劉必勃 王麗
【摘要】 通信信道的優(yōu)化是保障通信質(zhì)量、降低無(wú)線通信誤碼率的關(guān)鍵,提出一種基于波特間隔均衡的無(wú)線通信信道優(yōu)化技術(shù),實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信信道均衡設(shè)計(jì)。結(jié)合抽頭延遲線模型構(gòu)建無(wú)線通信信道模型,在信道多徑分量中實(shí)現(xiàn)信道相位偏移抑制,采用判決反饋調(diào)制方法進(jìn)行波特間隔均衡器設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信信道的幅度均衡、相位以及時(shí)延均衡,達(dá)到信道優(yōu)化改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,采用該算法進(jìn)行信道優(yōu)化,信道的相位偏移得到有效抑制,信道均衡性能較好,無(wú)線通信的誤碼率降低。
【關(guān)鍵詞】 波特間隔均衡 無(wú)線通信 信道均衡 誤碼率
無(wú)線通信是通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、文字、多媒體信息交互和傳輸?shù)姆绞剑跓o(wú)線通信中,通信信道通常受到多徑信道中衰落噪聲和相鄰節(jié)點(diǎn)的碼間干擾信道的相位偏移,導(dǎo)致信道失衡,需要進(jìn)行信道優(yōu)化[1]。通過(guò)信道相位偏移抑制是進(jìn)行信道均衡的重要一步,傳統(tǒng)方法采用頻分復(fù)用技術(shù)進(jìn)行信道調(diào)制,頻分復(fù)用技術(shù)的特點(diǎn)是所有子信道傳輸?shù)男盘?hào)以并行的方式工作,每一路信號(hào)傳輸時(shí)可不考慮傳輸時(shí)延,因而頻分復(fù)用技術(shù)取得了非常廣泛的應(yīng)用,但傳統(tǒng)方法受到碼元寬度的不確定因素影響,導(dǎo)致信道優(yōu)化性能不好,對(duì)此,提出一種基于波特間隔均衡的無(wú)線通信信道優(yōu)化技術(shù),實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信信道均衡,得出有效性結(jié)論。
一、信道模型構(gòu)建
令yk+、yk-表示接收端接收的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)通信的訓(xùn)練序列和信息序列,通過(guò)對(duì)信道沖擊響應(yīng)進(jìn)行估計(jì)實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)域信息采樣信號(hào),則可得到接收信號(hào)yk=yk+-yk-。通過(guò)上述處理,構(gòu)建了無(wú)線通信信道模型[3,4]。
er \波特間隔均衡及信道優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
在上述信道模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,進(jìn)行信道優(yōu)化設(shè)計(jì),在時(shí)反鏡后面級(jí)聯(lián)自適應(yīng)均衡器,假設(shè)發(fā)射機(jī)發(fā)送直接序列調(diào)制的脈沖信號(hào)S0(t)=a0δ(t),發(fā)射信號(hào)沿各個(gè)路徑到無(wú)線通信發(fā)射臺(tái)的脈沖為:
三、 仿真分析
為了測(cè)試本文算法在實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信信道均衡和優(yōu)化方面的性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),得到采用本文方法進(jìn)行信道均衡后無(wú)線通信的誤差收斂曲線如圖1所示。從圖可見,本文方法進(jìn)行信道均衡后通信傳輸?shù)拇a元誤差較小。
四、結(jié)語(yǔ)
本文算法研究得出,采用該算法進(jìn)行信道優(yōu)化,信道的相位偏移得到有效抑制,信道均衡性能較好,無(wú)線通信的誤碼率降低。
參 考 文 獻(xiàn)
[1]荊海霞,李洪義.基于主動(dòng)時(shí)間反轉(zhuǎn)的水下目標(biāo)自適應(yīng)聚焦研究[J].電子設(shè)計(jì)工程,2015,(24):12-15.
[2] Xu Y,Tong S,Li Y.Prescribed performance fuzzy adaptive fault-tolerant control of non-linear systems with actuator faults[J].IET Control Theory and Applications,2014,8(6):420-431.
[3] Huang X,Wang Z,Li Y,et al.Design of fuzzy state feedback controller for robust stabilization of uncertain fractional-order chaotic systems[J].Journal of the Franklin Institute,2015,351(12):5480-5493.
[4] Han S I,Lee J M.Fuzzy echo state neural networks and funnel dynamic surface control for prescribed performance of a nonlinear dynamic system[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2014,61(2):1099-1112.