摘要：近年來，自適應均衡技術在通信系統(tǒng)中的應用日益廣泛，利用自適應均衡技術在多徑環(huán)境中可以有效地提高數(shù)字接收機的性能。為了適應寬帶數(shù)字接收機的高速率特點，本文闡述了自適應均衡器的原理并對其進行改進。最后使用FPGA芯片和Verilog HDL設計實現(xiàn)了自適應均衡器并仿真驗證了新方法的有效性。
信道均衡技術(Channel equalization)是指為了提高衰落信道中的通信系統(tǒng)的傳輸性能而采取的一種抗衰落措施。它主要是減小信道的多徑時延帶來的碼間串擾(ISI)問題。其原理是對信道或整個傳輸系統(tǒng)特性進行補償，從而達到系統(tǒng)傳輸?shù)囊?。在實際的通信系統(tǒng)中，信道的特性是未知的并且是不理想的，傳統(tǒng)的均衡器無法滿足系統(tǒng)的要求，自適應均衡器直接從傳輸?shù)男盘栔?，根?jù)某種算法不斷調(diào)整系統(tǒng)中濾波器的增益，來適應信道的隨機變化，從而有更好的失真補償性能，使均衡器總是保持最佳的工作狀態(tài)。FPGA以其處理速度快、開發(fā)周期短、可重復修改、開發(fā)工具智能、支持并行處理等優(yōu)點成為現(xiàn)代通信領域硬件設計的首選方式之一?；贔PGA實現(xiàn)的自適應均衡器能夠更好地適應當前通信的發(fā)展要求，具有更廣闊的應用前景。
最小均方誤差算法(LMS)是較常用的一種實現(xiàn)自適應均衡器的算法，也是FPGA實現(xiàn)自適應均衡器的最理想的算法，所以本文選擇使用LMS算法設計均衡器。本文所設計的自適應均衡器是寬帶數(shù)字接收機的一部分，為了滿足寬帶系統(tǒng)的高速率，實時性的特點，在算法設計，對LMS算法進行一定的改進。
1 LMS算法基本原理
LMS算法是基于最小均方差準則的維納濾波器和最速下降法(method of steepest descent)提出的，其公式如下：
y(n)=uT(n)w(n) (1)
e(n)=d(n)-y(n) (2)
w(n+1)=w(n)+2μe(n)u(n) (3)
d(n)為期望輸入信號，e(n)為誤差，其中μ為步長因子，用以控制收斂速度與穩(wěn)定性，LMS算法收斂的條件為：0
LMS算法的基本步驟如下：
步驟1，初始化w(0)=0，n=0;選擇μ;
步驟2，根據(jù)式(2)(3)計算誤差e(n)和w(n+1);
步驟3，若誤差不滿足要求，更新n=n+1，重復步驟2，若滿足要求則停止迭代。
下圖為最小均方誤差算法的原理框圖。
2 LMS算法改進
在寬帶系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)量大，速率快，因此對均衡器的處理速度要求高，簽于此本文把變步長LMS算法和符號LMS算法結合在一起，以滿足上述要求。
步長因子μ控制著算法的收斂速度和穩(wěn)定性，當μ較大時收斂速度快，穩(wěn)定性較差，μ較小，穩(wěn)定性好，收斂速度慢。變步長LMS算法可以兼顧收斂速度和穩(wěn)定性兩個方面。一種變步長算法的公式為：
μ(n)=β[1-exp(-α|e(n)|2)] (4)
α、β為參數(shù)。由上式看到隨著誤差的減小，步長因子也在減小，穩(wěn)定性增加。
公式(3)中，我們看到，每次迭代都會使用乘法器，運算量較大。符號LMS算法對公式(3)中的誤差e(n)進行縮放，每次迭代可減少使用一次乘法器，公式如下：
由公式(5)可以看出，符號LMS算法會損失一定的精度。變步長LMS算法可以改變步長以獲得快的收斂速度，結合符號LMS算法，可以大量減少運算量，提高系統(tǒng)的效率。本文對兩種算法的混合算法進行matlab仿真，選取64階均衡器，數(shù)據(jù)的訓練長度為1 000，跟蹤變步長計算的參數(shù)選擇α=4，β=1/128。下面對兩種方法混合算法用matlab仿真，并和傳統(tǒng)算法比較，如圖2所示。
為了便于FPGA實現(xiàn)，按照變步長LMS算法思想，本文不在對變步長LMS算法中步長μ進行跟蹤計算，而是指定步長收斂之前為0.02，收斂之后步長0.15，其他參數(shù)不變，使用Matlab仿真，如圖3所示。
從圖中我們看到混合算法的誤差比傳統(tǒng)算法有所增大，但是在迭代300次后趨于穩(wěn)定，比傳統(tǒng)算法減少200次，因此混合算法更能滿足實時性的要求。
圖3中，由于收斂之前步長且不隨誤差的減小而減小(迭代次數(shù)為200)，所以收斂速度更快;收斂之后步長較小，平均的穩(wěn)態(tài)誤差比混合算法有所減小。
3 基于FPGA自適應均衡器的實現(xiàn)
由仿真可知，我們提出的混合算法可以滿足設計自適應均衡器的要求。本章將基于此算法的用FPGA實現(xiàn)自適應均衡器。
采用FPGA設計LMS自適應均衡器的結構圖如圖4所示。它主要分為FIR濾波器模塊、誤差計算模塊、權值更新模塊和狀態(tài)分配模塊4個單元。
文中為了方便實現(xiàn)，F(xiàn)IR濾波器模塊實現(xiàn)18階的FIR濾波。誤差計算模塊中的基準信號d(k)事先可存在ROM里。權值更新部分實現(xiàn)FIR濾波器系數(shù)的計算與調(diào)整，設定收斂之前μ=2-4，收斂之后μ=2-6。
狀態(tài)分配模塊功能包括初始化各模塊，它產(chǎn)生控制信號、控制實現(xiàn)各個模塊完成特定功能;協(xié)調(diào)各個模塊間的操作。
由于FPGA不支持浮點數(shù)運算，而自適應濾波器必然要涉及到小數(shù)的計算，因此我們將所有小數(shù)化為二進制處理。本文設計采用4..4格式，第一位為符號位。
根據(jù)以上參數(shù)，按照LMS原理以及結構圖，我們即可編寫程序，主程序流程圖如圖5所示。
文中選用xilinx公司的ISE12.4為開發(fā)工具，Modelsim為仿真工具。為了便于比較，我們將輸出信號和期望信號進行判決。仿真結果如下。
圖6(a)中信道無干擾，可以看出輸出信號和期望信號一致;若信道發(fā)生突變，如圖6(b)所示，在經(jīng)歷一段時間后均很器可以消除碼間干擾。通過仿真，可以得到：基于混合算法的自適應均衡器可以消除碼間串擾，能夠快速地從多徑信號中恢復出發(fā)送信號，減少誤碼。
4 結論
文中改進了LMS算法原理，利用FPGA實現(xiàn)了自適應均衡器，從仿真結果來看，采用FPGA實現(xiàn)自適應均衡器完全可滿足設計要求，基于改進型算法可獲得較高的數(shù)據(jù)處理速度。鑒于時間和本文篇幅較小，設計中FIR濾波器的階數(shù)選取相對較小，而且引入符號LMS算法，因而對白適應均衡器的收斂精度會帶來一定的影響，但可以通過增加FIR濾波器的階數(shù)和數(shù)據(jù)的位數(shù)來提高精度。
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