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在数字通信系统中,因多径传播导致接收信号存在码间干扰(Inter-Symbol Interference, ISI),接收端采用均衡器对信号进行均衡处理。突发通信以随机突发形式传输信息,具有隐蔽性强、抗截获能力强的特点,但是突发信号持续时间短,数据量少,这给均衡器的设计造成了巨大的挑战。本论文研究和实现了一种适用于低信噪比(Signal-to-Noise Rate, SNR)突发信号的均衡技术。论文围绕具有短训练序列的突发信号展开研究,以均衡器误码率为主要技术指标,重点研究了基于最小均方误差(Minimum Mean Squared Error, MMSE)准则的均衡算法LMS(Least Mean Square)以及基于最小误码率准则的均衡算法LMBER(Least Minimum Bit Error Rate)和 AMBER(Adaptive Minimum Bit Error Rate)在突发通信中的应用。本文利用Matlab搭建了突发信号均衡的等效基带模型,对比分析了 LMS算法、LMBER算法以及AMBER算法的误码率性能、收敛速度以及算法复杂度。通过仿真分析,在误码率性能上,LMBER算法和AMBER算法优于LMS算法,特别是在BPSK调制系统中,解调损失相差约1.5dB;在收敛速度上,LMS算法收敛速度最慢,AMBER算法和LMBER算法有相似的收敛速度;在计算复杂度上,LMBER算法具有极高的算法复杂度,需要进行噪声功率估计,而AMBER算法和LMS算法复杂度相当,无需对噪声功率估计。最终,论文选择了基于AMBER算法作为均衡器抽头系数的自适应更新算法。同时,为了解决突发信号数据量少的问题,让均衡算法充分收敛,论文采用数据重用的办法,将突发信号的训练序列和信息序列分别重复通过系数更新部分,进一步降低了均衡输出的误码率,并将该均衡器应用于多径瑞丽衰落信道模型中,验证了其有效性。最后,本文用Verilog HDL语言在Quartus Ⅱ上做了实现,通过Modelsim软件对算法做了时序仿真和功能仿真,并在FPGA平台上做了测试,证明了均衡器设计方案的可实现性。虽然本文仅研究了一种针对短突发信号的均衡技术,但是由于最小误码率准则相对于最小均方误差准则的明显优势,以及数据重用带来的性能提升,使得本文的研究成果可以运用于其他很多对系统误码率性能有严格要求的通信系统中,特别是在军事通信系统和突发事件应急通信系统中有很大的应用价值。