一种改进的稀疏多径信道均衡方法

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针对传统的信道均衡算法在稀疏信道下效率低及实现复杂等问题,提出了一种改进的稀疏多径信道的均衡方法,利用少量训练序列进行信道估计作为先验知识,从而反演得到逆滤波均衡器.文中将求逆滤波过程建模为最优化问题,并提出一种获得近似最优解的贪婪算法.该算法相对于线性预测方法迭代次数极少,只要阶数足够高,就能获得几乎最佳的滤波器系数.设计了该算法模块化硬件结构,其复杂度低,易于工程实现.仿真结果表明,在稀疏信道下,文中的均衡方法相对于传统的最小均方线性预测方法,随着信噪比的增加,系统误码性能提升明显,在信噪比为15 d
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