Cтраница 2
Импульсная помеха представляет собой сравнительно короткий и мощный всплеск мешающего напряжения в канале. Время действия импульсной помехи мало. Из этого, однако, не следует, что импульс помехи, возникнув в канале, поражает лишь один элемент. По окончании помехи появляется отклик канала - его реактивные элементы, прежде всего фильтры, некоторое время продолжают резонировать на частоте, близкой к средней частоте полосы пропускания канала. Эти посторонние колебания, постепенно затухая, складываются с напряжением сигнала как обычная гармоническая помеха большой амплитуды и вызывают большие искажения принимаемых в это время элементов. [16]
На рис. 15 8, в показана функция Я ( ДО, обозначающая пространственно-временную корреляционную функцию; это автокорреляционная функция отклика канала на поданную синусоиду. Время когерентности ( coherence time) T0 - это мера ожидаемого времени, за которое характеристика канала существенно инвариантна. Для измерения Я ( Д /) можно передать одну и ту же синусоиду ( Д / 0) в моменты времени Г [ и г2, после чего будет определена функция взаимной корреляции полученных сигналов. Отметим, что для идеального стационарного канала ( например, передатчик и приемник абсолютно неподвижны) отклик канала будет иметь сильную корреляцию для всех значений Д /; таким образом, Л ( Д /) как функция Д / будет постоянной. [17]
Для оценки оптимальных коэффициентов автоматические эквалайзеры используют итеративные методы. Система уравнений, приведенная в выражении (3.93), не учитывает воздействие шума канала. При получении устойчивого решения для значений весовых коэффициентов фильтра, требуется усреднять либо данные для устойчивой статистики сигнала, либо зашумленное решение, полученное из зашумленных данных. Сложность алгоритма и проблемы численной устойчивости часто приводит к разработке алгоритмов, усредняющих зашумленные решения. Наиболее надежным из этого класса алгоритмов является алгоритм минимальной среднеквадратической ошибки. Каждая итерация этого алгоритма использует зашумленную оценку градиента ошибок для регулировки весовых коэффициентов относительно снижения среднеквадратической ошибки. Градиент шума - это просто произведение e ( k) rx скалярного значения ошибки e k) и вектора данных Гд, Вектор гх - это вектор выборок канала, которые подверглись воздействию шума и в момент k находились на выравнивающем фильтре. Теперь, вместо использования отклика на импульс, предполагается передача данных на вход фильтра ( рис. 3.27), соответственно определяется вектор принятых выборок г представляющий информационный отклик канала. [18]