电子技术中宽频带信号自适应均衡电路设计及信道噪声动态补偿研究

一、引言

随着电子技术的不断发展，信道中宽频带信号的传输面临诸多挑战。2020 年发布的《关于推动 5G 加快发展的通知》强调了通信技术发展的重要性以及对高速、高质量信号传输的需求。宽频带信号在复杂信道中的传播受多种因素影响，其传播模型需考虑多种特性。信道噪声统计的自适应均衡电路总体架构包括多个模块和多种算法，以实现自适应调节和非线性均衡，通过多种工具进行设计与仿真评估，同时建立噪声功率谱估计模型以及自适应阈值反馈控制机制等，这些研究对于满足高速传输系统需求至关重要。

二、宽频带信号与信道噪声理论基础

（一）宽频带信号传输特性分析

宽频带信号在复杂信道中的传播需考虑信道的衰减、时延扩展以及多径效应等，不同频率成分会经历不同程度的衰减和相移[1]。例如，高频成分可能比低频成分更容易受到衰减，导致信号失真。研究这些特性对于理解信号在信道中的传输情况至关重要，是后续进行自适应均衡电路设计和信道噪声动态补偿的基础。

（二）信道噪声统计建模方法

信道噪声统计建模方法是研究电子技术中宽频带信号自适应均衡电路设计及信道噪声动态补偿的重要基础[2]。基于高斯混合模型和非稳态噪声的统计建模理论，通过对信道噪声的特性进行分析，建立相应的数学模型来描述其统计特性。这种建模方法能够更准确地反映实际信道噪声的复杂情况，为后续的自适应均衡电路设计和噪声动态补偿提供有效的理论依据。

三、自适应均衡电路设计方法

（一）均衡器总体架构设计

该均衡器总体架构基于 FPGA 设计，其核心包括信号采集模块，用于准确获取输入的宽频带信号[3]。接着是数字信号处理模块，该模块承担着主要的均衡处理任务，通过特定算法对采集到的信号进行处理，以补偿信道失真。然后是控制模块，它负责协调各个模块之间的工作，确保整个系统的稳定运行。最后是输出模块，将处理后的信号输出，提供给后续的系统使用。

（二）核心参数自适应调节模块

该模块采用梯度下降算法实现核心参数的自适应调节。通过对输入输出信号的分析，建立误差函数，以误差最小化为目标进行参数调整。利用电路模块实时监测信号特征，根据算法计算出参数的调整量，并反馈至相关电路元件，从而改变电路的传输特性。这种动态调整机制能够有效适应不同的信号环境和信道条件，提高电路的均衡效果，确保信号在宽频带范围内的高质量传输[4]。

（三）非线性失真补偿算法

该算法通过对非线性系统的建模，能够有效补偿信号的非线性失真。它利用 Volerra 级数的展开形式，将非线性系统的输入输出关系进行描述。通过合理选择级数的阶数和系数，可以逼近实际的非线性信道特性。在硬件实现中，需要考虑算法的复杂度和计算资源的限制，采用合适的数字信号处理技术和硬件架构[5]。

（四）时域频域联合仿真分析

利用 ADS 进行电路原理图设计与仿真，得到电路的频域特性，同时，在 Matlab中建立信号模型，模拟宽频带信号通过电路的过程，分析时域特性，包括信号的波形失真和延迟情况。通过将 ADS 中的频域结果和 Matlab 中的时域结果相结合，全面评估自适应均衡电路的性能。

四、动态噪声补偿技术研究

（一）噪声功率谱密度估计模型

建立基于卡尔曼滤波的实时噪声功率谱估计模型。卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，可用于对动态系统的状态进行估计。在噪声功率谱密度估计中，将噪声视为一个动态系统，其状态随时间变化。通过对噪声信号的观测，利用卡尔曼滤波算法来

更新对噪声功率谱密度的估计。该模型能够实时地跟踪噪声的变化，提高噪声估计的准确性和时效性，为后续的动态噪声补偿提供可靠的依据。

（二）自适应阈值反馈控制机制

滑动窗口统计用于动态阈值调整，通过设定合适的窗口大小，对信号进行实时监测和统计分析，如幅值、频率等变化情况，确定动态阈值。当信号特征超出阈值范围时，触发相应的补偿机制。这种策略能够自适应地根据信号的实时变化调整阈值，有效应对不同工况下的噪声干扰，提高信号处理的准确性和稳定性，确保在复杂的电子技术环境中实现对信道噪声的动态补偿。

（三）补偿参数优化算法

提出结合遗传算法和最小均方误差的联合优化方法。遗传算法具有全局搜索能力，可避免陷入局部最优。它通过模拟自然选择和遗传机制，对补偿参数进行优化。同时，最小均方误差准则可衡量估计值与真实值之间的差异，用于指导优化方向。将两者结合，既能利用遗传算法的全局搜索优势，又能依据最小均方误差准则保证优化结果的准确性。

五、系统实现与实验验证

（一）硬件测试平台搭建

构建包含矢量信号发生器和频谱分析仪的测试系统。矢量信号发生器用于产生所需的宽频带信号，模拟实际通信中的信号源。其具备高精度的频率控制和信号调制能力，能输出符合实验要求的复杂信号。频谱分析仪则用于对经过电路处理后的信号进行频谱分析，测量信号的频率特性、幅度特性等参数。通过这两个主要仪器的配合，可准确获取电路对宽频带信号的处理效果以及对信道噪声的补偿情况，为研究提供可靠的实验数据。

（二）误码率与眼图测试分析

本研究通过改变信噪比设置多种实验环境，利用专业测试设备获取误码率数据以及眼图。分析误码率数据可知其随信噪比变化的规律，评估电路在不同噪声干扰下的性能。观察眼图可直观了解信号质量，包括信号的幅度、相位、噪声容限等信息。通过对眼图的张开程度、清晰度等特征分析，进一步验证电路对信道噪声的动态补偿效果以及对宽频带信号的自适应均衡能力。

（三）对比实验研究

为验证所设计自适应均衡电路的性能，将其与传统固定参数均衡器进行对比。在补偿效果方面，通过对不同频率、不同失真程度的宽频带信号进行实验，结果显示自适应均衡电路能更好地适应信号变化，有效减少信号失真，而传统均衡器在面对复杂信号时补偿效果不佳。在功耗方面，经过实际测量，自适应均衡电路在保证良好补偿效果的同时，功耗相较于传统固定参数均衡器更低，体现出更好的能效比。

六、结论

自适应均衡电路在 10Gbps 以上高速传输系统中展现出显著性能优势。它能够有效应对信号传输过程中的失真问题，提升信号质量和传输准确性。随着技术发展，深度学习强大的学习和自适应能力，可对复杂的噪声环境进行精确建模和补偿。未来可进一步探索如何更好地结合自适应均衡电路与深度学习技术，以实现更高效、精准的电子技术信号处理，推动高速传输系统不断优化。

参考文献

[1]徐智.中波广播发射的信道噪声影响研究[J].数字通信世界，2022（10）：173-175.

[2]周菁菁.船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法[J].舰船科学技术，2021，43（20）：139-141.

[3]胡凌峰.中波广播发射信道噪声问题研究[J].电声技术，2023，47（6）：55-57.

[4]杨琦.浅析中波广播发射信道噪声的影响[J].中国新通信，2023，25（13）：63-65.

[5]马忠魁.中波广播发射的信道噪声问题与对策[J].科学与信息化，2023（5）：123-125.