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基于LMS 算法的自适应均衡器设计及MATLAB 实现 一.实验目的 1. 了解LMS 算法的基本原理; 2. 掌握MATLAB 的使用方法; 3. 初步体会分析问题、研究问题的基本步骤和方法,为以后科研积累经验。 二.实验原理 1. LMS 算法简介 在移动通信环境中,多径传播效应和频率选择性衰落会导致传输信号失真。失真主要表现为码间干扰,码间干扰是降低数字通信系统性能的一个主要因素。在这样的信道条件下设计实际的数字通信系统以高速传输数据时,往往不能获得足够准确的信道频率响应用于调制和解调器的最佳滤波器的设计。这是因为在每次通信时信道的路由不同,对于这样的信道,要设计最佳固定解调滤波器是不可能的。在这样的情况下,应该采取信道均衡的方式以减小失真。 信道均衡是通信技术和信号处理的基本问题之一,其目的在于克服传送的符号码和符号码之间的相互干扰,这种干扰是因为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,就 需 要自适应的调整 均衡器,使得整 个传输系统输出 的符号码和符号码之间的干扰被 消 除 。信道均衡可以利 用发 送的训 练 信号来 开 始 ,这称 为自动均衡。 在设计自适应均衡器的多种方法中,最小均方自适应算法( LMS) 采用梯 度 搜 索 法,这使收 敛 到 最优 解远 比 其他 算法快 ,而 且 该算法原理简单 ,实施 容 易 ,所 以目前 这一算法已广 泛 用于计算自适应滤波器的权 系数。 2. LMS 算法的原理 ( 1) 自适应滤波原理 自适应滤波器的特性变 化 是由自适应算法通过 调整 滤波器系数来 实现的。一般 而 言 ,自适应滤波器由两 部 分组 成,一是滤波器结 构 ,二是调整 滤波器系数的自适应算法。自适应滤波器的结 构 采用FIR 或 IIR 结 构 均可,由于IIR 滤波器存 在稳 定性问题,因此 一般 采用FIR 滤波器作 为自适应滤波器的结 构 。图 1 给 出 了自适应滤波器的一般 结 构 。 图 1 为自适应滤波器结 构 的一般 形 式,图 中 x(n)为输入 信号,通过 参 数可调的数字滤波器后产 生 输出 信号 y(n),将 输出 信号 y(n)与 标 准信号(或 者 为期 望 信号)d(n)进 行 比 较 , 得到误差信号e(n)。e(n)和x(n)通过自适应算法对滤波器的参数进行调整,调整的目的使得误差信号e(n)最小。 自适应滤波器设计中最常用的是FIR 横向型结构。图2 是横向型滤波器的结...

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