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1、新疆大学科学技术学院毕业论文（设计）新疆大学科学技术学院College of science technology Xinjiang University学生毕业论文(设计)题 目：基于LMS算法的时域均衡器的设计及仿真毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作
2、者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和
3、集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日摘 要本文介绍了自适应均衡器的发展历史，分析了信道，产生码间干扰的原因以及无码间干扰的条件； 阐述了时域均衡器的工作原理，介绍了
4、如何用有限长横向滤波器来实现时域均衡的效果；阐述了lms算法的原理；最后结合时域均衡器的原理以及lms算法原理在matlab中设计了理想效果的均衡器，并通过变步长，对所设计的均衡器效果进行判断。结果表明：1.步长为越长时，均衡器在收敛越快；但步长越大， 均衡器收敛效果不好，步长越短时，均衡器收敛越慢，但收敛效果较好；关键词：时域均衡器；lms算法；matlab仿真ABSTRACTThis paper introduces the development history of the adaptive equalizer, analyzes the channel, produce the is
5、i reason and no interference between conditions; Describes the working principle of the time-domain equalizer, and introduced how to use limited long horizontal filter to achieve the effect of time domain equilibrium; Expounds the principle of LMS algorithm; The last time the principle of combining
6、the equalizer and LMS algorithm of the matlab design principle in the ideal effect equalizer, and through the variable step long, the design of equalizer effect judgment. The results show that: 1. Step of the long, equalizer in the faster convergence; But step length, the bigger the equalizer conver
7、gence result is bad, the longer the short-term, equalizer convergence more slow, but convergence effect is better; Key ward：time-domain equalizer; lms-algorithm; matlab-simulation目录1绪论11.1 课题研究的意义11.2 均衡器发展及研究状况11.3 均衡技术简介21.4信道、码间干扰21.4.1信道21.4.2码间干扰31.5 本论文的主要研究内容32.时域均衡器的原理42.1时域均衡器概括42.2时域均衡器的工作
8、原理42.3有限长横向滤波器63 LMS 算法83.1 LMS算法原理83.2 LMS算法实现114自适应均衡器在matlab的仿真124.1matlab介绍124.2自适应均衡器在matlab中的实现12结 论17致 谢18参考文献191绪论1.1 课题研究的意义在数字通信系统中，由于信道带宽的限制和多径传播的影响，会导致码间干扰，同时信号在传输中不可避免的会受到各种噪声的影响，使信号发生畸变，而均衡器的作用是在不加大噪声的情况下，消除码间干扰，从而提高数据传输的可靠性。在实际的通信系统中，信道特性是未知的并且是非理想的，传统的均衡器无法满足系统的要求，必须使用能够实时快速跟踪信道变化、具有
9、较强时变能力的均衡器，即自适应均衡器。随着3G的普及和4G时代的到来，通信技术正在迅猛的发展，数字化、宽带化成为当前发展主流，新技术层出不穷，许多以往的设计方法己经被淘汰或者已跟不上通信发展的步伐，基于matlab实现的自适应均衡器能够更好地适应当前通信的发展要求，具有更广阔的应用前景。1.2 均衡器发展及研究状况 直到20世纪60年代初期，能消除码间干扰对数据传输恶化影响的电话信道均衡由固定均衡器或人工调整参数的均衡器来完成。1965年，Lucky在均衡问题方面取得了突破性进展，他提出迫零算法并用来自动调整横向均衡器的抽头加权系数。Lucky工作的显著特征是使用了极大一极小型性能准则，它对横
10、向均衡器内的邻近脉冲所引起的码间干扰具有强迫为零的作用，从而得名为迫零算法。第二年，他又将此算法推广到跟踪方式。1965年，DiToro独立地把自适应均衡器应用于对抗码间干扰对高频链路数据传输的影响。1967年，Austin提出了判决反馈均衡器 (Decision Feed back Equalizer，DFE)，判决反馈均衡器包括前馈部分和反馈部分，判决反馈均衡的基本方法就是一旦信息符号经检测和判决以后，它对随后信号的干扰在其检测之前可以被估计并消减，这种反馈使得均衡器具有无限冲激响应，从而使它对信道的时延畸变有良好的补偿作用。1969年，Gersho等人提出了根据最小均方误差准则的自适应均
11、衡算法 (Least Mean Square，LMS)，1970年，Brady提出分数间隔自适应均衡器 (Fractionally Spaced Equalizer，FSE)方案。1972年，Ungertboeck使用LMS算法对自适应横向均衡器的收敛性能进行了详细的数学分析，1974年，Godard在卡尔曼滤波理论上推导出递推最小均方算法 (Recursive Least Squares，RLs)。LMs类算法和RLS类算法是自适应滤波算法的两大类，之后在此基础上提出了各种改进的算法。1975年，日本学者Y.Sato首次提出了盲均衡的概念，从此盲均衡成为国际研究热点。盲均衡是一种不需要发射机
12、发送已知信号序列进行训练、仅利用信道输入和输出信号的基本统计特性就能对信道的色散特性进行均衡的一种特殊的均衡技术。1979年，Satorius等人提出了格型自适应均衡器。1.3 均衡技术简介均衡主要是用于消除码间干扰，其机理是对信道或整个传输系统特性进行补偿，从而达到系统传输的要求。基于对信号的研究角度或领域的不同，均衡有两种实现途径:频域均衡和时域均衡，顾名思义，频域均衡就是从频域上来补偿系统的频率特性，时域均衡是从时间响应的角度来校正信号畸变。时域均衡的原理已在数字通信中占有重要的地位，得到广泛的应用，故本文的自适应均衡器的理论研究和实现均在时域均衡下进行。均衡技术可以分为线性均衡和非线性
13、均衡两类，两者的差别主要在于自适应均衡器的输出被用于反馈控制的方法，如果判决输出没有被用于均衡器的反馈逻辑中，那么均衡器是线性的;如果判决输出被用于反馈逻辑中并帮助改变了均衡器的后续输出，那么均衡器是非线性的。1.4信道、码间干扰1.4.1信道信道是信号的传输媒质，是发射机向接收机传输信号的载体，它由有线和无线的电线路提供的信号通路。在无线通信系统(如公众移动通信网、卫星通信系统和微波视距中继通信系统)中，信道是大气或自由空间所使用的一段射频频谱;在有线通信系统中，信道可以是同轴电缆或光导纤维等。从研究消息传输的角度出发，将信道分为狭义信道和广义信道，狭义信道是发送设备和接受设备之间用以传输信
14、息的物理介质，其分为有限信道和无限信道两类。而广义信道除包括狭义信道外，还包括发送设备和接收设备等有关部件和线路，因为在研究通信系统的过程中，人们关心的是经过接收机接收检测后，输出消息的质量和信息量，将信源和信宿之间的各个部分都看成信道，可简化分析的模型。广义信道按其所包含的功能，可以分为调制信道和编码信道。调制信道是从调制器输出端到解调器输入端信号所经过的所有电路设备和传输媒质，定义调制信道主要是为了考察调制解调器的特性，而不关心其中间环节的工作过程。编码信道是从编码器的输出端到解码器的输入端信号所经过的所有电路设备和传输媒质，与调制信道类似，定义编码信道的目的是为了研究信道编解码器的特性，
15、而不关心其中间的环节(如调制器和解调器等)的工作过程。为了研究信道特性对通信质量的影响，通常还把调制信道又分为恒参信道和随参信道，恒参信道是指信道的参数不随时间变化，或其变化相对于信道上传输信号的变化极其缓慢，如以光导纤维作为传输介质的信道;而随参信道是指信道的参数随时间发生变化，如移动通信系统中的无线信道。其分类如下图：图1.1 信道分类图1.4.2码间干扰在实际上通信信道是一个特性复杂的函数且还是随时间变划的，使得接收到的信号己经发生了严重的畸变从而产生了码间干扰，信道一般可以用带限的线性滤波器描述，设这类信道的频率响应为: （1.1）其中，为幅频响应，为相频响应。信道的相频响应还可以用群
16、延迟来衡量，其定义如下: （1.2）若一个信道在发射信号占据的带宽内和均为常数，则称信道为无畸变信道或理想信道，信号通过该信道将实现无失真传输，实际中，理想信道是不可能完全严格实现的。若和在发射信号带宽内不为常数，则称信道为畸变信道，更具体地，若不为常数，则称信道为幅度畸变信道，若不为常数，则为时延畸变信道。1.5 本论文的主要研究内容本文主要研究了自适应均衡器的结构和原理和自适应均衡的算法，以及基于matlab自适应均衡器的设计与实现。首先，本文阐述了码间干扰的产生原因及其数学模型，进而给出了时域均衡器的原理;然后，介绍了最常用的自适应衡算法一LMS算法，并且对基于该算法的时域均衡器进行了M
17、ATLAB仿真，最后，通过对仿真结果的分析，得出了如何通过调整算法和算法里的参数，来实现自适应均衡器能够自动跟踪信道变化、补偿信道畸变、减少误码，最终达到了设计的要求。2.时域均衡器的原理2.1时域均衡器概括根据时域均衡器可以分两大类：线性均衡器和非线性均衡器。如果接收机中判决的结果经过反馈用于均衡器的参数调整，则为非线性均衡器；反之，则为线性均衡器。在线性均衡器中，最常用的均衡器结构是线性横向均衡器，它由若干个抽头延迟线组成，延时时间间隔等于码元间隔 。非线性均衡器的种类较多，包括判决反馈均衡器(DFE)、最大似然(ML)符号检测器和最大似然序列估计等。均衡器的结构可分为横向和格型等。2.2
18、时域均衡器的工作原理自适应时域均衡器的工作过程包含两个阶段，一是训练过程，二是跟踪过程。在训练过程中，发送端向接收机发射一组已知的固定长度训练序列，接收机根据训练序列设定滤波器的参数，使检测误码率最小。典型的训练序列是伪随机二进制信号或一个固定的波形信号序列，紧跟在训练序列后面的是用户消息码元序列。接收机的自适应均衡器采用递归算法估计信道特性，调整滤波器参数，补偿信道特性失真，训练序列的选择应满足接收机均衡器在最恶劣的信道条件下也能实现滤波器参数调整，所以，训练序列结束后，均衡器参数基本接近最佳值，以保证用户数据的接收，均衡器的训练过程成功了，称为均衡器的收敛。在接收用户消息数据时，均衡器还不
19、断随信道特性的变化连续地改变均衡器参数。均衡器的收敛时间受均衡算法、均衡器结构和信道特性的变化情况所决定。通常，均衡器需要通过重复性地周期训练保证能够一直有效地抑制码间干扰。所以，用户数据序列需要被分割成数据分组或时隙分段发送。均衡器通常工作在接收机的基带或中频信号部分，基带信号的复包络含有信道带宽信号的全部信息，所以，均衡器通常在基带信号完成估计信道冲激响应和解调输出信号中实现自适应算法等。均衡的特性对象不同，均衡可以分为频域均衡和时域均衡两种，频域均衡是使包括均衡器在内的整个系统的总的传输函数满足无失真传输条件；时域是从时间响应的角度来思考，使包括均衡器在内的整个系统的冲击响应满足无ISI
20、条件，频域均衡器多用于模拟通道，时域均衡多用于数字通信，这里主要讨论时域均衡。图1为加入时域的数字基带传输系统，均衡之前的所有设备的频率特性的用H()表示，它是发送滤波器、信道和接收滤波器的频率特性的乘积。 图2.1数字基带传输系统模型由于信道的特性变化以及系统设计误差，在抽样时刻会存在ISI，即H()不能够满足消除ISI的条件。于是，在接收滤波器的输出端增加一个均衡器，其特性为T(),令：T() H()=，则满足无码间的干扰的条件:, （2.1）如果T()是以为周期的周期函数，即 （2.2）可得到：， （2.3）还可以用傅里叶级数来表示即： （2.4）其中： （2.5）或者 （2.6）再对求
21、傅立叶反变换,即可得其单位冲击响应为： （2.7）上诉表明，借助横向滤波器实现均衡是可能的，并且只要用无限长的横向滤波器，就能做到消除码间串扰的影响，然而，横向滤波器的抽头无限多是无现实的，大多情况下也是不必要的。因为实际信道往往仅是一个码元脉冲波形对邻近的少数几个码元产生串扰。故实际只要一、二十个抽头的滤波器就可以了。抽头太多会给制造和使用都带来困难。2.3有限长横向滤波器设在基带系统接收滤波器于判决器之间插入一个具有2N+1个抽头的横向滤波器，如图2.2所示。它的输入为x(t),是被均衡器的对象。若该有限长横向滤波器的单位冲击响应e(t),响应的频率特性为E(),则e(t)= （2.8）E
22、()= （2.9） 下面我们考察该横向滤波器的输出y(t)的波形。因为y(t)是输入x(t)于冲击响应e(t)的卷积，故利用e(t)为冲击序列的特点，可得： y(t)=x(t)*e(t)= （2.10） 图2.2线性横向滤波器于是在抽样时刻有y(k)=y(k= （2.11）简写为： （2.12）上式表明，均衡器在第k抽样时刻得到的样道，将由2N+1个与乘积之和来确定。我们希望抽样时刻无码干，即： 当k0，k=1，2.,0 k=0, 常数但完全做到有一定的困难。这是因为，当输入波形想x(t)给定，即各种可能的确定时，通过调整使指定的等于0是容易办到的，但同时要求k=0以外的所有都等于0却是一件很
23、难的事。 现在我们以只有三个抽头的横向滤波器为例，说明横向滤波器消除码间串扰的工作原理。假定滤波器的一个输入码元x(t)在抽样时刻达到最大值，而在相邻码元的抽样时刻和上的码间串扰值为，,采用三抽样均衡器来均衡，经调试，得此滤波器增益为，=+1，则调整后的三路波形相加得到最后输出波形y(t),其在各抽样点上的值等于：=-=0=0=-由以上结果可见，输出波形的最大值降低为3/4,相邻抽样点上消除了码间串扰，即和=0，但在其点上又产生了串扰，和。这说明，用有限长的横向滤波器有效减少码间串扰的可能的，但完全消除是不可能的。时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式
24、自动均衡，前面已经有介绍。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”（具体内容请参阅有关参考书）自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。3 LMS 算法1959年，B.widrow和Hoff提出了LMS （Least mean square）算法，LMS算法的
25、优点是:实现简单，不需要计算有关的相关函数，不需要求矩阵逆运算等。正是由于LMS算法的简单实用，使其成为线性自适应滤波器算法的参照标准。LMs算法是基于最小均方误差准则的维纳滤波器和最速下降法提出。3.1 LMS算法原理在设计自适应均衡器的多种方法中，最小均方自适应算法采用梯度搜索法，该方法收敛到最优解远比其他算法较快，算法原理简单，实施容易，所以目前这一算法已广泛用于计算自适应滤波器的权系数。一般来说，LMS算法包含两个基本过程：1.滤波过程包括：(a)、计算线性滤波器输出对输入信号的响应；（b）、通过比较输出结果与期望相应产生估计误差。2.自适应过程(Adaptive process)根据
26、估计误差自动调整滤波器参数。这两个过程一起工作组成一个反馈环，如图1所示。图1中，设为输入信号，它表示了连续时间信号在时刻的离散采样值。在数字信号处理中，我们一般采用表示这一输入值，这里将其记为。这个输入信号经过一个乘法器与权值，,相乘，把这些相乘结果相加，便形成了此时的输出信号。系统的输出信号与期望信号相比较，产生一个误差信号，这个误差信号就成为自适应滤波器的控制信号。自适应算法根据输入的误差信号，按照一定的算法和准则，去控制和调整各权值。图1 自适应横向滤波器的结构数学模型：定义输入矢量 （3.1）定义权矢量 （3.2）实际应用中希望尽可能地逼近，即希望与之间的误差尽可能地小。从数学统计意
27、义上说，就是希望的均方误差越小越好。 （3.3） （3.4） （3.5） （3.6）定义为下述方程： （3.7）该方阵即为输入相关矩阵，其中主对角线上的各项是输入信号的诸元素的均方值，其他项则是输入信号元素之间的互相关值。根据梯度搜索法的基本思想，若权矢量在时刻值记为，为求得一个权向量使均方误差最小，可以从一组初始值开始，计算此时的梯度值，然后选一个新值，让它等于初值加上一个正比于负梯度负值的增量。下一个新值是由计算的梯度用同样的方法导出。这个过程重复进行直到最佳权被找到为止。上述过程表示为： （3.8）式（3-8）中是步数或迭代次数，参数是一个控制稳定度与收敛度的常数。可以证明，迭代收敛的充
28、要条件是： （3.9）式（4-9）中， 是的最大特征值。实际应用中，有两个关键问题需要解决：梯度值无法精确给出；上限中的特征值依然是未知的。LMS 算法为这两个问题提供了一条简单的解决途径。LMS 包含两个过程：滤波过程，包括计算线性滤波器输出对信号输入的响应,通过比较输出结果与期待响应产生估计误差;自适应过程，根据估计误差自动调整滤波器参数。这两个过程一起工作组成一个反馈环。在LMS 算法中，简单的取对均衡系数的导数作为梯度的估计值。于是在自适应过程的每次迭代时，其梯度估值具有如下形式： （3.10）采用这个简单的梯度估值，可以导出一种最速下降法的自适应算法。 （3.11）通常文献中规定，但
29、一些较新的文献中推导出为了确保收敛，的新的范围应该为: （3.12）实际应用中通常取一个很小的常数以保证收敛。3.2 LMS算法实现LMS 算法以其计算量小、性能稳定、易于实现等优点被广泛应用。通过上面的讨论可以总结出LMS算法的具体步骤如下：步骤l ：初始化抽头系数矢量；步骤2 ：当n=n+1时计算滤波器输出，计算误差函数，更新滤波器抽头系数矢量关于上面的LMS算法有以下几点注释：注释l ：若取常数，则称为基本LMS 算法。注释2 ：若取则的到归一化LMS算法。注释3 ：在功率归一化算法中，取递推计算，这里为遗忘因子，由0a确定,而M是滤波器阶数.注释4 ：当期望信号未知时，步骤2中的d(n
30、)可直接用判决器的实际输出代替。4自适应均衡器在matlab的仿真4.1matlab介绍Matlab是一种高精度的科学计算语言，它将计算、可视化和编程结合在一个容易使用的环境，在这个环境，用户可以把提出的问题和解决问题的办法用熟悉的数学符号表示出来，它的典型使用包括：数学和计算运算法则建模与仿真数据分析、研究和可视化科学的工程图形运用程序开发，包括创建图形用户接口。Matlab是一个交互式系统，它的基本数据单元是数组，这个数组不不要求固定的大小，因此可以让用户解决许多技术上的计算问题，特别是那些含矩阵和矢量运算的问题。Matlab的命令表达与数学、工程中常用的习惯形式十分相似，与C、FORTR
31、AN等高级语言相比，matlab的语法规则更简单、表达更符合工程惯用。Matlab的最重要的特征是它拥有解决特定运用问题的程序组，也就是TOOLBOX(工具箱)，如信号处理工具箱、控制系统工具箱等。4.2自适应均衡器在matlab中的实现根据前述给出的自适应均衡器的原理以及LMS 算法，用matlab对LMS 算法自适应均衡器进行了设计以及仿真, 仿真所用的调制信号为正弦函数，具体参数见程序说明程序如下：g=100; %统计仿真次数为gN=1024; %输入信号抽样点数k=128; %滤波器阶数pp=zeros(g,N-k); %将每次独立循环的误差结果存于矩阵pp中，以便后面对其平均u=0.
32、00026; %滤波器收敛因子for q=1:g t=1:N; a=1; s=a*sin(0.05*pi*t); %输入单信号s figure(1); subplot(311) plot(s); %信号s时域波形 title(信号s时域波形); xlabel(n); axis(0,N,-a-1,a+1); xn=awgn(s,5); %加入均值为零的高斯白噪声 %设置初值 y=zeros(1,N); %输出信号y y(1:k)=xn(1:k); %将输入信号xn的前k个值作为输出y的前k个值 w=zeros(1,k); %设置抽头加权初值 e=zeros(1,N); %误差信号 %用LMS算法
33、迭代滤波 for i=(k+1):N XN=xn(i-k+1):(i); y(i)=w*XN; e(i)=s(i)-y(i); w=w+u*e(i)*XN;endpp(q,:)=(e(k+1):N).2;endsubplot(312)plot(xn); %信号s时域波形title(信号s加噪声后的时域波形);subplot(313)plot(y); %信号s时域波形 title(自适应滤波后的输出时域波形);for b=1:N-k bi(b)=sum(pp(:,b)/g; %求误差统计平均endfigure(2); %算法收敛曲线t=1:N-k;plot(t,bi,r);title(收敛曲线)
34、;hold on %将每次循环的图形显示结果保存下来图4.1 =0.00026系统输入、噪声、输出图图4.1 =0.00026收敛曲线图4.2 =0.00058系统输入、噪声、输出图图4.2 =0.00058收敛曲线图4.3=0.00116系统输入、噪声、输出图图4.3 =0.00116收敛曲线结 论通过4.1-4.3仿真图形可知，当=0.00026时，300次迭代后平均均方误差趋于收敛；且均方误差比较平稳。当=0.0058时，200次迭代后平均均方误差趋于收敛，但均方误差值有个别点有一些跳变；当=0.0116时，100次迭代后平均均方误差趋于收敛，但均方误差值有个别点有一定范围的跳变；当=0
35、.0058时，200次迭代后平均均方误差趋于收敛，均方误差收敛效果较好。由以上分析可知，步长为越大时，均衡器虽然收敛越快；但步长越大， 均衡器收敛效果不好。在步长越短时，虽然收敛时间长，但效果比较好。本次程序设计中，=0.0058效果最佳。从而得如要得出效果比较的自适应均衡器，需要仔细考虑步长的大小。致 谢 四年的读书生活在这个季节即将划上一个句号，但对于我的人生来说，这仅仅只是一个逗号，我将面对又一次征程的开始。 四年的求学生涯在师长、亲友的大力支持下，走得辛苦却也收获满囊，在论文即将付梓之际，思绪万千，心情久久不能平静。 伟人、名人为我所崇拜，可是我更急切地要把我的敬意和赞美献给一位平凡的
36、人，我的导师。我不是您最出色的学生，而您却是我最尊敬的老师。您治学严谨，学识渊博，思想深邃，视野雄阔，为我营造了一种良好的精神氛围。授人以鱼不如授人以渔，置身其间，耳濡目染，潜移默化，使我不仅接受了全新的思想观念，树立了宏伟的学术目标，领会了基本的思考方式，从论文题目的选定到论文写作的指导,经由您悉心的点拨,再经思考后的领悟,常常让我有“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”。 感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚
37、谢意！ 同时也感谢学院为我提供良好的做毕业设计的环境。 最后再一次感谢所有在毕业设计中曾经帮助过我的良师益友和同学，以及在设计中被我引用或参考的论著的作者。参考文献1 张荣坤，孙群中 现代通信技术M，第2版 人民邮电出版社2009，20-562 Adward B M高会生译MATLB原理与工程应用M，北京：电子工业出版社，2002,56-983 王金龙无线通信系统的DSP实现M，北京：人民邮电出版社，2002,12-234 曹志刚，钱亚生现代通信原理M，北京：清华大学出版社，1992,46-515 樊昌信通信原理M，北京：国防工业出版社，1995,19-226 John G.Proakis 著
38、.张力军，张宗橙，郑宝玉译.数字通信（第四版）M，北京：电子工业出版社，2003，55-597 窦中兆，雷湘.CDMA 无线通信原理M，北京:清华大学出版社，2004,32-37毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日
39、期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意
40、识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日致 谢时间飞逝，大学的学习生活很快就要过去，在这四年的学习生活中，收获了很多，而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的人分不开的。首先非常感谢学校开设这个课题，为本人日后从事
41、计算机方面的工作提供了经验，奠定了基础。本次毕业设计大概持续了半年，现在终于到结尾了。本次毕业设计是对我大学四年学习下来最好的检验。经过这次毕业设计，我的能力有了很大的提高，比如操作能力、分析问题的能力、合作精神、严谨的工作作风等方方面面都有很大的进步。这期间凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感谢。没有他们的帮助，我将无法顺利完成这次设计。首先，我要特别感谢我的知道郭谦功老师对我的悉心指导，在我的论文书写及设计过程中给了我大量的帮助和指导，为我理清了设计思路和操作方法，并对我所做的课题提出了有效的改进方案。郭谦功老师渊博的知识、严谨的作风和诲人不倦的态度给我留下了深刻的印象。从他身上，我学到了许多能受益终生的东西。再次对周巍老师表示衷心的感谢。其次