自适应均衡器

发展历史

　　自从一百多年前发明扬声器以来， 声音再现的目的已逐渐改变， 而且变得更富挑战 性，到20 世纪末已经涉及声音再现的质量问题。近40 年来，高保真已是声音再现中 必不可少的要求。 高保真包含了整个再现系统， 也表明了再现声音与现场匹配的程度。 声音再现链路中多数元件都会影响声音质量，且与再现的事件加在一起，远远不能正 确复制现场。高保真声音再现的下一步发展是声场，将放大的电信号转化成声音。声 压在到达听者耳朵之前会受到周围环境的影响，为了进一步改善再现的声音，应该把 关注的焦点放在扬声器及房间上， 进行数字房间校正， 即对房间的频响曲线进行校正。 各种传统的均衡器可以改变再现声音的频率幅度。同时也改变了其与瞬态信号再现有 关的频率相位特性。当它们试图校正房间的声学特性时，也相应引入一些不利属性。 因此，从高保真的观点来看，传统的均衡器是不够的，还需更好的技术来取代它们。 目前， 对基于DSP 的音频处理领域的研究已较为成熟， 但人们对数字房间校正的研究 还不很深入。数字房间校正解决的主要问题是对频率响应曲线进行均衡校正。首先， 要准确检测房间的频响曲线； 其次是采用滤波器校正往往会遇到旁瓣效应。 目前自 适应均衡技术的理论发展已较为成熟，仅在研究分析前人所做一些均衡算法性能的基 础上作了改进，从一定程度上解决了上述两个问题，用于数字房间校正达到了良好的 扩音效果。

　　与此同时，短波通信是一种重要的中远距离通信方式。由于短波信道具有多径、 衰落和时变特性, 使接收到的信号很容易存在严重的码间干扰( IS I), 必须采用自适 应衡器实时跟踪信道变化, 消除码间干扰。在各种自适应均衡器结构中, 判决反馈均 衡器可以有效消除恶劣信道产生的严重码间干扰, 性能接近的似然序列估计 均衡器(MLSE) , 而复杂度和存储需求大大低于MLSE。因此判决反馈均衡器具有很高的 性价比, 短波接收系统中被广泛使用。

原理

　　理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。

　　由图可知,整个数字通信系统总的传输特性为

　　通常将发送滤波器和接收滤波器设计成匹配的，而均衡器用来补偿信道的畸变，即均衡器的传输函数满足：

　　均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持的工作状态，从而有更好的失真补偿性能。

性能特点

　　自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。首先，发射机发射一个已知的定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据，接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道作出补偿。在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均街器也能通过这个训练序列获得正确的滤波系数。这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近于值。而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。

　　均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。在数字通信系统中用户数据是被分为若千段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同祥的训练序列进行修正。均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。