MIMO通信系统中的自适应均衡技术研究近年来，宽带无线通信技术和应用得到了迅猛的发展。人们对高速无线数据传输和多媒体业务的需求，促进了高速宽带无线通信新技术的发展和应用，多输入多输出(MIMO)技术应运而生。MIMO技术能有效利用移动无线信道中的多径传播成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，被认为是新一代无线传输系统的关键技术之一。 本文在阐述了MIMO系统基本原理的基础上，分析了移动无线信道特征以及多径信道的数学模型，并采用自适应均衡技术来消除由无线信道中的多径效应引起的码间干扰。 为了充分体现自适应均衡技术在抗码间干扰中的作用，全文着重围绕自适应均衡技术，深入研究了自适应均衡的基本原理和分类，各种自适应算法(ZF算法、LMS算法、RLS算法)的推导以及性能，并在传统LMS算法和分级最小均方误差(HLMS)算法的基础上[25]，提出了一种改进型HLMS算法。理论分析和仿真结果均表明，①两种HLMS算法的收敛速度都较LMS算法快。②相对于LMS算法的最优维纳解，改进型HLMS算法和HLMS算法的最优解<[6]>都是有偏的，而改进型HLMS算法的MSE较HLMS算法的MSE降低了一个数量级。③在相同条件下，对于相同阶数的滤波器，其子滤波器分级方法不同，性能亦有所不同。 现有的自适应均衡器一般采用传统的FIR横向滤波器结构，其主要原因在于该滤波器具有低复杂度、较好的跟踪性能以及易于实现的优点。然而，横向自适应滤波器的固有缺点之一是在信道相关时间不变的情况下，随着被处理数据速率的增加，滤波器的阶数将急剧增加。与自适应FIR滤波器相比，在阶数相同条件下，自适应ⅡR滤波器可以提供比自适应FⅠR滤波器好得多的滤波器性能。在能获得同样滤波器性能的情况下，ⅡR滤波器的阶数要比FⅠR少得多。然而，由于ⅡR滤波器引入了反馈机制，故其稳定性问题将使ⅡR滤波器的设计变得十分复杂。为此，结合FⅠR和ⅡR结构的优缺点，本文将采用Laguerre滤波器取代上述两种滤波器结构并引入梯度自适应Laguerre格型(GALL)算法，以寻求一种解决长脉冲响应自适应滤波器问题的折中方案。仿真结果表明，在低信噪比、复杂多径传播环境或快速时变的条件下，采用自适应Laguerre均衡器可以获得比通常的线性自适应均衡器和自适应判决反馈均衡器更好的均衡效果。