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移动通信中无线信道的主要特征是由多径传播所造成的多径衰落现象,多径衰落对传输的符号产生时间扩展,形成码间干扰。即使在高信噪比条件下,码间干扰仍会严重阻碍信号的正确接收。为了满足数字移动通信中对传输速率和传输质量越来越高的要求,必须采用信道均衡技术对抗码间干扰。其中,盲均衡或盲信道辨识技术因为无需耗费额外的带宽资源传输训练序列而受到广泛关注。围绕盲均衡的一个分支--分数间隔盲均衡与盲辨识,本文主要进行了以下几个方面的研究工作：
1、在脉冲调制系统中,对接收信号过采样(分数间隔采样)能得到循环平稳序列。由于循环平稳信号的二阶统计量中含有可用来辨识非最小相位系统的相位信息,从而可利用过采样信号的二阶统计量来辨识信道。各种基于二阶统计量的盲辨识算法通常依据信道矩阵或接收数据矩阵的结构信息来辨识信道,因此需要估计信号子空间的维数或信道的阶数,阶数误匹配会严重降低这些算法的性能。
直接盲均衡可避免信道估计造成的差错传播,但大部分现有算法都对信号相关矩阵直接求逆。由于过采样所形成的多信道模型中,接收信号的相关矩阵为缺秩矩阵,所以求伪逆过程仍隐含了秩的估计。本文提出了一种基于最小均方误差准则的迭代盲均衡算法,依据矩阵求逆引理逐步更新自相关矩阵及其伪逆。算法收敛速度较快,并对迭代初始值不敏感。与对应的非迭代算法相比较,这种自适应在线算法无需直接计算缺秩矩阵的逆,也不引入奇异值分解,因此不要求估计相关矩阵的秩。仿真实验中与现有迭代算法相比较,新算法表现出较快的收敛速度和较低的剩余均方误差。
2、从频域角度看,循环平稳信号具有谱冗余特性,其谱相关密度函数的零点包含了信道的零点信息。本文提出了一种利用子信道输出序列的互相关函数来辨识信道的方法,与利用谱相关密度函数的方法相比,所需辨识的零点数目大大减少,更简单易行。文中还从频域推导了信道的可辨识性充要条件,并且证明了该条件与谱相关密度函数法的充要条件完全一致。
3、针对输入为有色信号的盲信道辨识,本文提出了一种基于子信道互相关的确定性算法。传统的子空间分解算法(SS)和子信道互相关算法(CR)本质上都利用了信道矩阵的零空间向量与信道矩阵之间的正交性来建立方程求解信道系数。但是这些方法所采用的零空间向量存在大量冗余,新算法去掉了大量冗余方程,并且证明了在简化之后方程仍然有唯一解。仿真结果表明新算法能在辨识效果相当的基础上节约计算时间。
4、在块传输系统中,通常在保护间隔中发送块前缀来辅助信道识别。针对具有循环前缀和周期调制的MIMO块传输系统,本文提出了一种MIMO FIR信道的盲辨识方法。无噪情况下所估计的信道与真值之间只存在一个乘性酉阵模糊因子,从而可把频率选择性MIMO信道恢复为平坦衰落信道。该算法的可行性仅与调制序列有关,可通过合理设计调制序列达到可辨识条件。仿真显示在较低信噪比条件下算法仍能达到较好的均衡效果,并且对信道阶数过估计不敏感。文章最后还提出了一种基于空时编码辨识平坦衰落MIMO信道的新思路,并通过仿真证实了其可行性。