高速数字接收机并行自适应盲均衡方法，其特征在于，该方法是在数字集成电路上依次按以下步骤实现的： 步骤（１）．从均衡器第ｋ次输入以供均衡处理的长度为２＊Ｌ的数据序列｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］，ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］｝中提取前２＊Ｌ－１个数据，去除第ｋ＊Ｌ＋Ｌ个数据ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］的数据序列，其步骤如下： 步骤（１．１）．把该数据序列｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］，ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］｝输入到一个１∶Ｌ串／并变换电路，其中，Ｌ是一个自然数，为并行的路数； 步骤（１．２）．该１∶Ｌ串／并变换电路对其中前Ｌ个数据｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］｝分别用单位延迟开关进行延迟，并和后面输出的Ｌ－１个数据｛ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］｝共同形成路数为２＊Ｌ－１的并行数据序列； 步骤（１．３）．把步骤（１．２）中的２Ｌ－１个并行的数据排列成以下矩阵形式： ＊＊＊ 其中矩阵ｘ↓［ｋ］的数据分量ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］分别为均衡器的第ｋ＊Ｌ－Ｌ＋１，ｋ＊Ｌ－Ｌ＋２，…，ｋ＊Ｌ＋Ｌ－１个对应下标序号的输入数据； 步骤（２）．把步骤（１．３）中得到的输入矩阵２＊Ｌ－１个数据元素输入到一个Ｌ路并行有限冲击响应滤波器，使该２＊Ｌ－１个数据与Ｌ个滤波器系数即均衡器的权系数向量Ｗ↓［ｋ］，即ｗ↓［１］，ｗ↓［２］，…，ｗ↓［Ｌ］相乘，得到由所述１∶Ｌ串／并变换电路和Ｌ路并行有限冲击响应滤波器构成的均衡器输出向量Ｙ↓［ｋ］＝［ｙ↓［１］↑［（ｋ）］，…，ｙ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］］＝ｘ↓［ｋ］·Ｗ↓［ｋ］↑［＊］＝ｘ↓［ｋ］·［ｗ↓［１］，…，ｗ↓［Ｌ］］↑［Ｈ］，其中Ｗ↓［ｋ］↑［＊］为权系数向量Ｗ↓［ｋ］的共轭函数，（·）↑［Ｈ］为共轭转置函数； 步骤（３）．把步骤（２）得到的输出向量Ｙ↓［ｋ］送入一个Ｌ∶１并／串变换电路，得到均衡器的串行输出数据序列； 步骤（４）．更新步骤（２）所述的权向量Ｗ↓［ｋ］＝［ｗ↓［１］，ｗ↓［２］，…，ｗ↓［Ｌ］］↑［Ｔ］，以便进行第Ｋ＋１次均衡处理，其步骤如下： 步骤（４．１）．把步骤（１．３）所述的矩阵ｘ↓［ｋ］改写成以下形式： ＊＊＊ 即把α↓［ｉ，ｊ］↑［（ｋ）］表示为第ｋ次均衡处理时矩阵ｘ↓［ｋ］的第ｉ行，第ｊ列的元素； 步骤（４．２）．按下式计算梯度估计向量＊↓［ｋ］的各个分量｛δ↓［１］↑［（ｋ）］，δ↓［２］↑［（ｋ）］，…，δ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］｝： ＊＊＊ 其中，Ｒ↓［２］为常模统计量，是一个正实数，其按下式计算： Ｒ↓［２］＝Ｅ（｜ａ↓［ｎ］｜↑［４］）／Ｅ（｜ａ↓［ｎ］｜↑［２］） ａ↓［ｎ］为通信系统发射端发送的第ｎ个数据， Ｅ（·）为数学期望函数， ｜·｜为求绝对值函数，对复数是求模函数， ｅ↓［ｋ］为第ｋ次均衡时的误差向量，ｅ↓［１］↑［（ｋ）］，…，ｅ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］分别为ｅ↓［ｋ］的第１，…，Ｌ个分量，ｅ↓［ｋ］由下式表示： ＊＊＊ 步骤（４．３）．计算梯度估计向量＊↓［ｋ］与权系数更新步长μ↓［ＢＣＭＡ］的乘积＊↓［ｋ］＊μ↓［ＢＣＭＡ］，其中μ↓［ＢＣＭＡ］的数量级为１０↑［－６］，是一个正实数； 步骤（４．４）．按下式计算均衡器第ｋ＋１次作均衡处理时的权向量更新系数Ｗ↓［ｋ＋１］： Ｗ↓［ｋ＋１］＝Ｗ↓［ｋ］－μ↓［ＢＣＭＡ］·＊↓［ｋ］ 在ｋ＝１时，Ｗ↓［１］的取值为Ｌ维向量［１，０，…，０］↑［Ｔ］； 步骤（４．５）．在设定的时间延迟后，按步骤（１）～（４．４）做第ｋ＋１次的均衡处理。
【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
高速数字接收机并行自适应盲均衡方法，其特征在于，该方法是在数字集成电路上依次按以下步骤实现的：步骤（１）．从均衡器第ｋ次输入以供均衡处理的长度为２＊Ｌ的数据序列｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］，ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］｝中提取前２＊Ｌ－１个数据，去除第ｋ＊Ｌ＋Ｌ个数据ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］的数据序列，其步骤如下：步骤（１．１）．把该数据序列｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］，ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ］｝输入到一个１∶Ｌ串／并变换电路，其中，Ｌ是一个自然数，为并行的路数；步骤（１．２）．该１∶Ｌ串／并变换电路对其中前Ｌ个数据｛ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ］｝分别用单位延迟开关进行延迟，并和后面输出的Ｌ－１个数据｛ｘ↓［ｋＬ＋１］，ｘ↓［ｋＬ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］｝共同形成路数为２＊Ｌ－１的并行数据序列；步骤（１．３）．把步骤（１．２）中的２Ｌ－１个并行的数据排列成以下矩阵形式：＊＊＊其中矩阵ｘ↓［ｋ］的数据分量ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋１］，ｘ↓［ｋＬ－Ｌ＋２］，…，ｘ↓［ｋＬ＋Ｌ－１］分别为均衡器的第ｋ＊Ｌ－Ｌ＋１，ｋ＊Ｌ－Ｌ＋２，…，ｋ＊Ｌ＋Ｌ－１个对应下标序号的输入数据；步骤（２）．把步骤（１．３）中得到的输入矩阵２＊Ｌ－１个数据元素输入到一个Ｌ路并行有限冲击响应滤波器，使该２＊Ｌ－１个数据与Ｌ个滤波器系数即均衡器的权系数向量Ｗ↓［ｋ］，即ｗ↓［１］，ｗ↓［２］，…，ｗ↓［Ｌ］相乘，得到由所述１∶Ｌ串／并变换电路和Ｌ路并行有限冲击响应滤波器构成的均衡器输出向量Ｙ↓［ｋ］＝［ｙ↓［１］↑［（ｋ）］，…，ｙ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］］＝ｘ↓［ｋ］·Ｗ↓［ｋ］↑［＊］＝ｘ↓［ｋ］·［ｗ↓［１］，…，ｗ↓［Ｌ］］↑［Ｈ］，其中Ｗ↓［ｋ］↑［＊］为权系数向量Ｗ↓［ｋ］的共轭函数，（·）↑［Ｈ］为共轭转置函数；步骤（３）．把步骤（２）得到的输出向量Ｙ↓［ｋ］送入一个Ｌ∶１并／串变换电路，得到均衡器的串行输出数据序列；步骤（４）．更新步骤（２）所述的权向量Ｗ↓［ｋ］＝［ｗ↓［１］，ｗ↓［２］，…，ｗ↓［Ｌ］］↑［Ｔ］，以便进行第Ｋ＋１次均衡处理，其步骤如下：步骤（４．１）．把步骤（１．３）所述的矩阵ｘ↓［ｋ］改写成以下形式：＊＊＊即把α↓［ｉ，ｊ］↑［（ｋ）］表示为第ｋ次均衡处理时矩阵ｘ↓［ｋ］的第ｉ行，第ｊ列的元素；步骤（４．２）．按下式计算梯度估计向量＊↓［ｋ］的各个分量｛δ↓［１］↑［（ｋ）］，δ↓［２］↑［（ｋ）］，…，δ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］｝：＊＊＊其中，Ｒ↓［２］为常模统计量，是一个正实数，其按下式计算：Ｒ↓［２］＝Ｅ（｜ａ↓［ｎ］｜↑［４］）／Ｅ（｜ａ↓［ｎ］｜↑［２］）ａ↓［ｎ］为通信系统发射端发送的第ｎ个数据，Ｅ（·）为数学期望函数，｜·｜为求绝对值函数，对复数是求模函数，ｅ↓［ｋ］为第ｋ次均衡时的误差向量，ｅ↓［１］↑［（ｋ）］，…，ｅ↓［Ｌ］↑［（ｋ）］分别为ｅ↓［ｋ］的第１，…，Ｌ个分量，ｅ↓［ｋ］由下式表示：＊＊＊步骤（４．３）．计算梯度估计向量＊↓［ｋ］与权系数更新步长μ↓［ＢＣＭＡ］的乘积＊↓［ｋ］＊μ↓［ＢＣＭＡ］，其中μ↓［ＢＣＭＡ］的数量级为１０↑［－６］，是一个正实数；步骤（４．４）．按下式计算均衡器第ｋ＋１次作均衡处理时的权向量更新系数Ｗ↓［ｋ＋１］：Ｗ↓［ｋ＋１］＝Ｗ↓［ｋ］－μ↓［ＢＣＭＡ］·＊↓［ｋ］在ｋ＝１时，Ｗ↓［１］的取值为Ｌ维向量［１，０，…，０］↑［Ｔ］；步骤（４．５）．在设定的时间延迟后，按步骤（１）～（４．４）做第ｋ＋１次的均衡处理。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：詹亚锋，包建荣，邢腾飞，陆建华，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：11
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