水声信道自适应均衡算法研究

【摘要】：随着人们对水声通信质量和数据传输速率的要求日益提高,各种自适应技术得到了越来越广泛的运用,自适应技术能够在不增加发射功率的情况下,提高传输质量,降低系统误码率。本文分析两种传统的自适应信道均衡算法:LMS(最小均方误差算法)和RLS (递推最小二乘算法)算法的原理和实现过程,并给出了当前常用的LMS改进算法:归一化LMS算法(NLMS)。同时,针对RLS算法复杂度大、需要较大的存储空间、不稳定。分析研究了AFA(平均自适应滤波)信道均衡算法。 针对水声通信实验中存在码间串扰和噪声的问题,搭建了一个水声通信系统仿真平台。该平台包含有发送、信道和接收三个部分,其中发送部分包含的模块有:m序列产生模块,调制模块,接收包括预处理,自适应信道均衡算法的均衡模块等。为了使均衡算法更有针对性、更有效,信道部分根据水声实验信道的传输特性进行了设计,采用了易于实现、运算复杂度小的水声本征信道模型作为参考。然后,在搭建的系统仿真平台下,仿真比较了传统的LMS和RLS算法,以及它们各自的改进算法对系统性能的改善。根据实际系统的参数,在该仿真平台下测试发现,改进算法的性能普遍优于传统算法,在相关文献中提到的AFA算法均衡效果低于NLMS算法,说明在该水声传输系统中,NLMS算法为最优算法,最后通过处理实际水声通信实验采集到的信号,验证结论正确性。