空間分集技術(shù)可獲得較高分集增益，同時頻帶利用率高，在深空通信、高數(shù)據(jù)速率衛(wèi)星通信中具有明顯優(yōu)勢。時差估計[1-2]技術(shù)、信號合成技術(shù)、時域均衡技術(shù)等都是空間分集合成技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)有的自適應判決反饋均衡器[3-4](DFE)，由于存在反饋環(huán)路，在高數(shù)據(jù)速率情況下難以通過FPGA實現(xiàn)?，F(xiàn)有的最大比合并方法[5]要估計出信號的信噪比，往往計算量大，不適用于時變信號的合成。這給高數(shù)據(jù)速率情況下空間分集信號的合成帶來了困難。本文根據(jù)高數(shù)據(jù)速率的需要，提出了一種無反饋環(huán)路的均衡方法，與一種無需信噪比估計的LMS算法實現(xiàn)信號合并，以適用于高數(shù)據(jù)速率的空間分集合并方法。

1 空間分集合成方法
　以兩路衛(wèi)星信號的空間分集合成為例進行分析研究?？紤]在基帶部分對兩路信號進行合成，信號處理流程圖如圖1所示。

    由圖1中可以看出,在基帶對信號進行合成時主要包括位同步、時域均衡、時差消除和最大信噪比合成等幾個處理流程。位同步采用內(nèi)插環(huán)路[6-7]的方法實現(xiàn)；時域均衡采用基于DFE的一種改進方法實現(xiàn)；時差消除采用互相關(guān)方法實現(xiàn)；信號合成采用改進的LMS算法實現(xiàn)最大信噪比合成。
2 時域均衡技術(shù)
    當數(shù)據(jù)速率較高時，信號的帶寬也隨之不斷變寬。由于信道的非線性特性，諸如下變頻、載波跟蹤等部分存在一定的非線性特性。這些因素都會引起信號的碼間串擾(ISI)，從而使接收數(shù)據(jù)產(chǎn)生誤碼。為了進一步降低誤碼率提高信號合成的質(zhì)量，本方法在碼元同步后引入盲均衡技術(shù)[3-4]。
    一般盲均衡的實現(xiàn)采用DFE算法，包括前饋濾波和反饋濾波器，其原理如圖2所示。

    該算法需要把判決后的數(shù)據(jù)經(jīng)反饋濾波后去修正經(jīng)前饋濾波后的值，以消除數(shù)據(jù)前后碼元對其影響。因此，該算法需要在每一個新數(shù)據(jù)到來前必須完成前一個數(shù)據(jù)的計算和判決，才能保證計算的正確處理。
    現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)率最高為240 Mb/s，系統(tǒng)時鐘為120 MHz，并行8路，因此需要在4個系統(tǒng)時鐘周期內(nèi)完成8個數(shù)據(jù)的運算和判決。同時，由于前一個數(shù)據(jù)的判決結(jié)果與當前數(shù)據(jù)的運算有關(guān)，無法進行流水運算，也無法采用簡單的并行算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理。因此，該算法在FPGA實現(xiàn)上難度很大，考慮采用如圖3算法。該算法減少了反饋環(huán)節(jié)，使用輸入數(shù)據(jù)直接濾波得到修正結(jié)果，與帶反饋的算法相比，前端數(shù)據(jù)干擾的影響估值將不夠精確，會造成濾波的效果下降。但該算法沒有反饋環(huán)節(jié)，可以采用流水運算，因此易于在FPGA內(nèi)實現(xiàn)。

4 仿真與驗證
    根據(jù)第2節(jié)中提出的方法用Matlab搭建仿真環(huán)境， 仿真中I路和Q路碼元的采樣點數(shù)均為8，故相當于每路只有125 000個碼元。從系統(tǒng)在信噪比為-3 dB時已經(jīng)可以工作。從仿真結(jié)果來看，在信噪比達到-3 dB以上時，該方法能夠得到較好的合成增益。
4.1 時域均衡效果仿真
    仿真驗證兩種算法的均衡效率如下。當碼間干擾為[0,0,0.15,-0.2,0.1,0.4,1,0.3,0.1,0.25,0.1,-0.1,0]時，仿真數(shù)據(jù)量為1 000 000點，采用32階均衡濾波器，均衡效果如圖5所示?？梢钥闯?，經(jīng)過改進的DFE均衡方法(無反饋均衡算法)的均衡效果接近DFE均衡方法(帶反饋均衡算法)。]

的合成幅度均值為0.500 5，方差為0.021，滿足最大信噪比的合成要求，同時分集合成增益與理論增益之差小于0.25 dB。

    本文提出的用于衛(wèi)星通信的高數(shù)據(jù)速率空間分集信號合成的實現(xiàn)方法，采用了DFE均衡算法的改進算法和用LMS算法實現(xiàn)信號最大比合成的方法。均衡效果好、LMS算法收斂速度快且得到的合成權(quán)值接近理論值,能適應450 Mb/s的數(shù)據(jù)速率。經(jīng)過仿真可得出如下結(jié)論：(1)采用改進的DFE時域均衡方法，在高數(shù)據(jù)速率的情況下可明顯減少碼間串擾，降低誤碼率，性能接近DFE時域均衡方法。(2)LMS算法實現(xiàn)信號的最大信噪比合成，無需信噪比估計,計算量小,收斂速度較快,收斂值接近理論值,合成增益損失在0.3 dB以內(nèi),能滿足空間分集合成系統(tǒng)的要求。
參考文獻
[1] GARDNER W A, CHEN C K. Signal-selective time-differ ence-of-arrival estimation for passive location of manmade signal sources in highly corruptive environments, part I:  Theory and method[J].IEEE Transaction on Signal Processing,1992,40(5):1168-1184.
[2] GARDNER W A,CHEN C K.Signal-selective time-difference-of-arrival estimation for passive location of man-made  signal sources in highly corruptive environments, part II:  Algorithms and performance[J]. IEEE Transaction on Signal  Processing,1992,40(5):1185-1197.
[3] LIN S S, WU W R. Interpoiated decision feedback equalization for long intersymbol interference channels[J]. Signal  Processing,2007,87(11):2673-2685.
[4] OZDEN M T,KAYRAN A H. Adaptive multichannel decision feedback equalization for volterra type nonlinear communication channels[J]. Digital Signal Processing.2008,18(3):307-320.
[5] CUI J,SHEIKH A U H, Outage probability of cellular  radio systems using MRC in presence of multiple interferes,  IEEE Transaction on Communication,1999,47(8):1121-1124.
[6] GARDNER F M. Interpolation in digital  modems-part I:fundamental[J]. IEEE Transaction on Communication, 1993,41(03):501-507.
[7] ERUP L,GARDNER F M,HARRIS R A. Interpolation in digital modems-part II: implementation and performance[J].  IEEE Transaction on Communication,1993,41(06):998-1008.
[8] MAYYAS K. Performance analysis of the deficient length  LMS adaptive algorithm[J].IEEE Transaction Signal Processing, 2005,53(8):2727-2734.