적응형 이퀄라이저

적응형 이퀄라이저는 통신 ^[1]채널의 시간 변동 특성에 자동으로 적응하는 이퀄라이저입니다.위상 편이 키 입력, 다중 경로 전파 및 도플러 확산의 영향을 완화시키는 것과 같은 일관된 변조와 함께 자주 사용됩니다.

적응형 이퀄라이저는 적응형 필터의 하위 클래스입니다.필터 특성을 최적화하기 위해 필터의 계수를 변경하는 것이 핵심 아이디어입니다.예를 들어 선형 이산 시간 필터의 경우 다음 방정식을 ^[2]사용할 수 있습니다.

${\displaystyle \mathbf {w} _{opt}=\mathbf {R}^{-1}\mathbf {p} }$

${\displaystyle {}_{}}$서 w ${\displaystyle o_{}}$ t$${\$displaystyle \mathbf {w}$_$$${opt$}}은 필터 계수의 $벡터$이고$,$ R {\$displaystyle \mathbf {R}$은 수신 신호 공분산 행렬이며, $p{\displaystyle \mathbf{}}$ ${\$은 탭 입력 벡터와 원하는 응답 사이의 상호 상관 벡터입니다.실제로 마지막 수량은 알려지지 않았으며, 필요한 경우 명시적 또는 암묵적으로 균등화 절차 동안 추정해야 한다.

많은 적응 전략이 존재한다.예를 들어 다음과 같습니다.

• LMS 수신기는 교육 모드가 아닐 때 전송된 $신호{\displaystyle }$ x$(\displaystyle$ x$)$에 액세스할 수 없습니다.이퀄라이저가 실수할 확률이 충분히 작을 경우 이퀄라이저가 내린 기호 $결정{\displaystyle }$d (${\displaystyle n}$ $){displaystyle$ d$(n)}$는$$x {$displaystyle$ x$\}$^[3] $대신$에 사용할 수 있습니다.
• SG
• RLS

교육용 기호에 의존하는 LMS, SG 및 RLS의 평균 제곱 오차 성능.$파라미터{\displaystyle }$μ(\$displaystyle \mu)$는 스텝사이즈를 나타내고,$\mu {\displaystyle }$(\$displaystyle \lambda)$는 망각계수를 나타냅니다.

훈련 절차 채널 중 변경되는 경우 훈련 기호에 따라 LMS, SG 및 RLS의 평균 제곱 오차 성능.신호전력은 1W, 노이즈전력은 0.01W입니다.

잘 알려진 예는 결정 피드백 ^[4][5]이퀄라이저입니다.이것은 검출된 심볼의 피드백을 미래 심볼의 일반적인 ^[6]등화 외에 사용하는 필터입니다.일부 시스템은 사전 정의된 교육 시퀀스를 사용하여 적응 프로세스의 기준점을 제공합니다.

「 」를 참조해 주세요.

• 이퀄라이저
• 심볼간 간섭

레퍼런스

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