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        基于ARM自適應均衡器的設計與實現

        作者: 時間:2017-06-04 來源:網絡 收藏

        無線通信中,信號在非理想信道傳輸時總是存在失真,具體表現為[1,2]。為降低干擾,通常在接收端采用進行失真補償。一般由橫向濾波器組成,這是中最易實現的形式,也是實際應用比較廣泛的一種方法[3-5]。

        ARM作為嵌入式的主流核心架構,具有高速度、高精度和智能化等優點,逐漸取代了單片機技術,占據了絕大部分市場。在工業控制、移動設備、智能儀表、信息家電和網絡通信等領域有廣泛的應用[6-9]。

        本文利用ARM的高速度、高精度和低功耗優點,采用μC/OS-Ⅱ系統,構建了基于的自適應均衡器。

        1 系統設計

        自適應均衡器系統框圖如圖1所示。


        1.1 系統功能

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201706/348385.htm

        采集的模擬數據經調理后,通過多路選擇開關進行A/D轉換,進入主處理器。在主處理器調用LMS算法對采集的數據進行自適應均衡,處理后的數據通過LCD模塊顯示。系統自帶鍵盤,可以方便現場調試和算法參數調整。同時系統通過RS-232接口與上位機進行通信。

        1.2 ARM微處理器

        本系統采用Philips公司生產的LPC2131微處理器,它是基于一個支持實施仿真和跟蹤的16/32位TD-
        MI-S CPU的微處理器,具有高性能和低功耗的特性。

        該處理器結構主要包括8 KB的片內RAM,多個串行接口,1個8位A/D轉換器,2個32位定時器。處理器可通過外部存儲器接口進行擴展。這些功能結構使LPC2131特別適用于工業控制和醫療系統。

        1.3 人機交互接口

        控制器具有一個LCD接口,用于實時顯示采集的數據和經過自適應均衡后的數據,以方便工作人員現場調試和觀察設備運行。該接口可以支持圖形液晶。本系統采用128×64模組STN點陣圖形液晶模塊[10]。該模塊由列驅動器HD61202和行驅動器HD61203組成,可直接與8位CPU相接。兩個控制器原理基本相同,可以簡化顯示模塊的設計。

        2 算法原理

        線性均衡器結構如圖2所示。其中濾波器可以采用FIR或IIR結構。由于IIR濾波器存在不穩定性問題,因此采用FIR濾波器,其結構如圖3所示。

        工作原理為:發方首先發送一訓練序列,收方收到經信道已失真的序列,再經濾波器得到,以此序列與訓練序列相減得到誤差εk,將誤差輸入自適應算法模塊,根據算法不斷調整濾波器系數,直到誤差接近最小或達到允許誤差范圍內,此時均衡器能夠使前后序列誤差最小,從而進入鎖定狀態。此后就不再需要訓練序列,這樣均衡器就能夠實現對信道碼間串擾的補償或抑制功能。目前最常用的自適應算法是最小均方誤差算法,即LMS算法。它是一種易于實現、性能穩健、應用廣泛的算法。依據原理框圖和均方誤差原則,可以得到LMS算法如下:設濾波器的輸入為x(n),理想輸出為d(n),實際輸出為y(n),濾波器系數為ωi(n),(i=0,1,…,M-1),則:


        3 軟件設計

        在軟件設計中采用了搶占式實時多任務μC/OS-Ⅱ操作系統。此操作系統內核具有簡潔、穩定、實時性強等優點,可以簡化應用系統設計,使整個系統結構簡潔,應用程序易于維護。

        3.1 初始化函數

        完成系統硬件和軟件初始化工作。其中硬件初始化工作包括中斷、鍵盤和顯示初始化,為系統正常工作做好準備;軟件初始化主要創建一個任務,完成時鐘、中斷和通信模塊的啟動。

        3.2 系統任務

        本系統根據任務的重要性,分為4個不同的優先級任務:系統監控、AD采樣、鍵盤輸入、LCD顯示。其功能如圖4所示。


        3.3 算法流程

        為實現軟件的以上功能,利用C語言在ADS集成環境中編程實現基于LMS算法的自適應均衡器算法。其算法流程如圖5所示。


        4 試驗結果

        為驗證系統的有效性和可靠性,進行了算法驗證。首先采集500個數據并保存,然后進行LMS自適應均衡,得到如圖6所示的結果。圖中上半部分為帶噪聲的原始輸入信號波形,下半部分為均衡后的輸出信號波形。從圖中可以看出,該算法均衡效果良好,達到了設計要求。

        本系統以為平臺,設計了基于LMS算法的自適應均衡器,消除了無線通信中的問題。系統體積小、功耗低、便攜性強。通過實驗驗證了系統的可靠性和有效性,具有一定的實用價值。




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