NLMS判決反饋均衡器在水聲通信中的應用
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圖2 調制后發送信號的波形、采集回來的水聲數據波形
圖2的上、下兩圖分別示出了期望信號的波形，以及采集回來的數據波形。
實驗處理過程將原始采集信號，經過赫爾伯特變換，取包絡，解碼后誤碼率為42.6%，同時將采集到的信號進行判決反饋均衡器處理，結果如下：圖3為兩種算法判決反饋均衡器輸出波形。
圖3 輸出波形比較
將上述均衡器輸出波形赫爾伯特變化，取包絡，解碼后效果如圖4所示。
圖4 lms、nlms判決反饋均衡器輸出解調解碼曲線
lms，nlms算法判決反饋自適應濾波算法的學習曲線比較如圖5所示。
圖5
上圖可以看到無論是在收斂速度以及誤差穩定度上，相較于lms算法，nlms判決反饋均衡器都有了很大的提高，實驗得出信號直接解調解碼誤碼率為42.6%，經過多次運算，lms，nlms判決反饋均衡器后誤碼率分別為9%～10%，1.5%～2%。通過均衡器后誤碼率大幅度降低，得到了很好的效果，但lms算法判決反饋均衡器均衡實際采集信號的能力遠不如nlms算法判決反饋均衡器。
結束語
本文針對實驗采集到的水聲信號波形，基于lms算法和nlms算法的判決反饋均衡器信號處理，并進行了性能分析。信號處理結果表明：lms算法實現簡單，但由于在實際應用中為獲得較小的均方誤差，收斂因子一般取得較小，導致收斂速度太慢，在降低信號誤碼率上效果一般，維持在9%～10%左右；而歸一化lms(nlms)的實現在未提高運算復雜度的基礎上，提高了收斂速度的同時降低誤碼率至1.5%～2%，效果最優。
作者簡介
肖鵬韜(1986－) 男 在讀碩士，研究方向為通信與信息系統。
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