基于MLSE的电子色散均衡器仿真

资 源 简 介

该项目致力于研究并实现一种基于最大似然序列估计（MLSE）的电子色散补偿技术，旨在解决高速光纤通信系统中由染色散和极化模式色散引起的严重码间干扰（ISI）问题。系统通过构建完整的光传输链路模型，包括随机二进制信号源生成、脉冲成形、具有色散特性的非线性光纤信道、以及接收端的采样与量化模块。在接收端，核心功能设计为采用维特比算法实现的MLSE均衡器，通过构建信道状态机模型及格栅图（Trellis Diagram），对接收到的受扰信号序列进行概率性推断，找到使似然函数最大化的发送序列。该方法能有效处理信道频谱零

详 情 说 明

基于最大似然序列估计（MLSE）的电子色散均衡器MATLAB仿真

项目介绍

本项目实现了一套在高速光纤通信系统背景下的电子色散补偿（EDC）仿真验证平台。仿真重点针对光纤传输中产生的严重码间干扰（ISI）问题，采用基于维特比算法（Viterbi Algorithm）的最大似然序列估计（MLSE）技术进行信号恢复。该方法通过概率性推断整个发送序列的最优路径，而非对单个符号进行判决，从而有效克服强ISI对通信质量的影响。

功能特性

1. 完整链路模拟：涵盖随机二进制源生成、多抽头有限冲激响应（FIR）色散信道建模、加性高斯白噪声（AWGN）注入以及接收端均衡处理。
2. 维特比均衡器：内部实现了核心的状态机转移逻辑，支持路径度量计算、幸存路径选择及回溯解码。
3. 性能深度对比：提供无均衡判决与MLSE均衡后的误码率（BER）随信噪比（SNR）变化的特性曲线。
4. 信号质量可视化：通过重采样技术绘制均衡前后的眼图，直观展现ISI导致的信号畸变及均衡器的改善效果。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本。
2. 必备工具箱：Communications Toolbox（用于噪声注入及误码率统计）、Signal Processing Toolbox（用于信号重采样及滤波）。

实现逻辑与算法说明

#### 1. 信道模型构建 系统首先生成随机比特流并映射为单极性信号。为了模拟光纤传输中的色散效应，程序构建了一个离散时间的3抽头复数FIR信道模型。该模型将当前符号与前两个历史符号进行加权叠加，人为引入严重的码间干扰，使得接收信号在星座图和眼图上发生完全重叠，常规硬判决无法正常解调。

#### 2. MLSE均衡器（维特比算法） 均衡器的实现分为四个阶段：

• 状态机初始化：根据信道记忆长度（M=L-1）建立状态空间，对于二进制系统有 2^M 个状态。
• 分支度量计算：预计算所有可能的状态转移所对应的期望输出电平，并将其与接收到的含噪样本进行对比，采用欧氏距离的平方作为分支度量。
• 累积度量更新（ACS）：执行“加-比-选”（Add-Compare-Select）操作，在每个时间步更新各个状态的最小累积路径度量，并记录下幸存的历史路径。
• 序列回溯：在处理完全部观测序列后，从最终具有最小度量的状态出发，反向回溯存入的幸存路径，从而推断出全局最优的发送比特序列。

#### 3. 性能分析模块 仿真通过改变SNR值执行多次迭代。针对每一组SNR，程序对比了两种检测方式：

• 无均衡检测：直接对受干扰信号进行固定阈值硬判决，作为性能基准。
• MLSE检测：应用维特比算法进行序列恢复。

最后通过误码率曲线（BER Loop）展示MLSE在处理频率选择性衰落和深度ISI时的鲁棒性。

关键函数与细节解析

• 主控模块：负责整合参数设置、信号生成、信道滤波、噪声控制及绘图指令。它定义了诸如光纤长度、色散系数等物理参数，但在核心处理中使用的是等效的离散ISI系数。
• 维特比处理引擎：这是均衡器的核心。它实现了从十进制状态到二进制向量的映射逻辑，利用移位寄存器原理模拟状态转移路径，确保解码过程中路径搜索的准确性。
• 数据对齐与同步：由于ISI信道和均衡算法会带来处理延迟，程序在计算误码率时执行了精细的序列截断与对齐，确保计算结果能反映真实的系统增益。
• 眼图绘制工具：利用信号重采样技术，将离散的判决点平滑处理，通过分段叠加绘制出反映信号眼开度（Eye Opening）的图形，便于观察信号在时域上的闭合程度。

总结

仿真结果表明，在ISI导致的误码平台效应下，传统的线性判决无法通过增加功率改善误码率，而MLSE均衡器通过复杂的格栅搜索，能够在恶劣的信道条件下显著降低系统误码率，延长光纤传输的有效距离。