一種消除脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡方法
【專利摘要】本明屬移動通信【技術領域】，具體涉及一種消除脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡方法。本發明通過對最小均方誤差的理論知識推導，得到伯努利-高斯模型下脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡器的抽頭系數計算方法，從而在較低復雜度的情況下獲取較優的檢測性能。
【專利說明】一種消除脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡方法
【技術領域】
[0001]本發明屬移動通信【技術領域】，具體涉及一種消除脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡方法。
【背景技術】
[0002]脈沖噪聲是非連續的，由持續時間短、幅度大的不規則脈沖或噪聲尖峰組成。脈沖噪聲的持續時間小于I秒，且其峰值比均方根值大至少10dB，而其重復頻率低于10Hz，是一種間斷性的噪聲。產生脈沖噪聲的原因多種多樣，其中包括電磁干擾以及通信系統的故障和缺陷，也可能在通信系統的電氣開關和繼電器改變狀態時產生。在數字式數據通信中，脈沖噪聲是出錯的主要原因。一種常用的脈沖噪聲模型為伯努利-高斯模型。
[0003]最小均方誤差(Minimummean-square error, MMSE)線性均衡(linearequalization, LE)是一種使均衡器輸出的估計符號與發送符號之間的均方誤差最小化的方法。麗SE均衡考慮了信噪比的因素，在既要消除碼間干擾(IntersymbolInterference, ISI)又不放大噪聲之間實現了一種平衡,且復雜度較低,是一種較優的均衡算法。
【發明內容】
[0004]為了方便地描述本發明的內容，首先對本發明中所使用的術語進行說明:
[0005]伯努利-高斯模型:一種常用的脈沖噪聲模型，該模型下的隨機變量可表達為Π
=w+b *g，其中w，g服從均值為O、方差分別為σΚ的高斯分布，b服從伯努利分布，且P(b
=I) = P, P(b = O) = 1-p, , P(.)表示括號內的事件發生的概率。
[0006]數學期望:統計學術語，反映隨機變量平均取值的大小，又稱期望或均值，記為E(.)。
[0007]方差:統計學術語，度量隨機變量和其數學期望之間的偏離程度，記為D(.)。
[0008]比特的先驗概率:比特分別為O或I的概率，一般根據以往經驗和分析得到的概率。
[0009]高斯分布:又稱正態分布，在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，若
隨機變量X服從均值為U、方差為σ 2的高斯分布，則記為X定義為Ν(μ，σ 2)，且其概率密
度函數為
【權利要求】
1.一種消除脈沖噪聲的最小均方誤差線性均衡方法，其特征在于:其步驟如下所述:51:接收機第n (n > 0)時刻的接收信號為：
【文檔編號】H04L1/00GK103428130SQ201310389902
【公開日】2013年12月4日 申請日期:2013年8月30日 優先權日:2013年8月30日
【發明者】楊宗菲, 肖悅, 李慧蕾, 但黎琳, 李少謙 申請人:電子科技大學