Turbo 均衡在Non-CP SC-FDE 系统中的应用

到的训练符号，根据最小二乘准则(LS)进行信道估计，得到信道特性的估计信息H-0 和H-1 .

(2)利用估计出的信道信息和前一个Block的判决结果，消除IBI干扰。

(3)利用上面得到的去掉IBI 的符号，进行频域均衡，得到首次的均衡结果，再进行信道译码，从而得到各个符号的判决结果。

(4)利用判决结果的期望值，与信道响应的上三角阵卷积，构造ISI部分，然后从接收信号r′(i) 中删除。

(5)利用上面得到的去掉ISI 的信号，进行频域均衡，得到新一轮的均衡结果。

(6)对上面的均衡结果进行信道译码，从而得到各个符号的判决结果。

(7)重复第(4)步~第(6)步，直到得到较好的判决结果。

3 性能仿真与分析

仿真时每帧信号包含1个长度为256的训练字以及4个长度为1 024的数据块，对于有CP的系统，每个数据块前面还带有一个长度为128的CP.仿真参数设置如下：

调制方式：QPSK;频域均衡：MMSE 均衡;信道估计：最小二乘估计;信道编码：LDPC(8192,6144);信道模型：SUI-5信道，其参数见表1.

仿真分为有CP 和无CP 两类，有CP 的系统采用传统的非迭代频域均衡算法，无CP的系统采用本文提出的Turbo 均衡与循环重构联合迭代算法。仿真结果如图4所示。

通过仿真可以看出，Non-CP SC-FDE系统采用本文提出的联合迭代算法，进行四次迭代后可获得与传统有CP 的SC-FDE 系统近似的误码性能。但随着迭代次数的增加，性能提升越来越小，四次迭代与三次迭代相比性能提升不到0.1 dB,继续增加迭代次数意义不大。

4 结论

本文将Turbo均衡技术应用于Non-CP SC-FDE系统中，提出了一种Turbo 均衡与循环重构联合迭代算法。在原有的基础上，通过译码器输出的软信息反馈给均衡器，同时联合信道估计的结果去重构由于多径信道而引入的ISI,进而在下次迭代过程中抵消掉这部分码间干扰。通过多次迭代，在均衡器和译码器之间充分交换信息获得性能上的提高。仿真结果表明，Non-CP SC-FDE系统应用该算法可以达到与传统SC-FDE系统类似的误码性能，在大幅提高传输效率的同时能够有效消除多径干扰。