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站第章直放站的算法研究自适应干扰抵消算法的基本概念自适应干扰抵消算法的发展历程经典自适应干扰抵消算法常见时域干扰抵消算法常见变换域干扰抵消算法时域与变换域算法综合比较改进的自适应干扰抵消算法变步长算法研究不同信号特征值扩散度的影响算法运算量比较二〇五年五月十日星期小结第章直放站的算法仿真直放站架构测试信号源设计直放站测试指标直放站干扰抵消的理论分析无干扰抵消算法直放站仿真仿真环境的设定仿真结果分析经典干扰抵消算法直放站仿真仿真环境的设定干扰抵消仿真分析改进算法的干扰抵消直放站仿真仿真环境的设定干扰抵消仿真分析其他影响因子的研究分析信号的不相关性功放增益的影响滤波器阶数的影响小结第章直放站算法的设计平台介绍模块设计模块模块模块算法仿真分析小结第章总结和展望二〇五年五月十日星期参考文献致谢二〇五年五月十日星期二〇五年五月十日星期第章绪论课题的背景与意义年的概念被提出，是采用空中接口技术的，通常把系统称为通信系统。

年，欧洲的与日本的融合称为现在的系统，成立了组织，已成为当前世界上采用的国家及地区最广泛的，终端种类最丰富的种标准。

已有个运营商在个国家和地区开通了网络，商用市场份额超过，而向下兼容的网络已覆盖个国家，遍布全球，用户数已超过亿。

我国有着广阔的网络覆盖，客户群体庞大覆盖面积广话务量大环境差明显，因此为了给用户提供较高的通信质量，必须要对网络进行优化，目前国内运营商进行移动网络优化的主要方法有采用分布式基站光纤直放站同频直算法复杂度对于工程应用来说，算法的复杂度在实现过程中起到至关重要的作用。

假设滤波器的抽头阶数为，输入信号为实信号。

时域算法在计算输出需要个乘法，更新抽头系数需要个乘法，因此每次迭代需要个乘法。

这样输出个数据点需要总的乘法个数为。

频域算法，每做点或者需要大约，另外计算输出信号和互相关时共需要个乘法。

个频域变换块就需要，所以共需要个乘法。

经过化简得到式子。

则频域算法和时域算法复杂度之比为因此在需要较大抽头系数的自适应滤波器中，假设，则频域算法比时域算法快倍左右，见图，因此频域算法较时域算法具有较快的运算速度。

这只是对算法进行复杂度进行粗略的估计，实际情况中信号为复数计算。

二〇五年五月十日星期滤波器抽头阶数时域与频域复杂之比图时域与频域复杂度之比曲线改进的自适应干扰抵消算法目前经典的自适应干扰抵消算法已经被人们广泛认可，但是它们中的种种不足也被人们逐渐发现，急需对已有算法进行优化改进。

同时学科融合问题交叉解决已经成成为当今科学研究的主流。

处理器件的设计和工艺水平的大幅提高，所以新的自适应抵消算法应运而生。

这节中本文将提出改进的新型的自适应优化算法，这些算法在已有算法的性能上有较大的提升。

变步长算法研究通过上面几节对算法算法算法算法和算法的研究分析，算法具有简单的计算复杂度适合实际实现，但是它对失真性和低信噪比的输入信号的效果不尽如人意，并且它的失调系数较大。

算法对输入的失真性信号具有良好的抵抗作用，算法收敛速度快，但是它的实现复杂度较高。

其中算法从算法的实现复杂度和对失真性信号的抵抗度上都有良好的表现。

但是也存在着算法失调系数与收敛速度的矛盾，所以针对这缺点本文将提出种新的变步长算法，从而进步平衡失调系数与收敛速度的矛盾，提升其性能。

针对时域变步长问题已经有许多文章提出很多方法和仿真验证，其中文献提出了变步长算法文献对归化算法继续了详细推导文献将误差的欧式平方范式做为算法的步长调节参数，提出了算法，步长公式为二〇五年五月十日星期文献在文献的基础上引入了遗忘因子，提出了算法，步长公式为为修正系数，大于，为第步的迭代误差系数。

通过遗忘因子对过去的个误差，做非线性加权，越是过去的误差信息对当前的误差系数的影响越小，表示着当前个误差的统计加权后对期望值的偏离程度。

变大时，的分母变小使变大，使算法快速搜寻最优值，相反当变小的时候，变小缓慢的跟踪最优值，在平稳环境中能快速收敛并且获得较高精度。

但是仿真表明该算法的动态范围小，计算量大，在多时变系统中难以满足性能需求。

文献中将函数运用到了步长和误差的调节中，公式如下，为常数该算法为算法，该算法可以获得较快的收敛速度较高跟踪速度和较低的稳态误差，但是在误差接近的时候，即自适应稳态阶段，步长有较大的变化，使算法不具有缓慢变化的特性，见图曲线。

文献在此公式的基础对其进行了进步修改，公式为详细的公式推导见文献，通过最后的推导结果我们可以发现误差信号相关值不受噪声的影响，同时其曲线和条件下的曲线基本吻合的，所以在较大的误差情况下可以进行大步长搜索，在小误差情况下进行小步长搜索，加快算法收敛速度，减小稳态误差。

因为平方项的出现，在达到很小时会出现算法未获得最优系数但步长接近于的状态，所以本文将引入记忆因子的概念，记忆因子公式为误差积累公式为二〇五年五月十日星期记忆因子对过去的次迭代得到的误差的平方进行加权，越新的信息对当前的步长因子调整越大，对以前的信息进行削弱，故将其与上面变步长公式进行结合提出新的步长更新公式式子中调节步长的幅度，调节步长波形的形状，通过引入记忆因子克服算法在未达到最优时候步长变为的状况。

如果继续增加的维数，比如等。

虽然曲线的底部将变得平缓但是会带来两个缺点，是计算复杂度大大提高，二是还未达到的时候的更新已经停止，并且不能很好的抑制噪声的干扰。

次方次方次方次方改进算法图和的的变化曲线在节中我们发现，算法虽然有很低的实现复杂度，但是它对输入信号的自相关矩阵的特征值扩散度比较敏感，而实际的信号都具有很高的自相关矩阵的特征值扩散度。

变换域自适应滤波算法就可以很好解决这个问题，通过首先对信号进行正交变换，使输入信号的自相关矩阵的特征值发散度降低。

变换域算法分为串行算法，如小节中的算法，该算法和时域算法样，滤波器的抽头系数对于每次输入都进行次全部更新。

还有种就是小节中的算法，滤波器抽头系数的更新周期不是个个采样周期，而是个数据构成的块以时间。

这二〇五年五月十日星期样的有点可以降低算法的运算复杂度，还可以加快算法的收敛速度，具体算法推导见小节。

但是它同样存在和算法样的问题，就是稳态误期波动差比较大。

因此我们将新提出的步长更新机制结合到算法当中，实现种新的变步长算法，叫做算法，同时算法步长更新公式第块数据变为为块和块之积的和，为前块误差功率之和，算法的信号流程图为点点保留后数据块点后加个点点补个输出需要信号本文步长更新公式图算法信号流图从图中我们可以看出，算法的补偿调节系数不再是以前的固定步长。

改进的算法小结符号定义维零向量记号维零向量二〇五年五月十日星期快速傅里叶变换快速傅里叶反变换步长因子为常数运算对于个输入样值的每个新的数据块进行计算。

滤波，的最后个元素。

误差估计抽头权值更新的最前面个元素继续算法迭代。

算法仿真，仿真平台如小节中介绍，仿真模型采用正弦波进入信道，加高斯白噪声，。

然后通过自适应滤波算法将高斯白噪声滤除。

变换域算法仿真参数如下表所示。

仿真的均误方差曲线如图表算法仿真参数算法步长仿真点数滤波器长度噪声强度失真系数仿真结果通过算法仿真可以从图看到正弦波中叠加了噪声信号同时具有定的失真。

二〇五年五月十日星期分类号密级学位论文无线数字直放站的技术研究与仿真实现作者姓名孙洪君指导教师沙毅副教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别硕士学科类别工学学科专业名称通信与信息系统论文提交日期年月论文答辩日期年月学位授予日期答辩委员会主席评阅人东北大学年月二〇五年五月十日星期二〇五年五月十日星期二〇五年五月十日星期二〇五年五月十日星期独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。

论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。

与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文作者签名日期学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留使用学位论文的规定即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索交流。

作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后半年年年半两年学位论文作者签名导师签名签字日期签字日期二〇五年五月十日星期二〇五年五月十日星期无线数字直放站的技术研究与仿真实现摘要目前通信网络已经遍布世界各地，直放站成为网络中信号弱区盲区覆盖和扩大覆盖的优选设备，其中无线数字直放站由于架站灵活和安装成本低受到人们的青睐，但其收发天线之间的同频干扰直制约着系统性能的进步提升。

本文将技术运用到无线直放站当中，减少同频干扰带来的系统自激效应，在固定隔离度下进步提升直放站增益，并保证输出信号的质量。

详细介绍了技术中的自适应干扰抵消算法，推导证明了其中经典的时域和变换域算法，如算法算法算法算法和算法。

通过仿真分析得出他们的优缺点，确立了种实际可行的干扰抵消算法干扰抵消算法。

针对该算法稳态期出现较大波动误差问题，文中提出了采用函数构造搜索步长与输出误差之间的非线性关系，在算法收敛过程中自动调节搜索步长，加快了算法收敛速度的同时减小稳态期波动误差，引入误差记忆因子概念，避免系统未达到最优状态时算法停止搜索，最后整合提出了算法。

构建回波干扰环境下无线直放站的仿真模型，对算法进行验证