【摘 要】
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随着技术的进步与发展,未来智能新兴技术带来的各个层面更好的实时与交互等服务务必对如今通信系统的频谱效率（Spectrum Efficiency,SE）和系统可靠性有更高的要求。超奈奎斯特（Faster-Than-Nyquist,FTN）通过压缩成型脉冲之间的时间间隔的方式来增加符号传输速率进而提高SE,但采用非正交传输的方式不可避免的会引入码间干扰（Inter-Symbol Interferenc
【基金项目】
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广东省科技计划项目,“新一代无线局域网数字基带芯片关键 IP 核的研究”（编号:2014A010103025）；
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随着技术的进步与发展,未来智能新兴技术带来的各个层面更好的实时与交互等服务务必对如今通信系统的频谱效率（Spectrum Efficiency,SE）和系统可靠性有更高的要求。超奈奎斯特（Faster-Than-Nyquist,FTN）通过压缩成型脉冲之间的时间间隔的方式来增加符号传输速率进而提高SE,但采用非正交传输的方式不可避免的会引入码间干扰（Inter-Symbol Interference,ISI）从而降低系统的可靠性。为了消除自干扰,FTN系统可通过均衡和预编码算法来提高系统的性能。因此本文主要从均衡与预编码算法的角度对FTN的自干扰进行研究,以及对均衡算法进行FPGA实现。首先,针对FTN传输系统中均衡算法存在复杂度高的问题,本文研究了两种复杂度较低的Turbo均衡算法分别是连续干扰消除（Successive Interference Cancellation,SIC）和最小均方误差（Minimum Mean-Squared Error,MMSE）算法,并在此基础上提出了一种基于MMSE-SIC的新型Turbo均衡方法。其主要思想是通过将接收端处的两种均衡算法MMSE和SIC进行混合迭代,在降低总迭代复杂度的同时减轻SIC算法存在的误差传播问题。计算机仿真实验表明,所提出的新型Turbo均衡方法能够有效的消除FTN技术所引入的码间干扰,其误码率性能趋近于奈奎斯特正交传输。其次,针对在基于Ungerboeck模型的FTN传输系统中使用TH预编码（TomlinsonHarashima Precoding,THP）时存在残余干扰的问题,本文提出了两种接收端检测算法,分别是基于后向干扰消除（Backward serial interference cancellation,BSIC）的检测算法和基于连续干扰消除（Successive Interference cancellation,SIC）的Turbo均衡改进算法,其主要思想皆是利用已知的滤波器信息与后时刻符号的数据来消除前时刻符号的干扰。计算机仿真表明,在选定的扩展取模间隔下,BSIC检测算法在加速因子为0.9时能够有效的消除FTN所引入的ISI,与奈奎斯特正交传输仅有0.7dB的差距。另外,基于SIC的Turbo均衡改进算法在不同加速因子的条件下误码率性能相比于原算法有着明显的提升,在加速因子为0.9和0.8时其误码率性能逼近于奈奎斯特正交传输。最后,对本文所提出的BSIC检测算法进行FPGA设计与仿真,计算机的仿真结果证明了该检测算法进行FPGA实现的正确性。
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