一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法技术

本发明专利技术属于通信信号处理技术领域，涉及非合作通信系统中信号的盲均衡方法，具体的说是一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法。本发明专利技术在仅增加相同硬件设备、不增加算法复杂度的前提下，减小系统稳态误差，并缩短处理时间，提高系统的实时性。首先将信号按照奇偶时刻提取，分别进入两个处理通道，依据修正算法进行更新迭代，并由计算误差同步自适应调整步长。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法
本专利技术属于通信信号处理
，涉及非合作通信系统中信号的盲均衡方法，具体的说是一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法。
技术介绍
非合作通信系统中，由于存在多径效应以及带宽受限，信号在传输过程中不可避免地会引入码间串扰，从而降低通信质量，盲均衡技术在不使用训练序列的情况下对接收到的信号进行均衡，使处理后的信号尽可能接近原始信号，有效克服码间串扰影响，减小误码率，提高通信质量。经典的Bussgang类盲均衡算法及其改进算法已广泛应用于各种通信系统。基于CMA的盲均衡算法计算复杂度小，易于实现，步长也是决定算法收敛性能的关键因素，采用较大步长时，收敛速度要比采用小步长时更快，但要以稳态剩余误差为代价。基于单通道的小波变换CMA算法(WTCMA)虽然在经典的CMA算法基础上进一步减小了稳态误差，但相对整个处理系统来说，误差仍然较高，传统的单通道模型算法主要包括以下步骤：1，初始化均衡器抽头系数为合适值，一般采用初始化中心抽头系数为1，如抽头长度为7，则初始化为W0＝[0001000]2，对接收信号r(n)时行小波变换，得到v(n)，小波变换后，使信号的细节特征更加明显，自动适应时频信号分析的要求v(n)＝Wt[r(n)]3，根据均衡器输入输出计算误差，并按照CMA算法进行迭代更新。w(n+1)＝w(n)+mu*e*v*conj(z)该方法存在不足：1，当数据量较大时，因为只在一条通道进行处理，则处理速度较慢，不满足系统实时性要求。2，迭代步长固定，不能自适应调整，收敛后误差较大。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法。本专利技术的技术方案为：一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用双通道，分别接收信号奇偶时刻提取信号，输入两个通道的信号需先进行小波变换；S2、每个通道根据修正算法进行更新迭代，并更新对方通道的均衡器系数；S3、对两个通道的输出进行位置还原，输出结果。本专利技术所提出的双通道模型(如附图1所示)，该模型在单通道设备基础上，增加了相同的设备变为双通道，理想情况下，可以认为两个通道处理的速度一致，则同一时刻，两个通道正在处理的数据必然是交替出现的序列，可以很好地保证较高的相关性。双通道接收信号的具体方法为：定义双通道分别为通道1和通道2，则：通道1中k时刻数据x1(k)为接收信号x中的奇时刻数据样本：x1(k)＝x(2*k-1)通道2中k时刻数据x2(k)为接收信号x中的偶时刻数据样本：x2(k)＝x(2*k)。两个通道的输入信号首先分别进行小波变换，与傅里叶变换不同的是，小波变换不再采用无限长三角函数基，而是利用有限长、会衰减的小波基，不仅能够获取频率信息，还可以确定某一频率对应出现的时间。本专利技术中采用db2小波基构造小波滤波器，即使原始信号经过噪声污染变成不稳定信号，也能够根据小波基的特性，将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径。小波变换原理为：根据Bussgang盲均衡原理，本专利技术采用一种改进的变步长算法，设定横向滤波器权向量：w(n+1)＝w(n)+mu*inv(step)*e(n)*v(:,n)*conj(z(n))其中，mu为固定步长，step为根据均衡器输出构造的矩阵，v和z分别代表均衡器输入和输出，e为误差，inv(step)为计算step矩阵的逆矩阵；与单通道模型中自我更新不同的是，双通道模型中利用Ⅰ通道和Ⅱ通道输出更新对方均衡器抽头系数，这样做的好处是充分利用冗余数据信息，即本通道中不仅有自己的数据信息，同时还利用对方通道中的数据信息来更新权系数。通道1的迭代公式为：w1(n+1)＝w1(n)+0.05*mu*inv(step2n)*e2*v2(:,n)*conj(z2(n))通道2的迭代公式为：w2(n+1)＝w2(n)+0.05*mu*inv(step1n)*e1*v1(:,n)*conj(z1(n))n取1，2，...，N一系列正整数，表示n时刻系数迭代公式；迭代步长动态调整：其中sii＝β*sii-1+(1-β)*(|v(i,j)|3)β为固定步长系数，一般取接近1的数，这里取0.999。误差为：e(n)＝R-|z(n)|2R为待处理信号的模，是一个常数值。通常情况下，迭代开始后，步长的变化趋势是由大变小，最后趋于稳定，步长较大时，收敛速度较快，收敛后，减小步长，以提高收敛精度。进一步的，两个通道均衡器的输出还分别经过了一个比例模块，比例系数分别为p,q，本通道误差较大时，比例系数也应当设置稍小，反之应设置稍大，本专利技术根据计算输出误差来设置比例系数：通道1比例系数：通道2比例系数：比例模块输出为：zO'(n)＝p(n)*zO(n)zE'(n)＝q(n)*zE(n)两个通道的输出最终还需要位置复原，即奇、偶时刻的输出都要还原到输入时相对应的位置：z(2*k-1)＝zO'(k)z(2*k)＝zE'(k)即z(k)＝{zO'(1),zE'(1),zO'(2),zE'(2),...,zO'(k),zE'(k)}其中，k取1，2，...，N等一系列正整数，z(k)为最终输出信号。本专利技术的有益效果为，仅增加相同硬件设备、不增加算法复杂度的前提下，减小系统稳态误差，并缩短处理时间，提高系统的实时性，并可由计算误差同步自适应调整步长。附图说明图1：双通道小波变换CMA算法盲均衡模型，rO(n)及rE(n)分别为两个通道的输入信号，z(n)为最终输出信号；图2：数据量为1000时，CMA算法、单通道模型算法、双通道模型算法仿真结果示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例，详细描述本专利技术的技术方案：实施例：1，QAM信号是一种在实际通信情况中广泛使用的调制信号，本例中采用4进制的16QAM信号，能提供更好的传输性能，具有较好的代表性；信号在实际传输过程中，产生码间串扰及附加噪声的可能性比较复杂，选用20dB的信噪比，综合考虑了较好及较差的传输环境；2，按奇、偶时刻提取出的两路信号，均衡器每次迭代，输入信号的长度与均衡器抽头个数等长(mm为均衡器抽头个数，j为输入数据的时刻)并且同一通道相邻两次均衡器处理的数据有重叠部分，重叠部分长度为抽头个数减1，本质是充分利用冗余信息，提高整个模型的性能；x(j,:)＝xx(j+mm-1:-1:j)3，均衡器迭代过程中依照CMA修正算法更新抽头系数，误差计算依据是e(n)＝R-|z(n)|2而评估均衡性能是，采用最小均衡误差算法进行衡量，误差计算依据是：mse(n)＝min(|z(n)-qmod|2)其中，z(n)为还原位置后的最终输出，qmod是原始无码间串扰的传输信号。图2为数据量为1000时，CMA算法、单通道模型算法、双通道模型算法仿真结果，可以看出，相同数据量情况下，双通道模型比单通道性能提升约10％；表1为不同数据量情况下，算法耗时性能对比，由于仿真软件中无法进行两路并发数据处理，因此，记录了实际处理时间。双通道模型处理耗时比单通道稍短，但实际应用中，可以并行处理两路通道，理论消耗时间(双通道并行处理)仅为总耗时的一半，速度更快。表1不同数据量情况下，算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用双通道，分别接收信号奇偶时刻提取信号，输入两个通道的信号需先进行小波变换；S2、每个通道根据修正算法进行更新迭代，并更新对方通道的均衡器系数；S3、对两个通道的输出进行位置还原，输出结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用双通道，分别接收信号奇偶时刻提取信号，输入两个通道的信号需先进行小波变换；S2、每个通道根据修正算法进行更新迭代，并更新对方通道的均衡器系数；S3、对两个通道的输出进行位置还原，输出结果。2.根据权利要求1所述的一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法，其特征在于，步骤S1中采用双通道接收信号的具体方法为：定义双通道分别为通道1和通道2，则：通道1中k时刻数据x1(k)为接收信号x中的奇时刻数据样本：x1(k)＝x(2*k-1)通道2中k时刻数据x2(k)为接收信号x中的偶时刻数据样本：x2(k)＝x(2*k)。3.根据权利要求2所述的一种基于双通道模型的小波变换修正盲均衡方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：按照初始化的均衡器系数进行一次更新后，应用均衡器输出结果及计算误差进行后续迭代，并更新对方通道的均衡器系数：设定横向滤波器权向量：w(n+1)＝w(n)+mu*inv(step)*e(n)*v(:,n)*conj(z(n))其中，mu为固定步长，step为根据均衡器输出构造的矩阵，v和z分别代表均衡器输入和输出，e为误差，inv(step)为计算step矩阵的逆矩阵；通道1的迭代...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴安群，任春辉，李晓博，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51