杨海斌

（湖南理工职业技术学院，湘潭411004）

0 引言

当前的无线通信技术要求高数据速率和高频谱效率。多输入多输出（MIMO）通信技术可以在不增加任何带宽和功率要求的情况下提供这种通信。然而，在频率选择性MIMO信道中，由于符号间干扰（ISI）和同信道干扰间干扰（CCI）以及噪声的存在，性能会显著下降。需要一个有效的均衡器来跟踪信道变化，来消除ISI和CCI的影响。在文献[1]中已经提出了一些信道均衡方案。其中，判决反馈均衡器（DFE）通常比线性均衡器（MLSE）和最大似然序列估计器（MLSE）具有更好的性能。此外，结合自适应技术和DFE，根据信道条件定期更新滤波权值，可进一步提高系统的性能。

基于最小均方（LMS）[2-3]和递推最小二乘（RLS）的自适应滤波算法是自适应技术中常见的两种算法。LMS算法及其变种计算复杂度较低，但在移动衰落环境中其收敛特性明显恶化，而基于RLS的算法提供了更快的收敛速度，但代价是增加了复杂性[4]。与LMS算法相比，仿射投影算法[5]收敛速度更快，计算复杂度略有增加，但与RLS算法相比，复杂度非常低[6]。

为降低自适应算法的计算量，文献[5]采用了集员滤波方法。该算法可以减少数据更新和迭代次数，以获得相同或较低的稳态误差，但其采用归一化最小均方（NLMS）算法进行最小均方滤波，收敛性能在频率选择信道中大大降低[7]。为此，本文基于数据重用方法，提出了基于集员滤波的仿射投影算法。

1 信号模型

我们考虑一个M×NMIMO系统，其中N和M分别为发射天线和接收天线的个数，信道假设为无线和时变信道，噪声假设为加性高斯白噪声。……