短波信道数据引导均衡算法优化研究

本文主要介绍了一种针对短波信道数据引导均衡算法的改进方法，旨在解决原始DDEA（Data Directed Equalization Algorithm）算法存在的问题。在短波通信中，由于信道的快速多变性，传统的均衡算法可能无法有效地处理这种动态环境，导致通信质量下降。DDEA算法依赖于上一帧的信道参数来均衡当前帧的数据，同时假设信道在帧内保持不变，并且在均衡器和译码器之间传递硬判决信息，这些假设可能导致性能损失。 针对这些问题，作者提出了三种改进策略： 1. 硬判决迭代DDEA算法：通过迭代过程，该算法能够在均衡当前数据帧时逐步调整信道参数，使其更接近实际的当前帧信道状态。这种方法可以减少因信道参数不准确而导致的误码率。 2. 可变信道系数DDEA算法：与原DDEA算法不同，此算法允许信道系数在每个采样间隔内都发生变化，以适应信道的实时特性，提高了均衡效果。 3. DDEA-Turb0均衡算法：引入软判决信息在均衡器和译码器之间传递，以增强系统性能。软判决信息包含了更多的概率信息，有助于提高译码的准确性和系统的整体性能。 仿真结果显示，与标准DDEA算法相比，这三种改进算法在信噪比(SNR)方面分别提高了3.5 dB、2 dB和6 dB，表明了它们在信道均衡性能上的显著提升。 文章作者包括孟庆萍，一位专注于短波数据通信的博士研究生，以及周新力教授和田伟讲师，他们均来自海军航空工程学院电子工程系，地址位于中国山东烟台264001。 关键词涵盖了数据引导均衡算法，硬判决迭代，可变信道参数，Turbo均衡，软判决和硬判决等关键概念，这些是理解和评估改进算法性能的核心要素。 这篇论文提供了一套改进的短波信道数据处理策略，通过优化均衡算法来应对信道的不确定性，从而提高了短波通信系统的效率和可靠性。这些改进对于确保在复杂环境下的稳定通信具有重要意义，特别是在军事和远程通信等领域。