VS-NLMS-OCF算法在信道均衡中的应用

1 引言

信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一，其目的在于减小码间的相互干扰，这种干扰是由信道的非理想特性造成的。由于通信信道可能是未知和变化的，这就需要自适应地调整均衡器，使得整个传送系统输出的符号码与符号码之间的干扰减到最小[1]。为了抑制码间干扰，减少信号失真，保证通信质量，需要使用自适应均衡器来补偿信道参数变化所引起的畸变[2-4]。我们将采用线性横向的自适应均衡器结构[5-7]，分析VS-NLMS-OCF算法在信道均衡中的性能。

2 系统模型

如图1所示，给出了自适应均衡系统的仿真模型。其中，延迟因子为∆，dn 是信号sn经过延迟后的输出，作为参考信号，即d n =sn −∆ 。xn 既是信号sn 通过信道并经过噪声 εn干扰之后的输出信号，也是自适应均衡器的输入信号。信号xn 由自适应均衡器进行均衡，均衡器的输出信号为n 。误差en = d n −n ，权值系数由NLMS算法、NLMS-OCF算法或VSNLMS-OCF算法[8]进行调节，使得dn 和n的均方误差达到最小。

  

图1 自适应均衡系统模型

3 仿真示例

在MATLAB中，通过引入两个示例，分别将NLMS算法、NLMS-OCF算法和VS-NLMS-OCF算法进行了仿真分析比较，分析了这三种算法在信道均衡模型中的仿真结果。观察不同的迭代步长对这三种算法的收敛速度所产生的影响。这三种算法的仿真结果的均方误差学习曲线是通过对100个相互独立的学习曲线求平均值而得到的。考虑输入信号sn 为高斯白噪声信号经过系统之后的输出信号，测量噪声εn为均值 是0、方差为10-4的高斯白噪声。当延迟因子D=1时，AP算法与NLMS-OCF算法具有完全相同的特性，因此设置参数D=1。其中， µm ax =1，，p0=IN×1。

示例1：选择信道的传递函数为：

5、机油泵性能差。为解决大修或检修后的机车初次启动机油泵泵不上来油的问题，应将机油滤清器或出油管卸掉，然后用注油器从机体出油孔注满机油，即刻上好滤清器或通向机油指示器的机油管，启动后，机油就会泵上来。

G( z) = 0.5+ 1.2 z− 1 + 1.5z− 2 −z −3，其中，维数N=32，正交校正因子M=3，延迟因子∆=16。从图2和图3中可以明显地看出，相比较于传统的NLMS算法，NLMS-OCF算法加快了收敛速度，VS-NLMS-OCF(常数C为0.00015时)算法相对于NLMS-OCF算法表现出了比较快的收敛速度，提高了自适应滤波器的滤波性能。

  

图2 三种算法在信道均衡中均方误差学习曲线比较(迭代步长为0．05)

  

图3 三种算法在信道均衡中均方误差学习曲线比较(迭代步长为0．1)

示例2：选择信道的传递函数为G( z)=0.5+ 1.2z−1+ 1.5z−2 −z−3，其中，维数N=24，正交校正因子M=3，延迟因子∆=12。从图4和图5中可以看出，相比较于传统的NLMS算法和NLMS-OCF算法，VS-NLMS-OCF(常数C为0.00015时)算法的收敛速度得到了明显的提高。

  

图4 三种算法在信道均衡中均方误差学习曲线比较(迭代步长为0．05)

  

图5 三种算法在信道均衡中均方误差学习曲线比较(迭代步长为0．1)

4 结语

VS-NLMS-OCF算法解决了NLMS-OCF算法中存在的定步长问题，在信道均衡模型中，比较了NLMS算法、NLMS-OCF算法和VS-NLMS-OCF算法的性能，通过仿真实验的结果可以看出，相比较于传统的NLMS算法和NLMS-OCF算法，VSNLMS-OCF算法表现出了良好的收敛特性，提高了系统的滤波性能。

造林密度适当增大，能使林木的树干饱满(尖削度小)、干形通直(主要对阔叶树而言)、分枝细小，有利于自然整枝及减少木材中节疤的数量及大小，总的来说是有利的。但如果林分过密，干材过于纤细，树冠过于狭窄，既不符合用材要求，又不符合健康要求，应当避免这种情况的出现。

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