无线紫外光通信中非线性均衡算法研究

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无线紫外光通信中的诸多优势都是受益于紫外光大气传输过程中的强烈散射作用,然而散射会引起数据多径传输造成码间干扰。均衡技术就是通过在通信过程中插入一种可调滤波器对接收到的信号进行校正和补偿,达到减少码间干扰的作用。在无线紫外光通信系统接收端加入均衡器,对经过大气散射信道的紫外光畸变信号进行补偿,抑制通信过程中的码间干扰。本文主要研究了无线紫外光通信中几种均衡算法的特点,并针对紫外光通信的慢变信道,提出了一种适合紫外光通信的基于信道估计的延迟判决最大似然序列估计算法(TD-MLSE)。课题的具体研究内容包括以下几点:(1)研究了无线紫外光通信系统中最小均方误差(LMS)和最小二乘(RLS)两种判决反馈均衡算法的应用,介绍影响算法收敛性和稳定性的关键因素,仿真分析这些因素对紫外光通信造成的影响,并对比两种算法对紫外通信性能影响,仿真结果表明,在紫外光通信中LMS算法的最优步长取值在0.06附近,RLS算法的最佳遗忘因子为1。RLS算法相比LMS算法具有更高的收敛速度,稳定性以及均衡性能。对比无均衡算法时,信噪比为18dB时,在误码率达到10-3时,RLS算法将紫外光的最大通信距离提升了 150m,并且对通信速率也有明显的提升。(2)为了进一步提升紫外通信的性能,对基于最大似然序列检测的非线性最优均衡算法进行研究,针对最大似然序列估计算法(MLSE)算法延迟过大的缺点,提出了一种适合紫外光慢变信道的基于信道估计的TD-MLSE均衡算法,仿真结果表明,紫外通信中改进算法最优延迟深度为20,改进算法对紫外光通信的通信距离和通信速率都有明显的提升,信噪比为16dB时,以误码率10-3为通信极限,可以将通信距离提升到700m,最大通信速率可达3Mbps,性能远远好于RLS均衡算法,非常适合于紫外光通信。综上所述,均衡算法可以有效提升紫外光通信性能,通过分析紫外通信中算法参数对均衡性能的影响,帮助紫外通信均衡器设计中均衡参数的合理选取;对比分析不同算法对紫外通信性能的影响,帮助在不同场景中选取合适均衡算法。
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