一种基于阈值子带分解的信道均衡方法

摘要

本发明公开了一种基于阈值子带分解的信道均衡方法，包括：由于信道均衡误差曲线收敛速率与信号自相关矩阵特征值扩散度有关，信号自相关矩阵特征值扩散度越大，均衡误差曲线收敛速率越慢，均衡所用滤波器权系数更新越慢。通过子带分解，使各子带信号相对于全频带信号的自相关特征值扩散度大大降低，然后分别在各子带支路内进行均衡，以提高收敛速率，快速更新滤波器权系数，使权系数迅速达到最优。子带数目的增加，会使数据处理量增大，占用过多系统资源，除此之外，由于子带分解与合并并非完全理想，子带信号进行处理后进行子带合并，子带数目越多，导致合并后的信号与分解前的信号间的误差越大。

主权项

一种基于阈值子带分解的信道均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、根据输入信号特征值扩散度与设定阈值比较，超过所设定阈值，转至子带分解阶段，对信号进行一次子带分解；步骤B、根据输入信号特征值扩散度与设定阈值比较，不高于所设定阈值时，信号进行均衡，通过迭代算法对均衡滤波器权系数进行更新，在信号阈值比较状态，计算信号自相关矩阵特征值扩散度，并与设定阈值进行比较，比较结果为大于阈值或不大于阈值； 步骤A中，子带分解采用基于设定阈值思想的子带分解，其方法如下：（1）输入信号自相关特征值扩散度估计值与设定阈值比较，大于阈值时，对信号进行一次二通道子带分解，得到两路子带信号，将两路信号自相关矩阵特征值再次与所设定阈值实行比较，判断是否再次进行子带分解；（2）经过子带分解处理后，信号在时域上会有延迟，确定时间延迟并进行幅度修正，对不需要分解的子带信号进行相应的时间延迟，这里所做时间延迟和幅度修正，是为了使子带合并后信号达到预想的结果； 步骤B中，信号进行均衡采用子带自适应均衡，其包括以下步骤：401：估计输入信号自相关矩阵特征值扩散度，设定阈值，将输入信号自相关矩阵特征值扩散度与设定的阈值进行比较，得到两种结果，一是大于设定的阈值，二是不大于设定的阈值，将大于设定阈值的信号进行一次二通道子带分解，获取子带信号；402：将获得的信号重复401，直到所得信号自相关矩阵特征值扩散度不大于所设定阈值为止，处于同一层次的二路子信号，若有一路信号被再次分解，另一路信号无需分解时，对其中的一路信号采取幅度修正措施和时延； 403：将获取的小于设定阈值的子带信号进行均衡处理阶段，采用LMS算法对权系数进行更新； 404：确定子带分解滤波器组结构，对训练信号序列用同样的子带分解滤波器组结构进行分解，经码间干扰的信号和理想的训练序列分解得到相同数目的子带数；405：各子带支路均衡滤波之后，需要对子带信号使用综合滤波器进行合并处理，最终生成一路信号，合并过程与分解过程是一个逆过程； 在信号子带分解状态，使用完全或近似完全重构滤波器对信号进行树型结构分解，每次分解产生两路子带信号；在均衡状态，使用最小均方算法对滤波器权系数进行更新；根据均衡滤波器权系数更新速率快慢的要求，人工或自动地设定阈值，根据与阈值比较结果，将初始信号分解成若干子带信号；子带最小分解单元为完全重构滤波器，输入为一路信号，输出为两路信号，这样每经过一次分解，一路信号分解为二路信号；  完全重构滤波器：由分析滤波器组和合成滤波器组组成，分析滤波将一路输入信号分解成若干子带信号，信号经过所需要的处理后，通过合成滤波器组进行合并，合并前后的信号只是在幅度上相差一个固定的倍数，以及在时间上与合并滤波器组阶数有关的一个时间延迟，信号经过N阶完全重构滤波器组后，输入信号和输出信号在时间上存在延迟，延迟与滤波器阶数有关，并且在幅度存在一个固定的比值，因此每经过一次分解合并，需要对滤波器组的输出和输入进行适当的调整；合并：信号通过分析滤波器组分解成若干子带信号，在各支路子带中对信号进行相关均衡滤波器处理，然后将处理后的各子带信号通过合成滤波器合成最终的信号； 均衡滤波器为自适应均衡滤波器，x(n)为输入序列信号，d(n)为训练序列信号，y(n)为均衡滤波器的输出序列信号，e(n)为误差信号，e(n)=d(n)‑y(n)， w(n)为均衡滤波器的权系数,自适应均衡滤波器的权系数更新使用LMS算法，权系数根据误差反馈信号e(n)进行更新，使均衡滤波器输出信号y(n)和期望信号d(n)更为接近；采用LMS算法的均衡滤波器权系数更新公式为，μ为收敛因子，这里。