《電子技術(shù)應(yīng)用》
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適用于高階QAM系統(tǒng)的雙模式盲均衡算法
來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用2011年第2期
康 虹,， 李 明， 馮文江
重慶大學(xué) 通信工程學(xué)院, 重慶400030
摘要： 設(shè)計(jì)了一種適用于高階QAM系統(tǒng)的雙模式盲均衡算法,，以具有冷啟動(dòng)能力的改進(jìn)恒模算法（MCMA）作為基礎(chǔ)模式，以穩(wěn)態(tài)誤差小的多模輔助算法（MAMA）作為輔助模式,。MCMA始終對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行均衡，當(dāng)正確判決概率較大時(shí),，MCMA再聯(lián)合MAMA同時(shí)對(duì)抽頭系數(shù)進(jìn)行更新,。以64QAM信號(hào)為研究對(duì)象進(jìn)行信道均衡仿真,。結(jié)果表明，該算法能提高收斂速度,，有效減少穩(wěn)態(tài)誤差。
中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.5
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2011)02-0110-03
Dual-mode blind equalization algorithm suitable for high-order QAM system
Kang Hong, Li Ming, Feng Wenjiang
College of Communications Engineering, Chongqing University, Chongqing 400030, China
Abstract： A dual-mode blind equalization algorithm suitable for high-order QAM system is designed. The algorithm uses the modified constant modulus algorithm (MCMA) with cold start ability as basic mode, and multi-modulus assisted algorithm (MAMA) with small residual error as assistant mode. The received signals are always equalized by MCMA. The equalizer tap coefficients are updated by MCMA and MAMA concurrently when the probability of correct judgments is high. Channel equalization simulation uses 64QAM signals, results show the algorithm has faster convergence rate and smaller steady-state error.
Key words : blind equalization; modified constant modulus algorithm; multi-modulus assisted algorithm; dual-mode


    在寬帶無(wú)線通信中，多徑衰落會(huì)導(dǎo)致接收信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重的符號(hào)間干擾ISI(Inter-Symbol Interference),，均衡技術(shù)是抑制此類(lèi)干擾的有效方法。盲均衡算法在通信建立階段或通信中斷后的恢復(fù)階段均無(wú)需訓(xùn)練序列,，能提高通信系統(tǒng)的帶寬效率,。改進(jìn)的恒模算法MCMA(Modified CMA)[1]能有效克服恒模算法CMA(Constant Modulus Algorithm)[2]收斂速度慢,、穩(wěn)態(tài)誤差大的不足，且能在一定程度上自動(dòng)補(bǔ)償信道引起的相位誤差,。而對(duì)于高階QAM信號(hào)，MCMA算法收斂精度不高,。多模輔助算法MAMA(Multi-Modulus Assisted Algorithm)[3]能收斂到非常小的穩(wěn)態(tài)誤差,，但初期收斂速度較慢,。
    雙模式盲均衡算法能有效解決收斂速度和收斂精度之間的矛盾，其基本思想是：選擇兩種算法,，一種能穩(wěn)定快速收斂,；另一種在收斂后能獲得很小的穩(wěn)態(tài)誤差，雙模式盲均衡算法能否有效提高均衡性能取決于切換準(zhǔn)則,。針對(duì)算法的切換機(jī)制,，參考文獻(xiàn)[4]提出一種基于判決域的雙模式切換算法,；參考文獻(xiàn)[5]采用硬判決切換，即達(dá)到設(shè)定的門(mén)限值就進(jìn)行算法切換,；參考文獻(xiàn)[6]基于符號(hào)判決法進(jìn)行切換。本文針對(duì)高階QAM系統(tǒng)均衡問(wèn)題,，將MCMA算法與MAMA算法相結(jié)合,，設(shè)計(jì)了一種雙模式盲均衡算法,。



     MAMA針對(duì)不同模值上的信號(hào)，采用相對(duì)應(yīng)的模值對(duì)其進(jìn)行均衡,，以獲得較小的穩(wěn)態(tài)誤差，是一種多模算法,。MAMA的系數(shù)迭代公式為：

3 仿真測(cè)試與評(píng)價(jià)
    為驗(yàn)證算法的有效性,，利用MATLAB對(duì)算法進(jìn)行仿真測(cè)試,。仿真參數(shù)為：發(fā)送信號(hào)為64 QAM，信號(hào)歸一化平均功率為1,，信噪比為30 dB，信道噪聲為高斯白噪聲,。信道沖激響應(yīng)序列依據(jù)參考文獻(xiàn)[9]給出的參數(shù)，h=[0.041 0+0.010 9j,0.049 5+0.012 3j,0.067 2+0.017 0j,0.091 9+0.023 5j,0.792+0.041 4j,0.128 7+0.015 4j,0.103 2+0.011 9j],。MCMA抽頭數(shù)為31,迭代步長(zhǎng)μ1=9×10-7,；MAMA抽頭數(shù)為31,，初始化為0,，迭代步長(zhǎng)μ2=1×10-6,。在算法性能評(píng)價(jià)上，采用參考文獻(xiàn)[10]的方法計(jì)算均方誤差MSE(Mean Square Error)和碼間干擾（ISI）,。

    圖3(a),、圖3(b)、圖3(c)分別為均衡前,、MCMA均衡輸出和本文算法均衡輸出的信號(hào)星座圖,。從圖3中可以看出，本文設(shè)計(jì)的算法在穩(wěn)態(tài)時(shí)的輸出信號(hào)更緊密地分布在星座符號(hào)周?chē)?/p>

    圖4給出了MCMA算法和本文設(shè)計(jì)的雙模式盲均衡算法在迭代過(guò)程中剩余均方誤差的變化趨勢(shì),。從圖中可以看出,，在相同的信噪比下，本文設(shè)計(jì)算法的收斂速度比MCMA算法快,，且穩(wěn)態(tài)MSE約減少了2 dB,。

    圖5給出了MCMA算法和本文算法在不同信噪比時(shí)的符號(hào)間干擾(ISI)曲線?？梢钥闯?，隨著信噪比增加,，兩種算法的ISI都會(huì)降低，但應(yīng)用本文算法,，ISI的下降速度更快。當(dāng)SNR=35 dB時(shí),，應(yīng)用本文算法在穩(wěn)態(tài)時(shí)的碼間干擾比MCMA低約3 dB,。

    對(duì)于高階QAM系統(tǒng),，MCMA和MAMA分別存在穩(wěn)態(tài)誤差大、收斂速度慢的缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種結(jié)合MCMA和MAMA的雙模式盲均衡算法,。該算法利用MCMA始終對(duì)信號(hào)進(jìn)行均衡，當(dāng)正確判決的概率較大時(shí),，引入MAMA聯(lián)合均衡,，對(duì)位于不同模值上的信號(hào)進(jìn)行有針對(duì)性的均衡,。本文對(duì)該算法及MCMA算法,，采用64 QAM信號(hào)進(jìn)行了仿真對(duì)比測(cè)試。結(jié)果表明,，本文設(shè)計(jì)的雙模式盲均衡算法具有更快的收斂速度和更小的穩(wěn)態(tài)誤差。
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