实际信号处理 - NLMS判决反馈均衡器在水声通信中的应用

实际信号处理

　　实验过程中在夏季湖中布设了两个节点，它们的水声收发模块置于水深1m、相距8.4m的位置，信号采用了5阶m序列：1100111110001101110101000010010，其码元速率为1950个/秒;并使用ook(on-off keying)调制方式，其载波为频率为7.8125khz的正弦波，采样频率为50khz。采用lms算法及nlms算法，并取前反馈滤波器的阶数分别为lf=23，lq=12，收敛因子μ=0.1，滤波器权系数初值wl(n)=wq(n)=0。

　　

 

　　图2 调制后发送信号的波形、采集回来的水声数据波形

　　图2的上、下两图分别示出了期望信号的波形，以及采集回来的数据波形。

　　实验处理过程将原始采集信号，经过赫尔伯特变换，取包络，解码后误码率为42.6%，同时将采集到的信号进行判决反馈均衡器处理，结果如下：图3为两种算法判决反馈均衡器输出波形。

　　

 

　　

 

　　图3 输出波形比较

　　将上述均衡器输出波形赫尔伯特变化，取包络，解码后效果如图4所示。

　　

 

　　图4 lms、nlms判决反馈均衡器输出解调解码曲线

　　lms，nlms算法判决反馈自适应滤波算法的学习曲线比较如图5所示。

　　

 

　　图5

　　上图可以看到无论是在收敛速度以及误差稳定度上，相较于lms算法，nlms判决反馈均衡器都有了很大的提高，实验得出信号直接解调解码误码率为42.6%，经过多次运算，lms，nlms判决反馈均衡器后误码率分别为9%～10%，1.5%～2%。通过均衡器后误码率大幅度降低，得到了很好的效果，但lms算法判决反馈均衡器均衡实际采集信号的能力远不如nlms算法判决反馈均衡器。

　　结束语

　　本文针对实验采集到的水声信号波形，基于lms算法和nlms算法的判决反馈均衡器信号处理，并进行了性能分析。信号处理结果表明：lms算法实现简单，但由于在实际应用中为获得较小的均方误差，收敛因子一般取得较小，导致收敛速度太慢，在降低信号误码率上效果一般，维持在9%～10%左右;而归一化lms(nlms)的实现在未提高运算复杂度的基础上，提高了收敛速度的同时降低误码率至1.5%～2%，效果最优。