第3讲 FTN系统中的预编码及低复杂度接收技术

由于FTN(Faster Than Nyquist)系统所引起的码间串扰长度是无限长的,如何消除无限长的码间串扰,同时保证FTN系统的低复杂度检测将成为制约FTN技术继续发展的主要原因。文章以低复杂度接收为目标,重点介绍了FTN传输系统中的预编码及低复杂度均衡技术,包括:GTMH-预编码、M-BCJR算法、加窗Chase均衡和频域均衡算法,并对四种算法进行了分析对比,指出了各自的优缺点及应用场合。FTN系统中的预编码及低复杂度接收技术为其传输技术的实用化打下基础。     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

一种基于两级均衡的超Nyquist码元速率接收方案

1975年MAZO提出超Nyquist码元速率(FTN)理论,通过理论推导证明,信号在加性高斯白噪声信道下,以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,误码性能可以不下降。但MAZO以及至今都没人能完成FTN的接收,因为当信号以超Nyquist码元速率进行传输所引起的码间串扰长度无限长,若要完全消除码间串扰,使用最大似然检测(MLSE)方法,其复杂度无穷大,是不可实现的。基于MMSE均衡和WCE均衡级联的两级均衡已证明在长码间串扰信道下其误码性能接近于MLSE。文章将两级均衡运用于FTN接收,仿真证明在加性高斯白噪声信道下,信号以超过Nyquist码元速率25%以内的速率进行传输,误码性能不下降。成功实现FTN的接收,验证了MAZO的理论。     

基于对数函数的归一化变步长LMS算法

归一化LMS算法是用步长与输入信号功率的比值,对步长的归一化,但其使用的全局步长因子是固定的,会出现不能同时兼顾收敛速度和稳态误差的问题。为了解决这一问题,将该算法与基于对数函数的变步长LMS算法相结合,提出了一种基于对数函数的归一化变步长LMS算法。基于对数函数的归一化变步长LMS算法是利用步长μ和误差e满足的一种归一化的对数关系,通过误差e来调整步长μ,使得步长μ始终在一个合适的范围内。仿真结果表明,新算法在收敛速度和稳态误差方面都优于归一化LMS算法和基于对数函数的变步长LMS算法。     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出一种新的基于抽样函数的变步长LMS算法,并进行了计算机仿真.结果表明,该算法除了具有传统LMS算法计算量小、稳定性较好、简单易于实时处理等优点外,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度均优于传统固定步长LMS算法抽样函数、SVSLMS算法.     

高速互联线的高频串扰仿真研究

为了研究PCB板上高速互联线之间的串扰,基于传输线分布参数节点导纳方程和快速傅里叶逆变换技术,仿真研究了PCB板布线间的串扰电压响应,分析了分布参数、线长度及端接阻抗对串扰强弱的影响,提出了减少串扰的措施。仿真结果表明：串扰电压值随分布电感的增加而减小,随分布电容的增加变化不明显;串扰电压值随线长增加而减小;串扰电压值随干扰线端接阻抗的增加而减小,随受扰线端接阻抗的增大而增大。     

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法.其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途.仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求.     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。