1、无线信道
与有线通信中良好的信道状况(一般可以用加性白色高斯噪声信道来仿真)完全不同，无线通信中的无线信道状况非常恶劣，信道是多径、时变的，从而使无线信号在短时间或短距离传播后幅度快速衰落，即产生一定尺度衰落现象。下面以移动通信为例说明无线信道特性。
由于无线信道中各种反射物的存在，导致信号幅度、相位以及时间的变化，这些因素使发射波到达接收机时，形成在时间、空间上互相区别的多个无线电波，形成多径传播效应。这些多径成分具有随机分布的幅度、相位和入射角度，它们被接收机天线按向量合并，从而使接收信号产生衰落失真。同时，由于移动台的运动以及无线信道所处环境中其他物体的运动，当移动台穿过多径区域时，空间的瞬时变化转换为信号的瞬时变化，这就是无线信道的时变现象。在空间不同点的多径波的影响下，高速运动的接收机可以在很短时间内经过若干次衰落，接收机甚至可能在一段时间内停留在某个衰落很大的位置上。
通常用时域的均方根时延扩展和频域的相干带宽两个参数来描述多径信道的时间色散特性。均方根时延扩展是多径信号的功率延迟分布的二阶矩的平方根，而相干带宽是从均方根时延扩展得出，两者成反比关系。相干带宽是一特定频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。
多普勒扩展和相干时间是描述小尺度内信道时变特性的两个参数，两者成反比关系。多普勒扩展是频谱展宽的测量值，它由移动台和环境物体的运动速度所决定，是一个频率范围，在范围之内接收的多普勒频谱有非零值。相干时间是信道时间变化率的一种量度，它是一段时间间隔，在间隔内，两个到达信号有很强的幅度相关性。在无线通信系统中，如果信道的相干时间比发送信号周期短，则接收信号会经历快衰落过程，或者称为时间选择性衰落，此时接收信号会发生失真。反之，如果信道的相干时间远大于发送信号的信号周期，则接收信号经历慢衰落过程，此时接收信号不会发生失真。
均衡在带宽受限且时间扩散的无线移动信道中，由于多径影响而导致的码间干扰会使传输的信号产生变形，从而在接收时产生误码。所以码间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍，而均衡正是解决码间干扰的一项技术。任何能够减小码间干扰的信号处理操作都可以认为是一种均衡，它可以在接收端的基带或者射频部分实现。
均衡技术可以分为线形均衡和非线性均衡。如果接收信号经过均衡后，再经过判决器的输出被反馈给均衡器，并改变了均衡器的后续输出，那么均衡器就是非线性的，否则就是线性的。常用的非线性算法有判决反馈均衡(DFE)、最大似然符号检测及最大似然序列估值(MLSE)。显然，非线性均衡有着比线性均衡更好的性能，尤其是在信道中有深度衰落导致失真太严重的时候。均衡器一般可以用线性横向滤波器或格型滤波器实现。
由于移动衰落信道具有随机性和时变性，这就要求均衡器必须能够实时地跟踪移动通信信道的时变特性，这种均衡器被称为自适应均衡器。自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。首先，发射机发射一个已知的、定长的训练序列，以便接收机的均衡器可以完成正确的设置。典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列之后被传送的是用户数据。接收机的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正均衡滤波器的参数以对信道进行补偿。在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能够通过这个序列得到正确的滤波器系数，从而在收到训练序列后，均衡器的滤波系数已经接近于最佳值。当接收用户数据时，均衡器通过均衡的自适应算法不断改变滤波特性，从而跟踪不断变化的信道。近年来，盲均衡在通信和信号处理领域受到了普遍关注，盲均衡是指均衡器能够不借助训练序列，而仅仅利用所接收到的信号序列即可对信道进行自适应均衡，从而节省带宽。
2、信道估计
由于无线信道有着很大的随机性，导致接收信号的幅度、相位、频率产生失真，从而给接收机的设计带来了很大的挑战。同时，在无线通信系统中，分集、信道均衡、最佳匹配接收机设计、最大似然检测、相干解调及自适应链路技术等均需要良好的信道估计的支持。因此，信道估计器是接收机中一个很重要的组成部分，信道估计也成为无线通信领域中一个非常重要的课题。
信道估计可以定义为根据一定的估计准则，尽可能准确地描述出信道对输入信号的影响。对于线形信道，信道估计就是对信道的冲击响应进行估计。无线通信中常用的信道估计准则有最小均方误差 (MMSE，Minimum Mean Square Error) 准则和最大似然 (ML，Maximum Likelihood) 准则。
信道估计算法大致可以分为两种，一种是基于训练序列的估计算法，一种是盲估计算法。基于训练序列的信道估计是指接收机利用已知的信息来进行信道估计，发射机周期性地发出接收机已知的训练序列，训练序列可以是与数据信息分离呈连续块状的信号，也可以均匀地插在数据信息中。
根据接收到的训练序列，接收机利用信道估计算法不断更新估计信道模型的参数，并利用它来接收发射机发送的数据信息。基于训练序列的信道估计的优点是可以用于所有的无线通信系统中，缺点是训练序列的存在降低了信道传输的有效性，浪费了带宽，从而导致频谱效率的下降。另外，由于要将整帧的信号接收后才能提取出训练序列进行信道估计，带来了不可避免的时延，因此对帧结构要有所限制，比如当信道的相关时间小于帧长时算法的应用会受到限制。盲信道估计不需要训练序列，完全利用传输数据内在的信息来实现信道估计。显然，盲信道估计节约了带宽，但它的算法运算量较大、灵活性较差，因此在实时系统中的应用会受到限制。
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