高階QAM信號盲均衡算法的研究.pdf

1、正交振幅調(diào)制QAM（Quadrature Amplitude Modulation）是一種頻譜利用率很高的調(diào)制方式，但在實際的傳輸過程中，由于受到信道特性等因素的影響，引起了波形失真和碼間串?dāng)_ISI（Inter symbol Interference）以及信道間干擾ICI（Inter Channel Interference）。而均衡技術(shù)就能夠一定程度地校正系統(tǒng)特性，減小ISI和ICI的影響。
　　傳統(tǒng)的均衡技術(shù)在已知信道特性的情

2、況下，利用訓(xùn)練序列，使均衡器逐步趨近較為理想的狀態(tài)。但是發(fā)送訓(xùn)練序列需要額外的信道帶寬，這就加劇對本就不寬裕的信道資源的占用。因此能夠在不知道信道信息并且不發(fā)送訓(xùn)練序列的情況下，能夠憑借一點先驗信息就能夠進行信道均衡的盲均衡技術(shù)成為了研究的重點之一。
　　本文針對及QAM信號自身的特性以及在實際實驗平臺中的實踐要求，較為系統(tǒng)地研究了相應(yīng)的盲均衡算法，所做工作有以下幾點：
　　首先通過對Bussgang類盲均衡算法一些本身性質(zhì)

3、的描述介紹了這一類盲均衡算法的核心工作方式。并就其中幾種重要的Bussgang類盲均衡算法進行了的介紹。
　　其次介紹了最常用和基本的常數(shù)模（CMA，Constant Modulus Algorithm）算法。通過分析其性能，指出了CMA算法不能糾正相位旋轉(zhuǎn)的局限性，以及固定步長所帶來的誤差大問題。
　　再次，根據(jù)高階QAM信號的特點，使用了多模式的盲均衡算法，并將這種算法與傳統(tǒng)CMA盲均衡算法作對比。然后通過閱讀文獻的啟發(fā)

4、將CMA算法和多模式算法進行融合，采用了雙模式的算法，這樣做雖然能在一定程度上提高算法的均衡性能，但還是沒能解決之前的兩個問題，而且在實際的項目中需要在信噪比為15dB的情況下，對均衡后的信號進行調(diào)制方式的識別，并期望正確率能達到90％，那么均衡性能的好壞就直接影響到了之后的調(diào)制識別的正確率，但是之前算法的在這種條件下的輸出信噪比為30dB左右，不能達到上述要求，所以這也迫使我要進一步研究提高均衡器的性能。
　　最后在分析了以上算