Blind_equalization
「ブラインド等化」
ブラインド等化は、送信信号の統計のみを利用しながら、受信信号から送信信号を推測（等化）するデジタル信号処理技術です。したがって、名前にブラインドという単語を使用します。
ブラインド等化は、本質的にデジタル通信に適用されるブラインドデコンボリューションです。それにもかかわらず、ブラインド等化の重点は、チャネルインパルス応答自体の推定ではなく、チャネルインパルス応答の逆数である等化フィルタのオンライン推定にこれは、受信信号から連続的に送信される信号を抽出する手段として、デジタル通信システムでのブラインドデコンボリューションコモンモードの使用によるものであり、チャネルインパルス応答は二次的に重要です。
次に、推定されたイコライザーが受信信号と畳み込まれ、送信信号の推定値が生成されます。
コンテンツ
1 問題文
1.1 ノイズレスモデル 1.2 騒々しいモデル
2 アルゴリズム
2.1 最小フェーズ 2.2 ブッシュガン法 2.3 ポリスペクトル技術
3 も参照してください
4 参考文献
問題文
ノイズレスモデル
インパルス応答を伴う線形時不変チャネルを想定 {{ } =
−
{ {h } _ {n =- infty} ^ { infty}}
、ノイズレスモデルは受信信号を関連付けます [ k ] {r }
送信信号に [ k ] {s }
経由 [ k] =
∑ =− ∞
∞ [ k
− ]
{r = sum _ {n =- infty} ^ { infty} h s }
ブラインド等化問題は、次のように定式化できます。受信信号が与えられた [ k ] {r }
、フィルターを探す w [ k ] {w }
、等化フィルターと呼ばれ、次のようになります。
^ [ k] =
∑ =− ∞
∞ w [ k
− ]
{{ hat {s}} = sum _ {n =- infty} ^ { infty} w r }
どこ
^ {{ hat {s}}}
の見積もりです {s}
。ソリューション
^ {{ hat {s}}}
ブラインド等化の問題はユニークではありません。実際、それは符号付きのスケールファクターと任意の時間遅延までしか決定できません。つまり、
{{ 〜
、 〜 } { {{ tilde {s}} 、{ tilde {h}} }}
は、それぞれ送信信号とチャネルインパルス応答の推定値です。
{{ 〜 、 〜 / }
{ {c { tilde {s}} 、{ tilde {h}} / c }}
同じ受信信号を発生させる {r}
実際のスケールファクターの場合 {c}
および積分時間遅延 {d}
。実際、対称性によって、 {s}
と {h}
交換可能です。
騒々しいモデル
ノイズの多いモデルでは、追加の用語、 [ k ] {n }
加法性ノイズを表す、が含まれています。したがって、モデルは [ k] =
∑ =− ∞
∞ [ k
− ]+ [ k ] {r = sum _ {n =- infty} ^ { infty} h s + n }
アルゴリズム
ブラインド等化問題を解決するための多くのアルゴリズムが長年にわたって提案されてきました。ただし、通常、受信信号からのサンプルには有限数しかアクセスできないためです。 （（ ）。
{r（t）}
、ブラインド等化問題を扱いやすくするために、上記のモデルにさらに制限を課す必要が以下で説明するすべてのアルゴリズムに共通するそのような仮定の1つは、チャネルが有限インパルス応答を持っていると仮定することです。 {{ } =
− { {h } _ {n = -N} ^ {N}}
、 どこ {N}
は任意の自然数です。
実際の信号のエネルギーは有限でなければならず、したがってそのインパルス応答はゼロになる傾向があるため、この仮定は物理的な理由で正当化される可能性がしたがって、特定のポイントを超えるすべての係数は無視できるほど小さいと見なすことができます。
最小フェーズ
チャネルのインパルス応答が最小位相であると仮定すると、問題は簡単になります。
ブッシュガン法
Bussgangメソッドは、最小平均二乗フィルターアルゴリズムを利用します
w + 1 [ k] =
w [ k] + μ e ∗
[ − k ] k = − 、 。
。 {w_ {n + 1} = w_ {n} + mu 、e ^ {*} r 、k = -N、… N}
と e=（（ ^ ）。 −
^ {e = mathbf {g}（{ hat {s}} ）-{ hat {s}} }
どこ μ { mu}
適切な前向きな適応ステップであり、 { mathbf {g}}
は適切な非線形関数です。
ポリスペクトル技術
ポリスペクトル手法は、イコライザーを計算するために高次統計量を利用します。
も参照してください
独立成分分析
主成分分析
ブラインドデコンボリューション
線形予測符号化
参考文献
C. RICHARD JOHNSON、JR。、et。el。、「一定のモジュラス基準を使用したブラインド等化：レビュー」、IEEEの議事録、VOL。86、いいえ。1998年10月10日。”