无线通信中的信道均衡:步长选择与均衡器设计

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"关于步长的选择-北大数字通信课件:9--_18_信道均衡" 在无线通信系统中,信道均衡是一项至关重要的技术,用于消除码间干扰(Inter-Symbol Interference, ISI),这是由多径传输效应引起的。在无线通信环境下,信号在传播过程中会经历各种反射和折射,形成多个到达接收端的不同路径,这些路径上的信号延迟不同,导致接收信号的抽样时刻不能完全对准,从而产生码间干扰。均衡器的目标就是设计一个适当的滤波器来校正这种失真,使得即使在存在多径传播的情况下,也能恢复出原始的无干扰信号。 步长参数(step-size parameter)在自适应均衡器中起着关键作用。增大步长可以提高均衡器的跟踪能力,使均衡器能更快地适应信道的变化。然而,过大的步长会导致均方误差(Mean Square Error, MSE)增加,这会影响信号的恢复质量,甚至可能导致系统的不稳定。因此,在设计均衡器时,需要在跟踪速度和减小均方误差之间找到一个平衡点,这是一个权衡的过程。 均衡器有多种类型,包括时域均衡器和频域均衡器。时域均衡器通过调整信号的时域响应,使冲击响应函数尽可能接近理想情况;而频域均衡器则关注频率响应,目标是让频域响应函数保持为实常数。常见的均衡器算法有最小峰值误差准则、最小均方误差准则、迫零算法、卡尔曼算法、维纳算法以及LMS(Least Mean Squares)自适应算法。其中,LMS算法因其计算简单且适应性强而在实际应用中被广泛采用。 均衡器通常采用横向滤波器结构,包含一系列延迟单元和可调抽头系数。输入信号经过滤波器后,各个抽头的输出会被加权求和,以生成最终的均衡后信号。抽头系数的调整依赖于步长参数,通过迭代优化来减少码间干扰的影响。 在选择步长时,需要考虑系统性能与收敛速度的平衡。较小的步长可以带来更低的均方误差,但收敛速度慢;较大的步长虽然能快速收敛,但可能导致较大的误差波动。因此,通常会采用自适应算法动态调整步长,以兼顾快速收敛和低误差性能。 步长的选择是信道均衡设计中的核心问题之一,它直接影响到均衡器的性能和系统稳定性。在实际应用中,需要根据无线通信环境的具体条件和系统需求,通过实验或理论分析来确定最合适的步长参数。

import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import tkinter as tk import tkinter.messagebox import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from warnings import simplefilter engine_torque = 10 i0 = 2.088 i1 = 2.928 ig = 2.929 efficiency = 0.96 Wheel_radius = 0.3059 slope = 0 #坡度单位弧度 slope_cos = math.cos(slope) slope_sin = math.sin(slope) rolling_resistance_coefficient = 0.01 air_coefficient = 0.28 face_area = 0.4 air_density = 1.2258 vehicle_speed = 0 weight = 268 step_size = 0.01 flag = 0 time = 0 vehicle_speed_plot = [] time_plot = [] def drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius): drive_force = engine_torque*i0*ig*i1*efficiency/Wheel_radius return drive_force def rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos): rolling_resistance = weight*rolling_resistance_coefficient*slope_cos return rolling_resistance def air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed): air_resistance = 0.5*air_coefficient*face_area*air_density*relative_speed*relative_speed return air_resistance def grade_resistance(weight,slope_sin): grade_resistance = weight*slope_sin return grade_resistance while flag==0: relative_speed = vehicle_speed vehicle_acclerate = (drive_force(engine_torque,i0,i1,ig,efficiency,Wheel_radius)-rolling_resistance(weight,rolling_resistance_coefficient,slope_cos)-air_resistance(air_coefficient,face_area,air_density,relative_speed))/weight vehicle_speed = vehicle_acclerate*step_size+vehicle_speed running_distance = relative_speed*step_size+0.5*vehicle_acclerate*step_size*step_size time = time+step_size if time == 10: flag = 1 vehicle_speed_plot.append(vehicle_speed) time_plot.append(time)

2023-06-08 上传