[论文]LMS算法自适应均衡器实验.doc
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1、LMS算法自适应均衡器实验一、实验目的1、掌握LMS算法的计算过程,加深对LMS算法的理解。2、研究用LMS算法自适应均衡引起失真的线性色散信道问题。3、研究特征值扩散度和步长参数对学习曲线的影响。二、实验原理1、自适应均衡器图1 自适应信道均衡试验原理图 自适应均衡器用来纠正存在加性白噪声的信道的畸变,信道均衡器的原理框图如1所示。随机噪声发生器(1)产生用来探测信道的测试信号序列,本实验中由Bernoulli序列组成,=1,随机变量具有零均值和单位方差。随机噪声发生器(2)产生干扰信道的白噪声,具有零均值,方差为=0.001。信道的脉冲响应用升余弦表示为: (1)其中,参数控制均衡器抽头输
2、入相关矩阵的特征值分布,并且特征值分布随着的增大而扩大。均衡器具有个抽头。由于信道的脉冲响应关于n2时对称,那么均衡器的最优抽头权值在时对称。因此,信道的输入被延时了个样值,以便提供均衡器的期望响应。通过选择匹配横向均衡器中点的合适延时,算法能够提供信道响应的最小相位分量和非最小相位分量之逆。2、均衡器输入相关矩阵在时刻,均衡器第1个抽头的输入为 (2)其中所有参数均为实数。因此,均衡器输入的11个抽头的自相关矩阵为一个对称的矩阵。此外,因为脉冲响应仅在时为非零,且噪声过程是零均值、方差为的白噪声,因此相关矩阵是主对角线的,有以下特殊结构所示: (3)其中 (4) (5) (6)其中方差。由(
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