明：1、本表一式二份，一份由学生装订

4、入附件册，一份教师自留。2、带*项可根据学科特点选填。基于水声多径信道的盲均衡技术实现摘 要进入21世纪以来，我国的信息产业在生产和科研方面都大大加快了发展速度，并已成为民国经济发展的支柱产业之一。现代化水下通信也得到了较快的发展和普及，如何消除水下通信的多径的产生成为了保障水声信道高速率可靠传输的一个重要因素。盲均衡从根本上避免了训练序列的使用，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求。因此，研究盲均衡的水声通信的性能比较重要。目前随着通信技术的迅速发展，盲均衡技术的应用领域越来越广，使用价值越来越高，己经成为通信技术中的关键技术。本课题是在前人研究成果的基础上，针对目前盲均

5、衡技术研究领域的基本算法BUSSGANG类盲均衡算法和组合算法进行研究。针对其机理，具体分析它们的性能，从而讨论并提出收敛性能好且实用性强的盲均衡算法，这对于补偿信道的非理想特性，改善接收效果，提高通信质量具有重要的理论意义和实用价值。本论文首先对信号处理做了简单介绍，随后深入介绍了关于盲均衡的各方面知识，本论文通过对不同环境下的盲均衡器的初始化研究分析，最后使用仿真软件Matlab对改进以后的算法加以验证。 关键词：水声通信；盲均衡；多径信道Based on the Blind Equalization of Underwater Acoustic Multipath Channel to

6、AchieveAbstract Since the beginning of the 21st century, the information industry production and research of China greatly accelerate the pace of development, and become one of the pillar industries of the Republic of Chinas economic development. The modern underwater communication has been rapid de

7、velopment and popularization. Blind equalization fundamental does not use the training sequence, which is a wide range of applications, overcoming the shortcomings of traditional adaptive equalization. So it is important to do research about underwater communication. With the rapid development of co

8、mmunication technology, the blind equalization technology applications are more and more extensive, which become a key technology in the communication technology. This topic is on the basis of the results of previous studies. It makes good convergence properties and practical blind equalization algo

9、rithm for non-ideal characteristics of the compensation channel，improving the reception, and the quality of communication has important theoretical significance and practical value. In this topic, the signal process is a brief introduction, followed by in-depth knowledge of all aspects blind channel

10、 .The topic about different blind equalizer initialization environments analysis the final simulation software Matlab algorithm to improve future validation. Key Words:Underwater Acoustic Communication; Blind Equalization; Multipath Channel目 录1 绪论11.1引言11.2水声通信和盲均衡技术的发展21.2.1水声通信的发展21.2.2盲衡技术的发展21.3

11、研究水声盲均衡通信的意义和目的31.4本论文的研究内容背景及结构安排31.4.1研究内容及背景31.4.2本论文的结构安排42 水声信道及盲均衡基本原理52.1水声信道的多径传播52.2盲均衡的基本原理62.2.1盲均衡算法的评判标准72.2.2盲均衡的基本算法72.3本章小结103 水声信道盲均衡模型的建立113.1水声信道使用均衡器的必要性113.2盲均衡的均衡准则123.2.1置零原则123.2.2峰度原则133.2.3归一化准则153.3构造模型163.4本章总结174 基于BUSSGANG性质盲均衡算法研究184.1基于BUSSGANG性质的盲均衡算法原理184.1.1 BUSSGA

12、NG过程定义184.1.2基于BUSSGANG性质盲均衡器的原理框图194.2 BUSSGANG性质盲均衡算法204.2.1 DD算法204.2.2 Sato算法214.2.3 Godard算法224.2.4常数模算法224.3本章总结235 盲均衡均衡器初始化的分析245.1均衡器的抽头的初始化245.1.1实验仿真245.1.2 仿真总结255.2均衡器迭代步长初始化255.2.1实验仿真265.2.2仿真总结275.3均衡器的阶数初始化275.3.1仿真实验275.3.2仿真总结295.4信噪比的影响295.4.1仿真实验295.4.2仿真总结305.5本章总结306 改进的盲均衡算法3

13、16.1修正常数模算法(MCMA)316.2改进的归一化常数模算法(GNCMA)326.3多模盲均衡算法(MMA)326.3.1模判决盲均衡多模算法326.3.2点判决多模盲均衡算法336.3.3多模变步长+CMA双模式盲均衡算法346.4仿真实验与分析356.4.1实验一356.4.2实验二366.4.5实验三376.3本章小结387 结论407.1论文总结407.2有待进一步研究的问题40参考文献42致谢43毕业设计（论文）知识产权声明44毕业设计（论文）独创性声明451 绪论1 绪论1.1引言 信息是通过某种媒体进行的信息交流和传递。在古代，人们通过驿站、飞鸽传书、烽火报警等方式进行信息

14、传递，不仅耗时而且好力，不能达到实时性。到了现在，随着科学的发展，相继出现了无线电，固定电话，移动电话、互联网甚至可视电话等多种通信方式，其功效虽不可同日而语，但其根本任务都是要克服距离上的障碍，尽可能快速准确的传递信息。尤其是当今社会已经进入了信息时代，随着大规模的超大规模集成电路在通信领域内的应用越来越广，再加上计算机技术与通信技术的充分结合，通信以渗透到了社会各个领域，对人们日常生活和社会发展起着日益重要的作用。同时，通信领域中的各个分支均得到了迅猛的发展，例如无线电通信、移动通信、卫星通信、计算机通信、光通信等，较大地提高了经济的效率，深刻的改变了人们的生活方式和社会面貌。 21世纪是

15、人类向海洋进军的世纪，占地球表面积绝大部分的浩瀚水域作为人们的宝贵资源，己经成为当今世界沿海国家和地区的重要战略目标，是近几年国际上激烈竞争的焦点之一，吸引了许多科技工作者在水下通信领域去探索和开发利用。水下通信是海洋探测技术的主要内容之一，是海洋高新技术研究的重点领域，它广泛应用于对潜通信、海洋油气开发、潜水员联络、水下机器人、海底勘测、深海打捞等方面。然而，尽管在人们生活中有大量资源依赖于海洋，人们也希望对其进行更多的认识与开发，但是由于海水是电的导体，使得电磁波在海水中衰减很快，相对成熟的无线电技术无法应用于海洋。 声波是水中通信的首选媒体，水声通信也成为人们普遍接受的水中通信方式。水声

16、数字通信开始于80年代初，非相干检测的频移键控(FSK)系统得到了广泛的研究与应用。之后，随着对海洋开发事业的发展，利用海洋信道进行信息传输的需求大大增加，如遥测数据，水下机器人控制，水下图像，海上石油平台遥控指令，水下无缆电话，环境污染监测数据，潜艇间通信等等。水声通信的军用和商用价值，推动了水声通信系统的迅速发展。从90年代至今，带宽利用率较高的相位相干系统日趋成熟，使得通信速率有了较大提高。强有力的接收机算法大大补偿了信道干扰，水声通信也已从简单的垂直信道转入复杂的水平信道。 本章首先介绍水声通信的发展历史和研究现状，然后从均衡技术出发，论述了研究水声信道盲均衡技术的发展状况及其应用于水

17、声通信中的目的与意义，并西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文）对盲均衡方法进行了概述。最后，简要介绍了本论文的研究内容。1.2水声通信和盲均衡技术的发展1.2.1水声通信的发展 第二次世界大战以来，随着海洋开发研究的不断深入以及海洋军事地位的迅速提高，在海洋信道中利用声波进行水下信息传播的需求大为增加，极大的激发了人们对水下通信的研究热情。由于人们对声波在海洋中传播规律掌握的不断加深，以及现代信号处理技术、电子技术和计算机技术的突飞猛进，水声通信技术有了长足的发展，各种新理论、新技术、新算法不断涌现。 水下通信的历史可以追溯到1905年，在这一年首次采用金属导线对水上和水下的通信联络进行

18、可行性实验。而水声通信最早的、也是最惹人注意的成就发生在1914年。在这一年水声电报系统研制成功，并且被英国海军部安装在巡洋舰上，这可以看作是水下数字式无线通信的雏形。从那时起，相继研制出了一些水下信息传输及通信设备，并在军事领域有着广泛的应用。直到今天，这些水声通信设备仍然是航空反潜和实现对潜通信所不可缺少的要设备。但是由于技术条件的限制，从20世纪60年代起的很长一段时间里，水声通信技术没有得到进一步的发展，与电讯领域日新月异的变化相比，当前的水声通信技术和装备就显得落伍和陈旧。从20世纪70年代开始，军事领域和民用领域都对水声通信技术产生了大量的需求，这就使得水声通信进入了一个发展相对迅

19、速的阶段。1.2.2盲衡技术的发展 人们很早就注意到传统信道均衡方法的缺陷，寻找不需要训练序列的所谓盲均衡算法。Sato于1975年第一次提出了不需要训练序列的自恢复(Self-recovering)算法，算法中假设输入信号为幅度调制，调整均衡器的参数使得均衡输出与最临近的标准幅度的误差最小。由于Sato的算法只适合于幅度调制信号，并且算法收敛速度很慢 (10000点以上)，所以实际上这种算法没有多大的实用价值。但他第一次指出了避免训练序列的可能性，启发了后人的研究。Benveniste改进了Sato的算法，使得收敛速度加快，并且在信道均衡的同时能进行载波恢复1。 Godard和Treichl

20、er分别于1980年和1983年提出两种类似的算法，在他们的算法中，假设输入信号有固定包络，如频率调制信号或相位调制信号。信道的畸变使得信号恒定包络的特性受到破坏，均衡器的设计就是使得均衡输出重新具有恒定包络的特性。这类算法要求输入信号具有恒定包络，被称为常数模算法(CMA，Constant Modulus Algorithm)，实际应用中很多调制信号都满足常数模的条件，所以这种算法引起了人们的重视。在文献的基础上，人们对常数模算法进行了更深入的研究。此后，各国学者根据不同的应用背景，运用新的数学理论和优化方法，提出了多种盲均衡算法。1.3研究水声盲均衡通信的意义和目的 与通常的无线电信道不同

21、，在水下利用声波进行信息传输会受到多种因素的影响，从而限制了数据传输速率。近年来，高带宽利用率相位相干调制技术用于水声通信的可行性已得到证实，已经成功研制的一些采用差分相干和相位相干检测方法的水声通信系统，使水声通信系统的性能大大提高。但是，如果没有相关的方法或者技术来均衡、补偿具有多径效应等特性的海洋声信道，则一些诸如TCM和高调制相干通信技术都不能够可靠地工作了。盲均衡技术作为一种新兴自适应均衡技术，是指均衡器能够不借助训练序列(“盲”)，仅利用所接收到的信号序列便可以对信道进行均衡，使均衡器的输出序列尽量接近发送序列。换言之，其本身完全不用训练序列，就可以自启动收敛并防止失锁情况，且能使

22、滤波器的输出与要恢复的输入信号相等，克服了传统自适应均衡的缺点，从而降低了对信道和信号的要求，并简化了数传机的设计2。因此信道均衡成为水声通信中的一项关键性技术，而利用自适应均衡技术来提高水声通信系统的传输速率和频带利用率，也已经成为现代水声通信系统的特征之一。1.4本论文的研究内容背景及结构安排1.4.1研究内容及背景盲均衡算法提出近30年来，吸引了众多的学者，研究思路各异，研究成果颇多，但都存在着许多不完善之处。而目前随着通信技术的迅速发展，盲均衡技术的应用领域越来越广，使用价值越来越高，已经成为通信技术中的关键技术。本课题是在前人研究成果的基础上，针对目前盲均衡技术研究领域的基本算法Bu

23、ssgang类盲均衡算法和组合算法进行研究。针对其机理，具体分析它们的性能，从而讨论并提出收敛性能好且实用性强的盲均衡算法，这对于补偿信道的非理想特性，改善接收效果，提高通信质量具有重要的理论意义和实用价值。同时，本课题紧密跟踪国内外研究动态，具有一定的前沿性和创新性。 本课题主要在研究盲均衡算法的基本原理的基础上，分析了传统盲均衡算法的收敛性能。本课题的重点在于使用MATLAB对水声多径盲均衡算法进行建模仿真验证，并且分析其对盲均衡算法的性能的影响。尤其是初始化的改变对盲均衡算法的收敛速度何其其收敛特性的影响，这是盲均衡算法研究中非常重要的一部分，也是本课题中的重点。学会盲均衡算法后，要能熟

24、练使用Matlab仿真软件，用Matlab仿真软件编写程序，查看图像，并且验证算法正确与否。1.4.2本论文的结构安排 本论文主要研究不需要训练序列的盲均衡算法，以完成水声信道的均衡，克服水声多径干扰，提高信道带宽利用率。主要研究内容分为六章：第一章为绪论，全面分析了研究盲均衡技术的意义，综述了其发展历史、研究现状、以及应用领域，指出了本文的研究背景和所做的主要工作。 第二章介绍水声信道和盲均衡的基本原理，盲均衡算法的评判准则及基本的盲均衡算法的种类。 第三章为水声信道盲均衡信道模型建立，主要介绍水声信道的特点并阐述加载均衡器的必要性，和盲均衡算法的均衡条件，描绘水声信道抽头模型，为建立仿真模

25、型提供思路和理论基础。第四章为基于BUSSGANG性质的盲均衡算法研究，阐述了BUSSGANG性质盲均衡算法的基本原理，在此基础上，分析了三种经典的BUSSGANG算法：常数模算法(CMA)、Sato算法和判决导引(DD)算法，为以后建立更好适用于水声通信系统的算法奠定基础。第五章为盲均衡均衡器初始化的分析，主要对基于CMA算法的盲均衡均衡器抽头的初始化、迭代步长、阶数、信噪比等进行分析。了解初始化对计算机信号仿真的影响效果，为盲均衡技术的改变，奠定了基础。第六章为改进的盲均衡算法，根据传统的常数模算法存在相位误差，分析了一系列修正的常数模算法、GNCMA算法等，通过计算机仿真，对这几种算法性

26、能进行了验证。第七章为总结与展望，对论文加以总结，并回顾了课题中遇到的问题及对未来的展望。2 水声信道及盲均衡基本原理2 水声信道及盲均衡基本原理 任何一个通信系统都可以看作是由发送设备、信道和接收设备三部分组成。传输信道的特征是影响通信质量的主要因素，也是设计通信系统、确定基数方案所要考虑的主要问题。其中，水声信道是所有通信信道中最为复杂的信道之一，其衰落、多径效应、时变性等特点使得许多经典的通信技术无法直接应用于水声信道。因此要开发适合于水声信道的通信技术，就必须对水声信道特性有充分的研究，只有具备这种知识，才能建立有效而稳健的盲均衡算法。 本章以水声信道盲均衡为研究对象，首先讨论水声信道

27、的基本特性，主要是针对多径的产生，及对水下声信号的传播特点进行深入全面的研究，建立了水声信道的抽头延迟模型，说明了水声信道盲均衡的必要性。然后论述了盲均衡的基本原理，分析了其算法评价标准及完全均衡条件。2.1水声信道的多径传播 由于海水介质空间的非均匀性，水声信道和无线电信道一样存在着多径现象，即就是一定波束宽度内发出的声波沿着几种不同的路径到达接收点，而且声波在不同路径中传播时路径长度各有差异，到达该点的声波能量和时间也不相同，从而引起信号的衰落和波形畸变。这种信号多径传播效应(简称多径效应)，一般会造成接收信号在时间上拉长，即码元展宽，产生码间串扰(ISI)的失真现象。 造成多径传播的主要

28、机理是声线弯曲和海底、海面的反射，海水中内部结构如内波、紊流、潮汐等的影响，以及声源和接收机平台的运动等。当声波在不同的层、海底和海面间传播会造成多次的反射和折射，从而形成各个不同的传播路径。多径传播是影响水声通信系统性能的重要因素之一。 多径传播在单个接收器上产生信号的幅度和相位起伏，由于沿不同路径的传播时间不同，多路径会导致信号畸变，并使得信号的持续时间和频带被展宽，信道呈现选择性衰落特性，正是海水中内部结构(如内波、水团、湍流等)的影响，多径结构通常是时变的，并且与通信系统的相对位置有关。 在数字通信系统中，多径传播往往造成码间干扰。在无线电信道中，码间干扰通常只有几个码元宽度，而在水声

29、信道中，对中、高数据率的浅海信道码间干扰将高达几十、甚至上百个码元宽度。多径传播造成的码间干扰是影响水声通信系统数据率的主要因素，抑制多径达到高数据率的可靠传输无疑成为水声通信最富有挑战性的任务。西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文）2.2盲均衡的基本原理 盲均衡算法是指以盲或自恢复的形式进行均衡的自适应算法。本质上，盲均衡是指不需要外部供给期望响应(即能够不借助已知训练序列)，仅利用接收序列本身的先验知识，就能均衡信道特性，使均衡器的输出序列尽量接近发送序列。算法对期望响应是盲的，算法自身在自适应过程中通过非线性变换产生对期望响应的估计，而采用盲均衡算法更新抽头系数的自适应滤波器被称为

30、盲均衡器，传 统自适应均衡器的设计目标是使均衡后的输出序列逼近输入的码元序列，而盲均衡的设计目标则是使均衡后输出序列的统计量逼近输入码序列的统计量。盲均衡从根本上避免了训练序列的使用，收敛范围大，应用范围广，克服了传统自适应均衡的缺点，其基本原理框图。如图2.1所示。图2.1 盲均衡原理框图假设未知信道(有可能是时变的)的传输函数为，为系统发送序列，为信道上迭加的噪声，为经过信道传输后的接收序列，同时也是盲均衡器的输入序列，为均衡器的冲激响应，为经过均衡后的恢复序列3。由图2.1可以得到： (2.1) (2.2)均衡器的目的就是在于将作为的最佳估计值，因此要求， (2.3)式中，为一整数延迟，

31、为一常数，为Kroneckrt函数。取傅里叶变换得： (2.4) 即 (2.5)由分析可知，盲均衡的目的是要在没有训练序列的情况下实现上式所示的传递函数。由于不能发送训练序列，所以需要其它方法来获得，这就是盲均衡所要解决的主要问题。综上所述，设计均衡器的目的就是通过盲均衡算法来调整均衡器的抽头系数，使得系统输入信号与均衡器的输出满足式(2.4)所示的传输函数。根据分析，我们得到在理想状态下，获得完全均衡需要满足如下条件：a. 无信道噪声；b. 信道频率响应不存在零点；c. 均衡器无限长； 在实际系统中，这些条件是很难满足的，但是并不能说不满足这些条件的良好均衡就无法实现4。2.2.1盲均衡算法

32、的评判标准 盲均衡器要对未知时变水声信道进行补偿，因此需要特定的算法来更新均衡器抽头系数和跟踪信道变化。盲均衡算法性能取决于以下评价标准： a. 收敛速度 收敛速度，指平稳输入情况下，当算法迭代结果充分收敛并接近最优解时，算法所需要的迭代次数。快速收敛算法既可以快速适应统计特性未知的稳定环境，还可以跟踪非稳态环境下的统计特性变化。而且收敛速度的快慢决定了算法的实用性。 b. 失调 失调，给出了对均衡器剩余均方误差偏离最优的最小均方误差的量度。 c. 计算复杂度 计算复杂度，指完成一次迭代算法所需要的操作次数。 实际中，计算平台费用、功率预算以及水声传播特性同样决定了均衡器阶数和算法的选择。信道

33、特征和用户设备也很关键，发射机和接收机移动速度决定了信道衰落快慢和直接与信道相干时间有关的多普勒扩展，算法的选择及其收敛速度取决于信道数据传输速率和相干时间5。2.2.2盲均衡的基本算法 盲均衡算法基本是从自适应均衡算法上发展起来的，传统的自适应均衡算法大体上可分为两大类： a. 自回归最小二乘算法 自回归最小二乘算法具有收敛速度很快，对输入信号的谱特性无依赖的优点，但因其算法复杂，运算量太大的缺点，实现起来比较困难，并且自回归最小二乘算法还存在着长期的数值稳定问题。所以可以利用其输入信号的移位特性，得到快速自回归最小二乘算法，这样可以大大降低运算的复杂度，但数值不稳定问题会更加严重。1965

34、年，由Lucky提出的迫零准则，可以自动地调整横向滤波器的系数。1969年，由Gersho和proakis，Miller提出了均方误差准则(MSE)。 1972年，Ungeboeek将LMS算法应用于自适应均衡算法中，并且被广泛地应用于多种码间干扰不是很严重的场合。1974年，由God在kalman滤波理论上推导出递推最小均方算法(RLS)。 b. LMS(最小均方算法) LMS是由Widrow和Hof提出的一种算法，因其每次只需要ZN次乘法(其中，N为滤波器的阶数)，并且其对数值计算稳定，因此在工程中经常用到。但是由于LMS初始收敛速度比较慢，而且对信号的谱特性依赖太大的原因，限制了LMS的

35、使用。针对LMS和RLS存在的缺点，人们提出了各种改进的方法。基本的算法有以下几种：(1) 组合算法综上所述，上述几种方法都是在理论上实现的，而组合算法却最有希望在实际工程领域应用。其具体做法是，首先将传统的决策反馈型均衡技术与盲均衡技术进行最优化组合，其次实现通道的实际估计及快速跟踪。变结构算法是组合算法的典型代表，变结构算法是根据通道环境的变化情况来改变均衡器结构的，然后采用不同的跟踪方法来获取自适应算法，其目的是对时变通道进行跟踪。这类算法首先由C.AdaRocha和0.Macchi提出，并且由J.Labat，B.Kim等人发展及修正的。 (2) 基于高阶谱理论的盲均衡算法早在二十世纪八

36、十年代末，基于高阶潜理论的盲均衡算法已经出现，而且还得到了很快地发展，之所以根据高阶谱的输出就可以进行系统辨识，是因为高阶谱中既含有系统或信号的幅度特性，又含有系统或信号的相位特性。该算法信道参数的信息是从高阶累积量中获取并调节的，获取信道参数的具体做法是通过解方程的方式来取得。其优点是能保证算法的全局收敛，缺点是该算法的运算量较大。基于高阶谱理论的盲均衡算法有两种方法：一是直接法；二是间接法。首先先介绍下直接法，直接法就是直接从系统接收盲均衡器的输入序列的高阶累积量中获取信道参数，所利用的是高阶谱中含有的系统幅度信息和相位信息。具体做法是首先建立序列的高阶累积量与信道参数之间的关系方程，然后

37、解此方程，最后获得信道参数。所谓间接法就是，首先先建立一个含有接收序列高阶累积量的代价函数，再通过某种自适应算法寻找它的极值点，以达到逼近期望理想系统的目的。 (3) 基于神经网络理论的盲均衡算法 基于神经网络理论的盲均衡算法可以解决通信中非线性信道的均衡问题，它所利用的是人工神经网络处理非线性问题的能力。其具体做法有两种方法：一是在传统代价函数的基础上，首先先选择一个网络结构，除此之外还要提出一种代价函数，这个代价函数是用来确定权值的递推方程的，最后，通过求代价函数的极小值达到调整权值的目的；二是根据网络的能量函数构造权值，通过神经网络的研究可以看出，用简单的电子线路就可以实现神经元和神经网

38、络，最重要的是每一种神经网络都各自有自己的能量函数及其状态方程。正因为神经网络有这些优点，其能量函数将随着网络中的每个神经元的状态变化而减小，也就是说网络系统总是朝着能量减小的方向变化，而最终将进入稳定状态。根据这种说法，我们可以把原有的代价函数经过适当变化后作为网络的能量函数，然后再依据新的能量函数设计网络的状态方程，以达到对原有的网络进行改造的目的。但是理论和实践总存在着差距，在现实中，因为完全的线性的信道是不存在的，而导致上面算法无法实现，正因如此神经网络理论的盲均衡算法可以解决通信中非线性信道的均衡问题就不难理解了。 (4) 基于信号检测理论的盲均衡算法 基于信号检测理论的盲均衡算法所

39、利用的是信号检测的理论，具体做法是将输入信号看作一个随机的序列，然后对输入信号进行最优化估计，所利用的方法是最大似然序列估计、最小错误概率估计、贝叶斯估计、最大后验概率估计等等，或者对该信道跟输入序列进行联合估计。其优点是抗噪声能力比较强，而不足之处是计算量大，不易于实时实现。 (5) 基于BUSSGANG性质的盲均衡算法 该算法是重新定义了一类代价函数，它是在传统的自适应均衡算法的基础上定义的。其达到均衡目的的做法是通过代价函数的最大化或最小化。这时该系统也就成为期望的理想系统。基于BUSSGANG性质的盲均衡算法有优点也有缺点，其优点是该类盲均衡算法具有计算量小，便于实现。其缺点是该类算法

40、对权向量的初始化问题很敏感，因此不能保证全局都收敛，而且收敛速度较慢。尤其是对非线性信道、存在零点的均衡信道的效果不佳。 1980年，由y.sato提出的Sato算法(该算法适用于PAM系统的)是最早的BUSSGANG性质的盲均衡的算法。D.N.Godard算法代价函数要取得的最小值是通过调节均衡器的抽头系数来获得的，根据传输信号的高阶统计特性可以构造该代价函数6。2.3本章小结 本章通过从通信的角度对水声信号传播特性的研究，阐明了水声多径产生的原理，和盲均衡的基本原理方法，并给出了盲均衡算法的评价标准和完全均衡条件。同时，又简单介绍并总结了如今的盲均衡算法的种类，为建立了水声多径信道模型，为

41、盲均衡理论与算法的研究奠定了基础。3 水声信道盲均衡模型的建立3 水声信道盲均衡模型的建立3.1 水声信道使用均衡器的必要性 图3.1所示为一个典型的数据传输系统。图3.1 数据传输系统 设整个系统(不包括数字均衡器)的时域冲激响应为，在理想情况下，信道的幅度和相位特性应分别是常数和线性的，则应满足 (3.1)式中，为两相邻的时间间隔。这是，由于解调器输出为 (3.2) 因此只要对在时刻采样，便可完成发送码的复原任务。但是在实际应用中，信道的传输特性是受到各种环境因素的影响，其幅频特性不可能是恒定的，相频特性是非线性的。数据传输率越高，则采用的频带越宽，这种信道畸变的影响就越大7。 图3.1中

42、的等效基带信道为离散时间传输信道，它抽象的代表了发射滤波器、调制器、传输媒介和解调器的总体效应，根据所用调制方式的不同，可以是实值，也可以是复值。 根据信号传输理论可以得到： (3.3) 如果在时刻对接收信号进行采样(代表信道延迟与取样相位)，则可 (3.4)式(3.4)中右边第一项是实际所需的信号，第三项是离散的高斯白噪声，第二项代西安工业大学北方信息工程学院毕业设计（论文）表临近信道形成的干扰和，也就是码间串扰(ISI)，不难看出，码间串扰向正比于信道冲激响应的取值，所以接收信号包括了ISI和噪声双重干扰。在信道严重畸变时，ISI的分量有可能大于发送信号，此时难以从接收信号中还原出发送信号

43、。当传送信号的功率大于噪声功率时，噪声的影响可以忽略，这样 ISI 就成了通信中的最大障碍。只有在理想传输条件下，信道的联合冲激响应满足Nyquist第一准则，此时ISI就不存在了，接收到的信号就是发送信号。但是，实际通信中总存在码间干扰，因此为了消除或减小码间干扰和多径的影响，在通信中就必须使用均衡器8。3.2盲均衡的均衡准则 根据现有的研究成果，可以归纳成三个，即置零准则、峰度准则(即SW定理)和归一化准则(即Gadzow定理)9。3.2.1置零原则 如图2.1，盲均衡器的输出恢复序列为 (3.5)由于盲均衡的目的是将作为的最佳估值，因此要求 (3.6)为了满足式(3.6)，在不考虑信号噪声叠加的前提下，要求 (3.7)式中：D为一整数延迟，为一常数相移， 为 Kroneckrt 函数。 对式(