一、均衡的概念

二、均衡器的作用：校正或補償系統特性，減小碼間串擾的影響！

均衡器在系統中的位置：

三、均衡的分類：

一般情況下，頻域均衡器很難實現，現實或研究中，均衡一般都是指時域均衡器

下圖是一個橫向濾波器的時域均衡系統：

下面波形圖中，均衡的目標是使上面的波形補償至下端的波形圖，即將不為0時刻的采樣點都補償至0，對應克表示為右邊的公式。

下面有一各均衡器的一個三抽頭的橫向濾波器的習題例子：

二、均衡準則與實現

問題：如何調整抽頭系數以獲取最佳均衡效果？

有以下一些準則：

1. 峰值失真（準則）：

物理意義：所有抽象時刻的碼間串擾絕對值之和與t=0時刻的抽樣值之比，即峰值碼間干擾與有用信號的樣值之比。

最佳均衡則使峰值失真D最小化。

2. 均方失真（準則）

即峰值碼間干擾的平方與有用信號的各樣值平方求和之比，就是在峰值失真各項加上平方。

最佳均衡則使均方失真D最小化。

最小峰值失真準則的工作原理：迫零均衡

上面的迫零是使D的值最小；

下面Lucky的證明比較重要：

上面定理的數學意義是：系數{Ci}應該是下式：

成立時的2N+1個聯立方程的解。這2N+1個線性方程為：

來看看Lucky發明的原始的迫零均衡器：

上面這個原始的迫零均衡器，在其前面設置了一個測試脈沖序列，也就是一個已知的序列對抽頭系數進行與訓練，后面Lucky又發明了一個自適應的均衡器。

再來看個迫零均衡器的習題吧：

結論：抽頭有限時，不能完全消除碼間干擾，但是適當增加抽頭數可以將碼間串擾減小到相當小的程度。

均衡器的實現與調整，如下所示，均衡器主要研究的是自動均衡器，而自動均衡器又分為較為原始的預置式均衡器和自適應均衡器。

最重要的應用來了，上述經典的自適應均衡算法，都屬于線性均衡器，如果像電話線這樣的信道來說，性能還是非常好的。

有線傳輸的信道來說，常用的信道均衡算法（線性均衡器）有：迫零算法（ZF）；最小均方誤差算法（LMS）；遞推最小二乘算法(RLS);卡爾曼算法等。

無線信道均衡算法（非線性均衡器）：判決反饋均衡（DFE）、最大似然符號檢測、最大似然序列估值。

來看看發展吧：

編輯：黃飛