（电磁场与微波技术专业论文）自适应滤波算法在无线通信中的应用.pdf

塑i 堕兰鱼垩些鲨垫竺鲨垄垂竺塑堕! 塑坐旦 !垦量垒曼2 2 摘要 信道是通信系统必不可少的组成部分，而信道中的噪声又是不可避免的。因而， 划信道和噪声的研究乃是研究通信问题的基础。本文主要研究几种自适应滤波算法在 倍道估计和噪声消除中的应用。 本文提出了几种新的用于信道估计的自适应滤波算法，一。种算法为预条件共轭梯 度移位臼适应滤波算法，这种算法是把预条件共轭梯度自适应滤波算法和移位技术相 结合，在最优块自适应移位算法中曾使用过这种移位技术。新算法在收敛速度和自适 应精确度方面都比预条件共轭梯度自适应滤波算法优越。另外两种算法称为改进的泄 漏离散傅立叶变换最小均方算法和改进的移位最小均方算法，这两种算法不需要任何 训练数据或者预先知道信道的统计特性，它们只需要知道噪声的方差即可进行信道估 汁，而且这两种算法能比改进的泄漏最小均方算法得到更快的收敛速度。 另外本文将改进的泄漏最小均方算法用于噪声消除。这种算法不需要预先知道与 污损噪声相关的另一噪声信号，只需要知道污损噪声的方差，克服了传统的自适应噪 j ：，消除方法的局限性。 关键词：信道估计、噪声消除、最小均方算法、共轭梯度算法 ! 些l ：堕兰 鱼垩些堂垫墨鲨垄歪些望堕生竺些旦一 a b s t r a c t t h ec h a n n e lc o n s t i t u t e sa na b s o l u t e l yn e c e s s a r i l yp a r to fc o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，a n d n o i s ei nc h a n n e li su n a v o i d a b l e t h eq u e s t i o na b o u tc h a n n e la n dn o i s ei st h eb a s i cq u e s t i o n i nc o m m u n i c a t i o ns y s t e m i nt h i sp a p e r ，w ef o c u so i lt h ea p p l i c a t i o no fa d a p t i v ef i l t e r i n g a l g o r i t h m s t oc h a n n e le s t i m a t i o na n dn o i s ec a n c e l l i n g t h r e ek i n d so f s i m p l ea d a p t i v ei 1 1 r i n ga l g o r i t h m sf o rc h a n n e l e s t i m a t i o na r ei n t r o d u c e d o n eo ft h ea l g o r i t h m si st h et o e p l i t zp r e c o n d i t i o n e db l o c kc o n j u g a t eg r a d i e n t s h i f t i n g ( t b c g s ) a l g o r i t h m t h ea l g o r i t h mi sf o r m u l a t e db yc o m b i n i n gt b c ga l g o r i t h mw i t ha s h i f t i n gs c h e m e ，a s i nt h e o p t i m u mb l o c ka d a p t i v es h i f t i n g ( o b a s ) a l g o r i t h m t h e p r o p o s e da l g o r i t h mi ss u p e r i o rt o t h et b c ga l g o r i t h mi nb o t hc o n v e r g e n c er a t ea n d a d a p t a t i o na c c u r a c y t h eo t h e rt w oa l g o r i t h m sa r em o d i f i e dl e a k yd f t - l m sa l g o r i t h ma n d m o d i f i e ds h i f t i n gl m s a l g o r i t h m t h e s et w oa l g o r i t h m sa r en e a r l yb l i n ds i n c et h e yd on o t r e q u i r ea n yt r a i n i n gs e q u e n c e o rc h a n n e ls t a t i s t i c s ，a n dt h e yc a nb ei m p l e m e n t e d u s i n go n l y n o i s ev a r i a n c ek n o w l e d g e t h ei m p o r t a n ti st h a t t h e yp r o v i d ef a s t e rc o n v e r g e n c et h a n m o d i f i e dl e a k yl m s a l g o r i t h m i na d d i t i o n ，w eu s et h em o d i f i e dl e a k yl m s a l g o r i t h mf o rn o i s ec a n c e l l i n gi nt h i sp a p e r t h ea l g o r i t h md o e sn o t r e q u i r ea n o t h e rn o i s es i g n a lc o r r e l a t e dw i t ht h ec o n t a m i n a t i o n n o i s e ，a n di tc a nb ei m p l e m e n t e du s i n go n l yc o n t a m i n a t i o nn o i s ev a r i a n c ek n o w l e d g e t h i s w a yo v e r c o m e s t h ed i s a d v a n t a g eo ft h et r a d i t i o n a la d a p t i v em e t h o d k e yw o r d s ：c h a n n e le s t i m a t i o n ，n o i s ec a n c e l l i n g ，l m sa l g o r i t h m ，c ga l g o r i t h m l l 型! ! ：堕苎鱼垩些堡茎簦堡垄歪垡望笪塑生旦 第一章绪论 1 1 研究背景 1 1 1 自适应滤波算法的发展【l ，2 】 最早的对于自适应滤波器的研究可以追溯到二十世纪五十年代末期，当时大量的 学者独立工作在这种滤波器的不同应用领域。依赖于这类早期的工作，最小均方( l m s ) 算法作为可用在自适应横向滤波器中的一种简单，有效的算法被提出来。l m s 算法 烛w i d r o w 和h o f f 在1 9 5 9 年研究自适应线性( 门限逻辑) 元素的模式识别方案时发明 的。这些自适应线性元素在文献中常称为a d a l i n e ( w i d r o w 和h o f f ，1 9 6 0 ：w i d r o w ， 1 9 7 0 ) 。l m s 算法是一种随机梯度算法，它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的 梯度方向上迭代调整每个抽头权值。因此，l m s 算法与r o b b i n s 和m o n r o ( 1 9 5 1 ) 在统 汁学求解某些序列参数估计问题时的随机逼近这个概念有密切的关系。它们最基本的 区别在于l m s 算法是用固定的步氏修正每次迭代的权值，而随机逼近法中步长是变 化的，它与时间n 或n 的幂次成正比。另外一种与l m s 算法相联系的随机梯度算法 是梯度自适应格型( g a | 0 算法( g r i f f i t h s ，1 9 7 7 ，1 9 7 8 ) ；它们之间的区别在于结构上的差 异，g a l 算法是以格型结构为基础的，而l m s 算法使用的是横向滤波器。 在1 9 8 1 年，z a m e s 引进入了h ”范数作为求解估计和控制问题性能的鲁棒指标， m 7 且利用它，鲁棒性控制领域开创了新的研究方向。在这个领域尤其值得注意的是 h a s s i b i 等人( 1 9 9 6 ) 证明了l m s 算法在”标准下的确是最优的。于是，关于l m s 算 法鲁棒性能的理论证明首次被介绍。人们还感兴趣的是，表示通信信道自适应均衡用 l m s 算法替代物的迫零算法也使用了极大一极小形式的最优准贝j j ( l u c k y ，1 9 6 5 ) 。 现在，已经有许多改进的最小均方算法，如频域l m s 算法、快速截断数据l m s 算法、变换域l m s 算法，以及为了缩短自适应过程的q r 分解l m s 算法【3 6 1 。其中 关于l m s 算法收敛性及稳定性的分析非常重要【7 一1 2 】。从l m s 算法的理论体系来看， 最优方法中的最陡下降法是随机梯度信息处理的- 4 中递归算法。在未知误差性能的情 况下，它可以寻求误差曲面的最小点，可以为平稳随机环境下的l m s 算法提供若干 启发性思路。以及性能分析的重要基础。 共轭梯度算法已有五十多年的历史，它最早是由h e s t e n e s 和s t i e f e l 于1 9 5 2 年在 求解线性方程组时提出的，并由f l e t c h e r 和r e e v e s 于1 9 6 4 年推广到非线性优化领域。 j 8 f f 后，b e a l e 、f l e t c h e r 、p o w e l l 等著名优化专家对非线性优化共轭梯度算法进行了深 入研究，取得了十分优秀的成果。但几乎同时问世的拟牛顿方法由于其良好的计算表 虮以及丰富的收敛性分析很快受到了青睐，从而在很长一段时间里共轭梯度法被研究 者所忽视。近年来，随着计算机的飞速发展以及实际问题的需要，大规模优化问题越 来越受到重视，而共轭梯度法正是求解大规模问题的一种主要方法，这是因为共轭梯 度法具有算法简单，易于编程；以及需要存储空间小等优点。于是，共轭梯度法的理 沦研究又受到人们的关注。 共轭梯度算法也被广泛用于自适应滤波器中，构成自适应共轭梯度滤波算法 f 1 3 1 5 1 ，并有关于预条件的自适应共轭梯度滤波算法的研究 1 6 ，1 7 。 1 1 2 无线通信的发展 1 8 】 人类采用无线通信的历史可以追溯到遥远的古代。但直到1 9 世纪末，人们都是 采用十分直观的方式简单的信息传输。古代战争中的烽火台、金鼓和旌旗都是无线通 信的例子。1 8 6 4 年，英国物理学家j c m a x w e l l 创造性地总结了人们已有的电磁学 知l ! ，预言了电磁波的存在。1 8 8 6 年，德国物理学家h h e r t z 用实验产生出电磁波， 证叫了j c m a x w e t l 的预言。1 8 9 7 年，意大利科学家g m a r c o n i 首次使用无线电波进 行信息传输并获得成功。1 8 9 7 年，m g 马可尼完成的无线通信实验就是在固定站 与一艘轮船之间进行的，当时的距离为1 8 海里。在后来一个世纪多时问里，在飞速 发腱的计算机和半导体技术的推动下，无线移动通信的理论和技术不断取得进步。今 天，无线移动通信已经发展到大规模商用并逐渐成为人们日常生活不可缺少的重要通 信方式之一。 现代移动通信技术的发展始于2 0 世纪2 0 年代，但是一直到2 0 世纪7 0 年代中期， 才迎来了移动通信的蓬勃发展时期。1 9 7 8 年底，美国贝尔实验室研制成功先进移动 电话系统( a m p s ) ，建成了蜂窝状模拟移动通信网，大大提高了系统容量。与此同 时，其他发达国家也相继开发出蜂窝式公用移动通信网。这一阶段的特点是蜂窝移动 通信网成为实用系统，并在世界各地迅速发展。移动通信得到迅猛发展的原因，除了 用户要求迅速增加这一主要推动力之外，还有几方面技术进展所提供的条件。首先， 微电r 技术在这一时期得到迅速发展，使得通信设备能够实现小型化、微型化。其次， 提出并且形成了移动通信新体制，即贝尔实验室在7 0 年代提出的蜂窝网的概念。蜂 窝刚，即所谓的小区制，由于实现了频率再用，大大提高了系统容量。第三方面进展 是随着大规模集成电路的发展而出现的微处理技术日趋成熟以及计算机技术的迅猛 发展，从而为大型通信网的管理与控制提供了技术手段。这一阶段所诞生的移动通信 系统般被当作是第一代移动通信系统。第一代蜂窝移动通信系统出现于2 0 世纪8 0 年代早期，采用频分多址和模拟技术，包括模拟蜂窝和无绳电话系统。典型的系统有 美国的a m p s 、英国的t a c s 、前西德的c 一4 5 0 等。模拟系统的缺点主要有频谱利用 竺：堡苎璺堡皇鎏茎苎鎏垄垂丝望笪塑生旦一 率低、抗于扰能力差、系统保密性差，但由于模拟技术十分成熟，因而在发展初期也 得到了较为广泛的应用。模拟蜂窝技术由于不适合未来多媒体通信业务的需求，必将 在日益激烈的市场竞争中被逐步淘汰。 从2 0 世纪8 0 年代中期开始，数字移动通信系统进入发展和成熟时期。蜂窝模拟 网的容量已不能满足日益增长的移动用户的需求。8 0 年代中期，欧洲首先推出了全 球移动通信系统( g s m ) 。随后美国和日本也相继指定了各自的数字移动通信体制。2 0 世纪9 0 年代初，美国q u a l c o m m 公司推出了窄带码分多址( c d m a ) 蜂窝移动通信系 统，这是移动通信系统中具有重要意义的事件。从此，码分多址这种新的无线接入技 术在移动通信领域占有了越来越重要的地位。除此之外。还有欧洲的d c s 一1 9 0 0 ，美 国的i s 5 4 等。这些目前正在广泛使用的数字移动通信系统是第二代移动通信系统。 第二代移动通信系统主要是为支持话音和低速率的数据业务而设计的。但随着人 们对通信业务范围和业务速率要求的不断提高，已有的第二代移动通信网将很难满足 新的业务需求。为了适应新的市场需求，人们正在制定第三代( 3 g ) 移动通信系统。其 实早在部署第二代数字无线通信系统时，人们就已经展开了研制第三代无线通信系统 的工作，要求在这些系统中添加宽带数据业务，以支持视频、互联网接入以及其他更 高速率的业务，要求能够满足： 高速接入：支持例如快速互联网接入或者多媒体类型应用的宽带业务。对这种 业务的需求正在不断的增长： 灵活性：支持引入新业务，能够为用户运营商带来好处； 成本可行性：像现有的通信系统那样能够被用户所接纳； 兼容性：提供与现有无线网络最佳的演变途径； 速率要求：在移动条件下，提供1 4 4 k b i t s 的传输速率，以3 8 4 k b i t s 为最佳； 在固定条件下，提供2 m b i t s 的传输速率。 1 2 研究现状 本文主要讨论自适应滤波算法在信道估计及噪声消除中的应用。 1 常见的信道估计方法 利用子空间分解方法进行信道估计 1 9 ，2 0 。这种方法有很高的计算复杂度，无法 满足在实际中的实时应用。 采用插值方法，包括线性和非线性插值方法【2 1 ，2 2 】。这种方法主要应用于时分复 用导频体制下，时隙中信息段信道参数的估计根据导频部分的估计值通过插值算法来 实现。线性插值在信道变化平缓时效果较好，但不能有效地适用于高速信道；而非线 性插值( 如二阶高斯插值) 所利用的信道参数样本数较多，实现比较复杂。多时隙加 堡i ：堡苎 皂垩堕塑垫竺鲨垄重丝望堕! 堕生旦一 权平均法( w m s a ) 是一种典型的算法。 采用多步或迭代的方法 2 3 ，使下一步或迭代后的信道估计值比上一步或迭代前 的估计值更准确、可靠。这种方法会引起系统时延及误差在系统中的传递性效应。 采用自适应滤波器估计信道参数 2 4 。如维纳或卡尔曼滤波，能使信道参数估计 结果在某项指标，如均方差上最优。这种方法要求信道统计特性的先验知识，即衰落 的协方差矩阵。 上述四类方法都无法跟踪快速变化的信道，所以在3 g 系统中高速移动状态下可 靠的信道估计方法有待于进一步研究。 2 传统的自适应消除噪声的方法 2 ，2 5 】 现行的自适应噪声消除器消除噪声时需要已知与污损噪声相关的另一噪声信号， 这使得噪声消除器使用起来有局限性。 1 3 本文所做的工作 本文主要提出了几种新的用于信道估计和噪声消除的方法。第二章说明了无线通 信信道的基本知识，其中主要介绍了随参信道的特性及其对信号的影响。第三章介绍 了一种预条件共轭梯度移位自适应滤波算法在恒参信道估计中的应用。第四章讨论了 将两种改进的最小均方类型算法用于d s c d m a 系统中的信道估计，这两种算法称 为改进的泄漏离散傅立叶变换最小均方算法和改进的移位最小均方算法，这两种算法 不需要任何训练数据或者预先知道信道的统计特性，它们只需要知道噪声的方差即可 进行信道估计。文中建立了瑞利衰落信道的模型，给出了详细的图表证明算法的优越 性。第五章将改进的泄漏最小均方算法用于噪声消除。这种算法不需要预先知道与污 损噪声相关的另一噪声信号，克服了传统的自适应噪声消除方法的局限性。 参考文献 1 2 】 3 】 【4 】 f 5 s h a y k i n ，自适应滤波器原理( 第四版) ( 英文原版) ，电子工业出版社，2 0 0 2 7 何振亚自适应信号处理，北京：科学出版社，2 0 0 2 s s n a r a y a n ，a m p e t e r s o n ，a n dm j n a r a s i m h a ，“t r a n s f o r md o m a i nl m s a l g o r i t h m ，”i e e et r a n s , a c o u s t ，s p e e c h ，s i g n a lp r o c e s s i o n ，v 0 1 a s s p 一3 1 ，p p 6 0 9 6 1 5 ，j u n e1 9 8 3 s c d o u 班a s ，t h y m e n g ，“n o r m a l i z e dd a t an o n l i n e a r i t i e sf o rl m sa d a p t i o n ，” i e e et r a n s o n s i g n a lp r o c e s s i o n ，v 0 1 4 2 ，n o 6 ，p p 1 3 5 2 1 3 6 5 ，1 9 9 4 s r i n a t hh o s u ra n da h m e dh t e w f i k ，“w a v e l e tt r a n s f o r md o m a i na d a p t i v ef i r f i l t e r i n g ，”i e e et r a n s a c t i o n so ns i g n a lp r o c e s s i o n ，v 0 1 4 5 ，n o 3 ，p p 6 1 7 6 3 0 ，m a r 4 ! 堡! ：堕兰! 垩些望垫簦鲨垄歪些望堕! 盟生旦 1 9 9 7 f 6 】y i n g c h a n gl i a n ga n df r a n c o i s es c h i n ，“c o h e r e n tl m sa l g o r i t h m s ，”1 e e e c o m m u n i c a t i o nl e t t e r s ，v 0 1 4 ，n o 3 ，p p 9 2 9 4 ，m a r 2 0 0 0 7 】s s a h n ，b h l a h e l d ，“c o n v e r g e n c eo ft h ed e l a y e d n o r m a l i z e dl m s a l g o r i t h m w i t hd e c r e a s i n gs t e ps i z e ”i e e et r a n s o ns i g n a lp r o c e s s i o n ，v 0 1 4 4 ，n o 1 2 ，p p 3 0 0 8 ，3 0 1 6 ，1 9 9 6 【8 d a ii k i m ，p d ew i l d e ，“p e r f o r m a n c ea n a l y s i so f t h ed c t - l m sa d a p t i v ef i l t e r i n g a l g o r i t h m ，”s i g n a lp r o c e s s i n g ，v 0 1 8 0 ，p p 1 6 2 9 1 6 5 4 ，2 0 0 0 【9 】c h o r n ，r h k w o n g ，“c o n v e r g e n c e o fm a t r i xl m s a l g o r i t h m sw i t ha p p l i c a t i o n s t ol m s n e w t o n ，”s i g n a l p r o c e s s i o n ，v 0 1 4 4 ，p p 1 0 3 - 11 5 ，1 9 9 5 【1 0 】d i r kt m s l o c k ，“o nt h ec o n v e r g e n c eb e h a v i o ro ft h el m sa n dt h en o r m a l i z e d l m s a l g o r i t h m s ，”i e e e t r a n s s i g n a l p r o c e s s i o n ，v 0 1 4 1 ，n o 9 ，p p 2 8 1 1 - 2 8 2 5 ，1 9 9 3 【11 】s a u lb g e l f a n d ，y o n g b i nw e i ，a n dj a m e sv k r o g m e i e r ， t h es t a b i l i t yo fv a r i a b l e s t e p s i z el m sa l g o r i t h m s ，”i e e et r a n s a c t i o n s o n s i g n a lp r o c e s s i o n ，v 0 1 4 7 ，n o 1 2 ， p p 3 2 7 7 3 2 8 8 ，d e c 1 9 9 9 1 2 v i p u ln p a r i k h ，a n da n n az b a r a n i e c k i ，“t h eu s eo ft h em o d i f i e de s c a l a t o r a l g o r i t h m t oi m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo ft r a n s f o r m d o m a i nl m s a d a p t i v ef i l t e r s ， i e e et r a n s a c t i o n so n s i g n a l p r o c e s s i o n ，v 0 1 4 6 ，n o 3 ，p p 6 2 5 6 3 5 ，m a r 1 9 9 8 1 3 gk b o r a y ，m d s r i n a t h ，“c o n j u g a t eg r a d i e n tt e c h n i q u e sf o ra d a p t i v ef i l t e r i n g ”， i e e et r a n s c i r c u i t s s y s t e m s , v 0 1 3 9 ，n o 1 ，j a n 1 9 9 2 ，p p1 - 1 0 1 4 j s l i ma n dc k u n ，“c o n j u g a t eg r a d i e n ta l g o r i t h mf o rb l o c kf i ra d a p t i v e f i l t e r i n g ”，e l e c t r o n i c sl e t t e r s ，v 0 1 2 9 ，m a r c h1 9 9 3 ，p p 4 2 8 4 2 9 1 5 j s l i ma n dc k u n ，“b l o c kc o n j u g a t eg r a d i e n ta l g o r i t h m sf o ra d a p t i v ef i l t e r i n g ，” s i g n a lp r o c e s s i n g ，v 0 1 5 5 ，1 9 9 6 ，p p 6 5 7 7 16 j s l i r a ，“b l o c ka d a p t i v ef i l t e r i n ga l g o r i t h mb a s e do nt h ep r e c o n d i t i o n e dc o n j u g a t e g r a d i e n tm e t h o d ”，s i g n a l p r o c e s s i n g , v 0 1 7 1 ，1 9 9 8 ，p p 7 9 - 8 4 【1 7 j s l i ma n dy j c h o ，“c i r c u l a n t - p r e c o n d i t i o n e db l o c ka d a p t i v ef i l t e r i n ga l g o r i t h m s b a s e do nt h en e s t e di t e r a t i o n t e c h n i q u e ”，s i g n a lp r o c e s s i n g ，v 0 1 8 0 ，2 0 0 0 ，p p 4 2 5 4 3 9 1 8 】佟学俭，罗涛，o f d m 移动通信技术原理与应用，北京人民邮电出版社2 0 0 3 6 1 9 s e b e n s l e y , b a a z h a n g “s u b s p a c e - b a s e dc h a n n e le s t i m a t i o nf o rc o d ed i v i s i o n m u l t i p l ea c c e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ，”i e e et r a n s c o m m u n i c a t i o n ，v 0 1 4 4 ，n o 8 ，a u g 1 9 9 6 ，p p l 0 0 9 1 0 2 0 【2 0 】h u il i u ，g u a n g h a nx u ，“as u b s p a c ef o rs i g n a l a t u r ew a v e f o r me s t i m a t i o ni n 5 坝l 沦文自适应滤波算法在无线通信中的应用 s y n c h r o n o u sc d m as y s t e m s 。”i e e et r a n s c o m m u n i c a t i o n ，v 0 1 4 4 ，p p 1 3 4 6 1 3 5 4 ， o c t 1 9 9 6 【2l 】h a i w e iw a n g ，c h e h ow e i ，“p i l o ts y s m b o la s s i s t e dc h a n n e le s t i m a t i o nf o rc o h e r e n t d s c d m a c o m m u n i c a t i o n s ，”i s c a s2 0 0 0 , g e n e v as w i t z e r l a n d , v 0 1 3 ，p p 3 8 3 3 8 6 2 2 董霄剑，尤肖虎，“w c d m a 中一种新的信道估计方法，”园子学掼，v 0 1 2 8 ，n o 7 。 p p 1 7 1 9 ，j u l y2 0 0 0 2 3 t o n g t o n gl i ，j k t u g n a i t ，“am u l t i - s t e pl i n e a rp r e d i c t i o na p p r o a c ht ob l i n d a s y n c h r o n o u sc d m a c h a n n e le s t i m a t i o na n d e q u a l i z a t i o n ，”i c a s s p 2 0 0 0 i s t a n b u l t u r k e y ，p p 2 9 2 5 2 9 2 8 ，j u n 2 0 0 0 2 4 】k s s h a n m u g a n ，“c h a n n e le s t i m a t i o nf o r3 gw i d e b a n dc d m as y s t e m su s i n g k a l m a n f i l t e n n ga l g o r i t h m ，”i c p w c 2 0 0 0 ，p p 9 5 9 7 2 5 】b ，w i d r o w , e w a l a c h ，自适应逆控制，刘树棠，韩崇昭译，西安交通大学出版社， 2 0 0 0 。 倾i 一论文 自适应滤波算法在无线通信中的应用 第二章无线通信信道的基本知识 2 1 引言 如图2 1 i 所示，信道是通信系统必不可少的组成部分，而信道中的噪声又是不 可避免的。因而，对信道和噪声的研究乃是研究通信问题的基础。信道是信号的传输 媒质，它可分为有线信道和无线信道两类。有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆 及光缆等。而无线信道有地波传播，短波电离层反射，超短波和微波视距中继以及各 种散射信道等。本文主要研究无线信道。应该说，信道的这种分类是直观的。信道的 范围还可以扩大，除包括传输媒质外，还可以包括有关的变换装置( 如：发送设备、 接收设备、馈线与天线、调制器、解调器等等) 。我们称这种扩大范围的信道为。义 信道，而称前者为狭义信道。在讨论通信的一般原理时，我们采用广义信道。不过， 狭义信道( 传输媒质) 是广义信道十分重要的组成部分，通信效果的好坏，在很大程 度上将依赖于狭义信道的特性，因此，在研究信道的一般特性时，“传输媒质”仍是 讨论的重点。本章结合了参考文献【l 一6 】讨论了信道的基本知识。 图2 1 1通信系统的模型 2 2 信道数学模型 为了分析信道的一般特性及其对信号传输的影响，我们在信道定义的基础上，日 入调制信道与编码信道的数学模型。 2 2 1 调制信道模型 首先，讨论调制信道模型。在具有调制和解调过程的任何一种通信方式中，调制 器输出的已调信号即被送入调制信道。对于研究调制和解调的性能而言，可以不管信 号在调制信道中作了什么样的变换，也可以不管选用了什么样的传输媒质，我们只需 关心已调信号通过调制信道后的最终结果，即只需关心调制信道输出信号与输入信号 之间的关系。 侦土沦文自适应滤波算法在无线通信中堕哩旦 对调制信道进行大量的考察之后，可以发现它具有如下共性：( 1 ) 有一对( 或多 对) 输入端和一对( 或多对) 输出端；( 2 ) 绝大多数信道都是线性的，即满足叠加原 理：( 3 ) 信号通过信道具有一定的延迟时间，而且它还会受到( 固定的或时变的) 损 耗；( 4 ) 即使没有信号输入，在信道的输出端仍有一定的功率输出( 噪声) 。根据上 述共性，我们可以用一个两对端( 或多对端) 的时变线性网络来表示调制信道。这个 嘲络便称为调制信道模型，如图2 2 1 所示。 e ，( f ) 巳0 ) q l ( f ) 呼2 ( f ) 8 i 卅( f ) ( m 对输 时 变 线 性 网 络 e o l ( f ) e 2 0 ) e o n ( f ) n 对输出) ( a )( b ) 图2 2 1 调制信道模型 对于两对端的信道模型，其输出与输入的关系应该有 巳( f ) = ，k ( f ) i - n ( f ) ( 2 2 1 ) 式中e ( t ) 输入的已调信号； p ，( r ) 信道总输出波形； n ( o 加性噪声( 或称加性干扰) 。 这里h ( f ) 与q ( f ) 无依赖关系，或者说，l o ) 独立于岛( r ) 。 ，心( r ) 1 表示已调信号通过网络所发生的( 时变) 线性变换。现在，我们假定能 把f i e ( t ) 写成( f ) 巴( r ) ( 一般说来，心( f ) 】不定能表述成( r ) 岛( f ) 的形式，因此， 把f e 。( f ) 】写成t ( f ) t ( f ) ，只是为了在数学上的简洁) ，其中，t ( f ) 依赖于网络的特性， t ( f ) 乘q ( f ) 反映网络特性对q ( f ) 的作用。七( f ) 的存在，对岛( f ) 来说是种干扰，通常 称其为乘性干扰。于是式( 2 2 1 ) 可表示为 e o ( f ) = 女( f ) q ( f ) + n ( t )( 2 2 2 ) 式( 2 2 2 ) 即为二对端信道的数学模型。 由以上分析可见，信道对信号的影响可归结为两点：一是乘性干扰女( f ) ，二是加 性干扰n ( f ) 。如果我们了解( f ) 与玎( r ) 的特性，就能搞清楚信道对信号的具体影响。 信道的不同特性反映在信道模型上仅为女p ) 及n ( f ) 不同而已。 通常乘性干扰t ( f ) 是个复杂的函数，它可能包括各种线性畸变、非线性畸变。 同时由于信道的迟延特性和损耗特性随时间作随机变化，故膏o ) 往往只能用随机过程 堡二! 丝壅! 垩生堂垫茎鲨垄垂竺望笪妻塑壁旦 来表述。不过，经大量观察表明，有些信道的女( f ) 基本不随时间变化，也就是说，信 道对信号的影响是固定的或变化极为缓慢的：而有些信道却不然，它们的t ( f ) 是随机 快变化的。因此，在分析乘性干扰t ( f ) 时，可以把信道粗略分为两大类：一类称为恒 ( 定) 参( 量) 信道，即它们的女( f ) 可看成是不随时间变化或基本不变化；另一类刚 称为随( 机) 参( 量) 信道，它是非恒参信道的统称，或者说，它的女( f ) 是随机快变 化的。 2 2 2 编码信道模型 i 瑟p ( i o ) ? ；鬈； 9 f 魄j 沧文自适应滤波算法在无线通信中的应用 率。但应该指出，转移概率一般需要对实际编码信道作大量的统计分析才能得到。 由无记忆二进制编码信道模型，容易推出无记忆多进制的模型。图2 2 3 给出一 个无记忆四进制编码信道模型。 需要指出，如果编码信道是有记忆的，即信道中码元发生差错的事件是非独立事 件，则编码信道模型要比图2 2 2 或图2 2 3 所示的模型复杂的多，信道转移概率表示 式也变得很复杂。由于编码信道包含调制信道，且它的特性也紧密的依赖于调制信道 敞在建立了编码信道和调制信道的一般概念之后，有必要对调制信道作进一步的讨 论。 2 3 恒参信道举例 恒参信道是指由架空明线，电缆，中长波地波传播，超短波及微波视距传播，人 造卫星中继，光导纤维以及光波视距传播等传播媒质构成的信道。为了分析它们的一 般特性及其对信号传输的影响，我们现简单介绍几种有代表性的恒参信道的例子。由 于本文只研究无线通信，故恒参信道中的有线信道不作介绍。 2 3 1 无线电视距中继 无线电视距中继是指工作频率在超短波和微波波段时，电磁波基本沿视线传播， 通信距离依靠中继方式延伸的无线电线路。相邻中继站间距离一般在4 0 5 0 k m 。它 主要用于长途干线、移动通信网及某些数据收集系统中。 2 3 2 卫星中继信道 人造卫星中继信道可视为无线电中继信道的一种特殊形式。这种信道具有传输距 离远、覆盖地域广、传播稳定可靠、传播容量大等突出的优点。 2 4 恒参信道特性及其对信号传输的影响 由上面列举的恒参信道的几个例子可以看出，恒参信道对信号传输的影响是确定 的或者是变化极其缓慢的。因此，可以认为它等效于一个非时变的线性网络。从理论 ：来说，只要得到这个网络的传输特性，则利用信号通过线性系统的分析方法，就可 求得已调信号通过恒参信道的变化规律。 恒参信道通常用它的幅度一频率特性及相位一频率特性来表述。这两个特性的不 理想，将是损害信号传输特性的重要因素。此外，还存在其他一些因素使信道的输出 与输入产生差异( 亦可称畸变) 。例如，非线性畸变、频率偏移及相位抖动等。非线 竺：! 堕塞皂垩壁鎏垫竺些垄垂丝望笪! 竺生旦 一 性畸变主要由信道中元器件的振幅特性非线性引起的，它造成谐波失真及若干寄生频 率等：频率偏移通常是由于载波电话( 单边带) 信道中接收端解调载频与发送端调制 载频之间有偏差造成的；相位抖动也是由于调制和解调载频不稳定性造成的，这种抖 动的结果相当于发送信号附加上一个小指数的调频。以上的非线性畸变一旦产生，均 难以消除。因此，在系统设计时要加以重视。 2 5 随参信道举例 随参信道包括短波电离层反射，超短波流星余迹散射，超短波及微波对流层散射， 超短波电离层散射以及超短波超视距绕射等传输媒质所分别构成的调制信道。同样， 为了分析它们的一般特性及其对信号传输的影响，我们先来简要介绍两种典型的随参 信道的例子。 2 5 1 短波电离层反射信道 所谓短波是指波长为1 0 0 1 0 m ( 相应的频率为3 3 0 m h z ) 的无线电波。它即可 沿地表面传播，也可由电离层反射传播。前者简称为地波传播；后者则简称为天波传 播。地波传播一般是近距离的，限于几十千米范围；而天波传播借助于电离层的一次 反射或多次反射可传输几千千米，乃至上万千米的距离。下面我们就来简要介绍一下 这种信道的传播路径、工作频率、多径传播。 传播路径 离地面高6 0 6 0 0 k m 的大气层称为电离层。电离层是由分子、原子、离子及自 由电子组成的。 实际观察表明，电离层可分为d 、e 、曩、疋四层。由于d 层和只层在夜晚几 乎完全消失，故经常存在的是e 层和e 层。般说来，e 层是反射层，d 、e 层是吸 收层。因为d 、e 层电子密度小，短波电磁波不会反射，但会受到吸收损耗。 工作频率 为了实现短波通信，在选用工作频率时要考虑以下两个条件： ( 1 ) 工作频率应小于最高可用频率； ( 2 ) 使电磁波在d 、e 层的吸收较小。 最高可用频率取决于电离层电子密度的最大值m 一及电磁波投射到电离层的入 射角。当工作频率高于最高可用频率时，电磁波将穿透电离层，不再返回地面。 电离层对电磁波的吸收损耗与层中电子密度成比例。由于电离层的电子密度随昼 夜、季节以至年份剧烈的交化，使得最高可用频率和吸收损耗也相应的变化。 多径传播 坝i 论文自适应滤波算法在无线通信中的应用 在短波电离层反射信道中，引起多径传播的主要原因如下： ( 1 )电波经电离层的一次反射和多次反射； ( 2 ) 几个反射层高度不同； ( 3 ) 电离层不均匀性引起的漫射现象； ( 4 ) 地球磁场引起的电磁波束分裂成寻常波与非寻常波。 由于第一种情况下的路程时延差最大，可达几毫秒，故它不仅引起快衰落，而且 还会产生多径时延失真。相比之下，其它三种情况属于细多径，主要的影响是快衰落。 快衰落信号的振幅大体上服从广义瑞利分布。通常，为了克服快衰落的影响，一 般采用分集接收的办法。 2 5 2 对流层散射信道 对流层散射信道是一种超视距的传播信道，其一跳的传播距离约为1 0 0 5 0 0 k m ， 可工作在超短波和微波波段。下面对对流层散射信道的主要特征作一简述。 衰落 散射信号电平是不随时间变化的，这些变化分为慢衰落( 长期变化) 和快衰落( 短 期变化) 。前者取决于气象条件；后者有多径传播引起。 ( 1 ) 慢衰落。在一年之内，夏季的信号比冬季强：在一天之内，中午的信号比 早晚弱。慢衰落用小时中值相对于月中值的起伏来表示。 ( 2 ) 快衰落。散射体积内各不均匀气团散射的电波是经过不同路径到达接收点 的，即有多条路径。这种多径传播的影响之一是形成了接收信号的快衰落，即信号振 幅和相位的快速随机变化。理论和实测均表明，散射接收信号振幅服从瑞利分布。相 位服从均匀分布。克服快衰落影响的有效办法是分集接收。 传播损耗 无线电波经散射传播能量的总损耗包括两部分：( 1 ) 自由空间的能量扩散损耗； ( 2 ) 散射损耗。 信道的允许频带 散射信道是典型的多径信道。多径传播不仅引起信号电平的快衰落，而且还会导 致波形失真。图2 5 ，1 示出了一个例子。图中，某时刻发出的窄脉冲经过不同长度的 路程到达接收点。由于经过的路程不同，因而到达接收点的时刻也不同。结果脉冲被 展宽了。这种现象