迫零均衡
一、仿真要求
利用matlab软件编程实现，对存在ISI的信号进行迫零均衡，要求给出均衡前后的眼图和误码率；
二、基本原理
均衡原理
由于实际的限带信道的传递函数往往是非理想的，且经常是事变的、未知的，因而系统特性不符合奈窐斯特准则，导致在接受端抽样时刻存在码间干扰，使得系统误码性能下降。为此，要考虑在信道传递函数是非理想情况，且信号在信道传输中受到加性白高斯噪声干扰条件下的接收机的设计问题。在限带数字通信系统中所采取的技术之一是在收端抽样、判决之前加一均衡器，此均衡器是用来补偿信道特性的不完善，从而减小在收端抽样时刻的码间干扰。具有均衡器的数字基带传输系统如下： 信道均衡技术大致分为两大类：线性均衡和非线性均衡。在信道频率响应特性比较平坦、所引起的码间干扰不太严重的情况下，可采用线性均衡。线性均衡器可用横向滤波器实现，图示如下：
要实现信道的均衡，关键是要计算出横向滤波器的抽头系数，我们常用两种方法来得到横向滤波器的抽头系数：一是以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法；另一种是以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法。本实验只要求理解迫零均衡的原理，仿真验证迫零均衡的性能。
迫零均衡算法
迫零算法是由Lucky于1965年提出的，他在分析中略去了信道的加性噪声，所以在实际存在噪声的情况下由该算法得到的解不一定是最佳的，但它易于实现。因此，在信道的频率响应特性比较平坦，所引起的码间干扰不太严重的情况下，由该算法可达到信道均衡的效果。具体实现如下：在横向滤波器的延迟单元N为无穷多个的理想线性均衡条件下：
为消除接收端抽样时刻的码间干扰，希望：
在实际应用中，常用的是截短的横向滤波器，因而不可能完全消除接收端抽样时刻的码间干扰，只能适当的调整各抽头系数，尽量减小码间干扰。此时，可使：
在ｋ为其它值时，可能是非零值，构成均衡器输出端的残留码间干扰。信道均衡
三、仿真结果
信道接受波形及均衡后接受信号波形
图一
均衡前眼图
图二
均衡后眼图
图三
通过上图可以很明显得发现均衡前眼图较小，眼皮较厚，噪声容限小，过零点畸变大，但是迫零均衡后，性能得到改善。
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