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抗衰落技術簡介

瀏覽:10799  來源:通信人在線  日期:2018-01-23

無線信道具有時變多徑衰落特性,克服多徑衰落(MFMultipath Fading)的技術有跳頻技術、信道的分集接收技術和自適應均衡技術。

一、分集技術

分集技術(Diversity Techniques)就是利用多條具有近似相等的平均信號強度和相互獨立衰落特性的信號路徑來傳輸相同信息,并在接收端對這些信號進行合并(Combining),以便降低多徑衰落的影響,改善傳輸的可靠性。分集技術可通過頻域、時域和空域等方法來實現,具體包括空間分集、時間分集和頻率分集等幾種方法。

1、空間分集

空間分集(Space Diversity)是在發端使用一副發射天線,接收端使用多副接收天線,并且接收端天線的間隔足夠大(dλ/2),從而保證各接收天線輸入信號的衰落特性相互獨立。采用分集接收合并技術使輸出較強的有用信號,降低了傳播因素的影響,由于深衰落不可能同時發生,分集便能把衰落效應降低到最小。

對空間分集而言,分集的支路數越大,分集效果越好。但當分集的支路數較大(M>3)時,分集的復雜性增加。

2、時間分集

時間分集(Time Diversity)就是將給定的信號在時間上相隔一定的間隔重復傳輸多次,只要時間間隔大于相干時間,就可以得到多條獨立的分集支路。由于相干時間是與移動臺的運動速度成反比,因此,當移動臺處于靜止狀態時,時間分集基本上不起作用。

Rake接收分集是時間分集在寬帶移動系統中的應用的一種形式,Rake接收機通過多個相關檢測器接收多徑信號中各路信號,對它們同相處理后進行分集合成。Qualcomm CDMA系統利用基站和移動臺的Rake接收機完成時間分集接收與合并,從而達到抗多徑干擾的目的。

3、頻率分集

頻率分集(Frequency Diversity)是將要傳輸的信息分別以不同的載頻發射出去,只要載頻的間隔大于相干帶寬,那么在接收端就可以得到衰落特性不相關的信號。與空間分集相比,減少了天線的數目。但缺點是要占用更多的頻譜資源,在發端需要多部發射機。

在接收端取得多條相互獨立的支路信號后,可以通過合并技術來得到分集增益。合并技術有選擇式合并(Selection Combining)、最大比合并(Maximal Ratio Combining)、等增益合并(Equal Gain Combining)以及開關合并(Switched Combining)它們的釋義詳見下表1-3

1-3:合并技術的種類及釋義

二、均衡技術

在帶寬受限且時間擴散的無線移動信道中,由于多徑影響而導致的碼間干擾會使傳輸的信號產生變形,從而在接收時產生誤碼。所以碼間干擾被認為是在移動無線通信信道中傳輸高速率數據時的主要障礙,而均衡正是解決碼間干擾的一項技術。任何能夠減小碼間干擾的信號處理操作都可以認為是一種均衡,它可以在接收端的基帶或者射頻部分實現。

均衡技術可以分為線形均衡和非線性均衡。如果接收信號經過均衡后,再經過判決器的輸出被反饋給均衡器,并改變了均衡器的后續輸出,那么均衡器就是非線性的,否則就是線性的。常用的非線性算法有判決反饋均衡(DFEDecision Feedback Equalization)、最大似然符號檢測及最大似然序列估值(MLSEMaximum Likelihood Sequence Estimate)。顯然,非線性均衡有著比線性均衡更好的性能,尤其是在信道中有深度衰落導致失真太嚴重的時候。均衡器一般可以用線性橫向濾波器或格型濾波器實現。

由于移動衰落信道具有隨機性和時變性,這就要求均衡器必須能夠實時地跟蹤移動通信信道的時變特性,這種均衡器被稱為自適應均衡器。自適應均衡器一般包含兩種工作模式,即訓練模式和跟蹤模式。首先,發射機發射一個已知的、定長的訓練序列,以便接收機的均衡器可以完成正確的設置。典型的訓練序列是一個二進制偽隨機信號或是一串預先指定的數據位,而緊跟在訓練序列之后被傳送的是用戶數據。接收機的均衡器將通過遞歸算法來評估信道特性,并且修正均衡濾波器的參數以對信道進行補償。在設計訓練序列時,要求做到即使在最差的信道條件下,均衡器也能夠通過這個序列得到正確的濾波器系數,從而在收到訓練序列后,均衡器的濾波系數已經接近于最佳值。當接收用戶數據時,均衡器通過均衡的自適應算法不斷改變濾波特性,從而跟蹤不斷變化的信道。近年來,盲均衡在通信和信號處理領域受到了普遍關注,盲均衡是指均衡器能夠不借助訓練序列,而僅僅利用所接收到的信號序列即可對信道進行自適應均衡,從而節省帶寬。

均衡的算法有多種,即最小均方誤差算法(Least Mean Square ErrorLMSE)、遞歸最小二乘法(Recursive Least SquareRLS)、快速遞歸最小二乘法(Fast RLS)、平方根遞歸最小二乘法(Square Root RLS)和梯度遞歸最小二乘法(Gradient RLS)等。

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附錄
本文的附表2018-01-23
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