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一、基本概念
- 什么是均衡?
在得到的 Y [ n ] Y[n] Y[n]当中,存在符号间干扰和噪声。在通信当中,把符号间干扰去掉的技术叫作均衡( equalization)。 - 横向抽头滤波器
图中 x ( t ) x(t) x(t)为存在符号间干扰的模拟基带信号, y ( t ) y(t) y(t)是经过均衡后的信号,符号间干扰被大大降低。 - 离散线性系统
将H写成列向量的形式:
很容易看出, y = H x + z y=Hx+z y=Hx+z即表达出卷积运算。
应用实际信号的传输与接收: y = A x + z y=Ax+z y=Ax+z:
上面A即为得到的信道矩阵,现在的任务就是利用接收到的信号 y y y和H,均衡得到原始信号 x x x。
注意一个细节,要得到x的解,就是解方程组,因此要求rank(A)= N x N_x Nx,也是未知数的个数。(涉及到什么矩阵的病态问题 暂时没看)
二、迫零算法
此时可以看出,没有了符号间的相互干扰,只有一个噪声项。但一般情况A不是方式,没有 A − 1 A^{-1} A−1。
现在:
让 L L L最小(就是最小二乘准则)。如果z是复高斯分布,等价于最大似然准则。
然后就是求导取最小值,最后的结果:
上面的操作就成为迫零算法。将y代入这个估计:
然后通过解方程即可得到估计的 x ^ \hat x x^
注:matlab操作很简单,对数据进行点除即可。
三、最小均方误差MMSE算法
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