簡易檢索 / 詳目顯示

回結果列表
研究生： 王慈鴻
Ci-Hong Wang
論文名稱： 基於高階統計量之盲蔽多重輸入多重輸出反旋捲法則之DSP實現
DSP Implementation for Algorithms of Blind MIMO Deconvolution Based on Higher-Order Statistics
指導教授： 祁忠勇
Chong-Yung Chi
口試委員:
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 電機資訊學院 - 通訊工程研究所
Communications Engineering
論文出版年： 2001
畢業學年度： 89
語文別： 中文
中文關鍵詞： 盲蔽 、高階統計量 、DSP實現
外文關鍵詞： Blind, Higher-Order Statistics, DSP Implementation
相關次數： 點閱：129  下載：0 
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報

    • 在現今之數位通訊系統中，等化的技術主要分為兩種，一種是使用訓練(Training)的方式來實現其等化目的，其方法主要是由發射端定時的發射一串接收端已知的訓練資料序列(Training sequence)，進而估測通道的相關參數，如此始能設計用來補償此通道的等化器，但此法需要在所要傳送的資料序列前加上一段訓練資料序列，造成頻寬使用效率下降，而且在某些不能使用訓練資料序列的情況下， 如: 地質研究，非破壞性檢測等等…，這種使用發射訓練資料序列來做等化的方法將無法使用，所以此時必須利用另一種只使用接收到的訊號(不需額外傳送訓練資料序列)來達成等化目的的方法，這就是所謂的盲蔽等化(Blind Equalization)。在盲蔽等化的問題中，使用者和接收器的數目不止一個的時候，稱之為多重輸入多重輸出盲蔽等化。在多重輸入多重輸出盲蔽等化的問題中，我們不只要確保等化器的輸出為某個使用者的原始傳送訊號，還需判斷此等化器輸出是否為我們所期望的使用者的原始傳送訊號(稱之為使用者鑑別(user identification)—在本論文中僅適用於DS/CDMA系統)，若等化器輸出非我們所期望的使用者的原始傳送訊號，則必要利用多級連續消去法來進行求解。
    目前已提出針對多重輸入多重輸出線性非時變系統(MIMO Linear Time Invariant)之盲蔽等化法則:Yeung和Yau以及Inouye和Tanebe所提出的多重輸入多重輸出疊代式超指數法則(MIMO-SEA)和Tugnait,祁和陳所提出的多重輸入多重輸出反濾波器法則(MIMO-IFC)。其中多重輸入多重輸出疊代式超指數法則(MIMO-SEA)具有求解速度快的優點但其卻有不保證具有收斂解的缺點，而多重輸入多重輸出反濾波器法則(MIMO-IFC)雖具有保證有收斂解的優點但其求解速度卻過於緩慢。是故Chi和Chen將此二法則所各自擁有的優點合併後所提出的混合型演算法(Hybrid Algorithm)使得求解速度更為快速且保證收斂，本論文主要是將Chi和Chen所提出的混合型法則以Blue Wave公司所生產的PCI C6200 EVM板來進行模擬驗證，以探討其應用於DSP上的可行性以及所需注意事項。

    摘要 誌謝 目錄 第一章 緒論 第二章 多重輸入多重輸出混合型演算法(Hybrid Algorithm)之介紹 2 – 1 高階統計量 2 – 2 多重輸入多重輸出疊代式超指數法則(MIMO-SEA) 2 – 3 多重輸入多重輸出反濾波器法則(MIMO-IFC) 2 – 4 多重輸入多重輸出混合型演算法(MIMO Hybrid Algorithm) 2 – 5使用多級連續消去法(MSC)之盲蔽等化理論介紹及電腦模擬結果 第三章 應用於DS / CDMA系統之多級消去法盲蔽等化理論介紹及電腦模擬結果 第四章Blue Wave之PCI C6200硬體架構及相關軟體之介紹 4 – 1 PCI C6200 EVM板 4 – 2 Go-DSP之Code Composer 4 – 3 DSP Code之設計策略及需注意事項 4 – 4 使用DSP之模擬結果與Matlab模擬結果之比較 第五章 結論 參考書目 附錄A :DSP程式碼

    [1] K. L. Yeung and S. F. Yau, "A cumulant­based super-exponential algorithm for blind deconvolution of multi-input multi-output systems," Signal Processing, vol. 67, no. 2, pp. 141-162, 1998.
    [2] Y. Inouye and K. Tanebe, "Super-exponential algorithms for multichannel blind deconvolution," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 48, no. 3, pp. 881-888, March 2000.
    [3] J. K. Tugnait, "Identification and deconvolution of multichannel linear nonGaussian processes using higher-order statistics and inverse filter criteria," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 45, no. 3, pp. 658-672, March 1997.
    [4] C. -Y. Chi and C.-H. Chen, "Blind MAI and ISI suppression and channel estimation for DS/CDMA systems using HOS based inverse filter criteria, " submitted to IEEE Trans. Signal Processing.
    [5] J. K. Tugnait, "Adaptive blind separation of convolutive mixtures of independent linear signals," Signal Processing, vol. 73, no. 1-2, pp. 139-152, Feb. 1999.
    [6] C. -Y. Chi and C. -H. Chen, "Cumulant based inverse filter criteria for MIMO blind deconvolution: Performance, Algorithms, and Application to DS/CDMA Systems in multipath," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 49, no. 7, July 2001.
    [7] Sergio Verdu, Multiuser Detection, Cambridge, University Press, 1998.
    [8] H. Liu, SignalProcessing Applications in CDMA Communications, Artech House, Inc, 2000.
    [9] O. Shalvi and E. Weinstein," New criteria for blind deconvolution of nonminimum-phase systems (channels)," IEEE Trans.Information Theory, vol. 36, pp. 312-321, March 1990.
    [10] Blue Wave Systems PCI/C6200 Technical Reference Manual, Version 0.90, June 1998.
    [11] Blue Wave Systems PCI/C6200 HCIL C++ User Guide, Version 1.01, August 1998.

    無法下載圖示 全文公開日期 本全文未授權公開 (校內網路)

    全文公開日期 本全文未授權公開 (國家圖書館：臺灣博碩士論文系統)
    QR CODE