数字时域均衡器设计
摘要：本文介绍了数字时域均衡器的基本结构，以及LMS算法的基本原理，并对基于LMS算法的自适应均衡器进行了Matlab仿真设计。另外，通过改变其参数，对均衡器的收敛速度和性能进行了相关分析。关键词：时域均衡器；LMS算法；Matlab仿真AbstractThispaperdescribesthebasicstructureofadigitaltimedomai
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在数字通信系统中，信号的传输过程中存在信道带宽的限制和多径传播的影响，会产生码间干扰。这时便需要均衡器来消除码间干扰，从而提高数据传输的可靠性，其机理是对信道或整个传输系统特性进行补偿，从而达到系统传输的要求。然而随着现代通信技术的迅猛发展，人们对于通信系统速率和稳定性的要求的提高，再加上现实中信道特性是未知的，传统的均衡器已经无法满足系统的要求，必须使用能够实时快速跟踪信道变化、具有较强时变能力的均衡器，即自适应均衡器。本文介绍的基于LMS算法的自适应均衡器，有着其独特的优点和广阔的应用前景。
一时域均衡器
（一）均衡器介绍均衡器按研究的角度和领域，可分为频域均衡器和时域均衡器两大类。频域均衡器是从校正系统的频率特性的角度出发，利用滤波器的频率特性去补偿系统的频率特性，使系统的总特性接近无失真传播条件；时域均衡器用来直接校正已失真的响应波形，使包括可调滤波器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。其中时域均衡可以根据信道特性的变化进行自动调整，在数字传输系统中，尤其是高速数据传输中得以广泛应用。另外，时域均衡器又分为线性均衡器和非线性均衡器，线性均衡器是指自适应均衡器的判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，不会反过来改变均衡器的参数；反之，就是非均线性均衡器。（二）时域均衡器原理在信道传递有用信号之前需要对自适应时域均衡器进行训练。在训练过程中，发射机会发射一组已知的固定长度的训练序列，接收机根据训练序列设定滤波器的参数，使检测误码率最小。训练序列结束后，均衡器参数接近最佳值，该状态被称作均衡器的收敛。在传递信号时均衡器还会不断随信道特性的变化对均衡器参数做出相应的改变。一般，均衡器需要周期性地训练以保证一直有效地减小码间干扰。下面先介绍时域均衡器r