室内可见光通信自适应均衡技术的研究

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可见光通信具有频谱不受限制,通信安全性高的优点,在室内LiFi和室内定位方面具有广阔的应用前景。室内可见光通信系统通常使用信道均衡技术解决多径效应引起的时延扩展和码间干扰问题。基于最小均方(LMS)算法的自适应均衡方法无法在提高收敛速度的同时降低稳态误差,并且需要使用训练序列,从而降低了系统的通信效率。而判决引导最小均方(DD-LMS)算法和恒模(CMA)算法相结合的双模式盲均衡算法收敛速度慢,在低信噪比条件下存在算法误切换问题。针对以上问题,本文进行了如下研究:(1)在固定步长LMS自适应均衡算法中引入反双曲正弦函数,使算法中的步长因子能够跟随误差信号动态变化,有效地解决了固定步长LMS算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾。将算法权系数迭代公式中的误差值替换为误差的期望值,降低了加性高斯白噪声对稳态误差的影响。仿真结果表明,与传统变步长LMS自适应均衡算法相比改进后的变步长LMS自适应均衡算法的收敛速度和抗噪性能得到了提高,算法收敛后的稳态误差得到了降低。(2)将CMA+DD-LMS双模式盲均衡算法与分数间隔均衡器相结合,有效地补偿了信道的失真,降低了系统的误码率。使用变步长算法对DD-LMS和CMA两种盲均衡算法进行改进,提高了CMA+DD-LMS双模式盲均衡算法的收敛速度。将变步长CMA盲均衡算法相邻k次迭代误差的差值作为改进后CMA+DD-LMS双模式盲均衡算法的切换条件,减小了算法的误切换次数。仿真结果表明,改进后的CMA+DD-LMS双模式盲均衡算法在低信噪比的环境中能够稳定收敛,并且算法的收敛速度和自适应性得到了提高,同时算法收敛后的稳态误差和误码率得到了降低。
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