一般由预滤波器及均衡器两部分组成。预滤波器一般选用白化匹配滤波器(WMF)，以使整个体系满意最小相位条件；均衡器遍及选用减状况均衡算法，以取得算法杂乱性与MLSE算法功能之间的折衷。为了下降预滤波环节的核算杂乱度，提出一种简略的选用迫零原则

　　关于选用PBCC调制办法的高速无线局域网体系而言，信号通过多径信道传输后，接纳信号中包含码间搅扰及噪声的影响。因而在接纳端有必要选用均衡算法，以得到发送信息的牢靠估量。众所周知，最佳的均衡算法为极大似然序列检测(MLSE)算法。但是，当信道存在较大的时延扩展或选用非二元的信号方式时，MLSE算法的杂乱性很高。因而，在实践体系中需求选用次最佳的均衡算法，如：判定反应均衡、减状况序列估量、M算法等。所有这些算法且根本思想均在于下降体系网格的杂乱性，并在网格已确认的情况下削减幸存途径的数目。关于这类次最佳且根据网格查找的均衡器而言，一般以为需求整个体系的离散冲激响应满意最小相位条件，方能取得抱负的功能。因而，一般需求在均衡器之前引进一个离散时刻预滤波器，将信道冲激响应转化为相应的最小相位方式。相应地，为由预滤波器和均衡器两部分组成，预滤波器也可视作信道前径均衡器。对预滤波器的规划一般选用白化匹配滤波器，但白化匹配滤波器系数的求取较为杂乱，而且通过白化匹配滤波器后的信号包含多路后径的影响，然后增加了后续均衡器的杂乱性。为了简化接纳机的规划，提出了一种选用迫零原则规划预滤波器的办法，并结合M算法完结后续的减状况均衡处理。选用该办法能够有效地下降接纳机的杂乱度，并坚持接纳功能与原有规划办法根本适当。

　　本文选用的接纳机框图如图1所示。首要，接纳到的基带数据经A／D改换后得到数字采样信号；然后，运用接纳到的前导码信号进行信道冲激响应估量，并运用该信道估量成果完结预滤涉及均衡参数核算；最终，对采样信号进行预滤涉及减状况均衡处理以得到相应的输出数据。图1中的预滤波器为选用迫零原则规划的FIR滤波器，详细的预滤波器系数求取办法见第2部分。图1中的减状况均衡选用M算法，详细完成见第3部分。

　　选用IEEE 802．11规范中引荐的指数衰减信道模型作为本文中的信道模型。研讨标明，室内无线信道中信道后径数目较多为主要成分，信道前径一般很短，数目较少。本文选用的信道冲激响应{hj}{i=O，1，2，…，10)共包含11条途径，其间包含2路前径，1路主径及8路后径。在单个数据包发送时刻内信道不会产生剧烈改变，因而能够运用每个数据帧的前导码部分包含的巴克码进行信道冲激响应估量。在得到信道冲激响应估量值{hj}之后，选用迫零原则核算预滤波器即前馈滤波器(Feed Forward Filter)的系数{fffk}{K=0，1，2}。详细算法如式(1)：

　　将信道冲激响应估量值{hj}与前馈滤波器系数{fffk}进行卷积，可得到等效冲激响应{gi}{i=0，1，2，…，12)。等效冲激响应前四个值均近似为零，因而均衡器只需考虑后9条途径，包含1条主径和8条后径的影响。将等效冲激响应{gi}切断为{fi}(i=0，1，2，…，8)。

　　关于经预滤波处理后的输出序列{vk}，极大似然序列估量的意图是挑选一个输入码元序列的估量{Ik)，使得似然函数最大化。由于衡量：

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