基于判决反馈模型的数字符号非线性误差修正均衡方法

摘要

本发明提出一种基于判决反馈模型的数字符号非线性误差修正均衡方法，利用前馈延时寄存器对接收端所接收到的信号进行处理，快速求得前径干扰消除信号。利用后馈延时寄存器对数据判决模块的输出信号进行处理，快速求得后径干扰消除信号。将前径干扰消除信号和后径干扰消除信号相减得到干扰消除信号并将该信号通过数据判决模块得到传输的符号。利用该符号的期望信号与当前的干扰消除信号及其前后信号得到最终的均衡器系数。该方法在不增加实现复杂度的同时，可以快速消除通信信道的码间干扰和信道间干扰，利用干扰消除信号良好的非线性逼近性和基于最小均方误差的均衡系数更新方案的低复杂性，在高载波高带宽无线通信中具有准确、稳定和高效的优点。

主权项

一种基于判决反馈模型的数字符号非线性误差修正均衡方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用高速模数转换器采样接收端的基带输出信号y(n)，利用前馈延时寄存器对基带输出信号进行延时抽头，将抽头与前径均衡系数$w{f}_1,{\mathrm{wf}}_2,···,w{f}_{N_f-1},w{f}_{N_f}$分别相乘，并累加处理得到前径干扰消除信号r_f(n)：$r_f\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{N_f}{\Sigma }}w{f}_{i}y(n+i-1)$其中，n为当前采样时刻，N_f为前馈延时寄存器的总抽头数目，i为抽头编号，所述前径均衡系数的初始值取0～1范围内的任意值；利用高速模数转换器采样数据判决模块的输出符号所对应的期望信号利用后馈延时寄存器对期望信号进行延时抽头，并将抽头与后径均衡系数$w{b}_1,{\mathrm{wb}}_2,···,w{b}_{N_f-1},w{b}_{N_f}$分别相乘，并累加处理得到后径干扰消除信号r_b(n)：$r_b\left(n\right)=\underset{j=1}{\overset{N_b}{\Sigma }}w{b}_j\hat{X}(n-j)$其中，n为当前采样时刻，N_b为后馈延时寄存器的总抽头数目，j为抽头编号，所述后径均衡系数的初始值取0～1范围内的任意值；步骤2：将前径干扰消除信号r_f(n)与后径干扰消除信号r_b(n)相减得到最终的干扰消除信号r(n)：r(n)＝r_f(n)‑r_b(n)；步骤3：将干扰消除信号r(n)输入数据判决模块进行最小均方误差判决，得到数据符号x(n)和该数据符号所对应的期望信号步骤4：根据步骤3得到的当前时刻的数据符号所对应的期望信号当前时刻的干扰消除信号、当前时刻之前l个采样时刻的数据符号所对应的期望信号、当前时刻之前l个采样时刻的干扰消除信号、当前时刻之后l个采样时刻的数据符号所对应的期望信号、当前时刻之后l个采样时刻的干扰消除信号进行误差非线性处理，得到非线性处理后的实部误差e_R(n)和非线性处理后的虚部误差e_I(n)：$e_R\left(n\right)=\underset{m=n-l}{\overset{n+l}{\Sigma }}{\gamma }_m\left|{\hat{X}}_R\left(m\right)\right|[{\hat{X}}_R\left(m\right)-r_R\left(m\right)]$$e_I\left(n\right)=\underset{m=n-l}{\overset{n+l}{\Sigma }}{\gamma }_m\left|{\hat{X}}_I\left(m\right)\right|[{\hat{X}}_I\left(m\right)-r_I\left(m\right)]$其中，和分别为采样时刻m的数据符号所对应的期望信号的实部信号和虚部信号，r_R(m)和r_I(m)分别为采样时刻m的干扰消除信号的实部信号和虚部信号，γ_m为误差信号记忆因子，取值为：${\gamma }_m=\left\{\begin{array}{cc}1& m=n\\ 2^l& m\ne n\end{array}\right.$将实部误差e_R(n)和虚部误差e_I(n)相加得到最终的误差信号e(n)，表达为：e(n)＝e_R(n)+e_I(n)；步骤5：根据步骤4得到的误差信号建立均衡系数更新模型，并根据均衡系数更新模型对前馈均衡系数和后馈均衡系数同时完成更新，所述均衡系数更新模型为：wf_i(n)＝wf_i(n‑1)+μe(n)y^*(n)$w{b}_j\left(n\right)=w{b}_j(n-1)+\mathrm{\mu e}\left(n\right){\hat{X}}^{*}\left(n\right)$其中，y^*(n)为信号y(n)的共轭，为信号的共轭，μ为遗忘因子。