Н.А. Воробьев1, П.В. Луферчик2, А.Н. Конев3, Д.В. Чащин4

1–4 АО «НПП «Радиосвязь» (г. Красноярск, Россия)

1 vorobev_na@krtz.su, 2 lpv@krtz.su, 3 konev_an@krtz.su, 4 chaschin_dv@krtz.su

Постановка проблемы. Тропосферный канал связи подвержен явлению многолучевости, порождающей межсимвольную интерференцию. Для нейтрализации данного эффекта в приемной системе обычно используют адаптивные эквалайзеры. С целью обеспечения высокой эффективности работы в сложных каналах связи могут применяться алгоритмы с дробной задержкой, обладающие высокой вычислительной сложностью. В то же время вычислительная сложность эквалайзеров на символьной скорости значительно ниже, что позволяет реализовать их в реальной системе. Таким образом, возникает необходимость определения эффективности применения эквалайзеров на символьной скорости в системах тропосферной связи.

Цель. Определить наиболее эффективную структуру адаптивного эквалайзера на символьной скорости для использования в системах тропосферной радиосвязи.

Результаты. Показано, что использование адаптивного эквалайзера на символьной скорости с обратной связью на базе рекурсивного метода наименьших квадратов (Recursive Least Squares, RLS) алгоритма в условиях рассмотренного тропосферного канала позволяет практически нейтрализовать эффект многолучевости. Наилучшее значение величины средней ошибки эквалайзера получилось равным –47,9 дБ, что на 2,1 дБ отличалось от уровня шума в канале с аддитивным белым гауссовским шумом. При этом для эквалайзера на базе метода наименьших квадратов (Least Mean Squares, LMS) алгоритма наилучшее значение средней ошибки было равно примерно –30,1 дБ. Это позволяет судить о выигрыше в районе 17,8 дБ при
использовании RLS алгоритма по отношению к LMS алгоритму.

Практическая значимость. Использование наиболее эффективного адаптивного эквалайзера на символьной скорости позволяет обеспечить возможность реализации данного эквалайзера в реальной системе на программируемой интегральной
логической схеме и гарантировать при этом наилучшие характеристики выравнивания.

Воробьев Н.А., Луферчик П.В., Конев А.Н., Чащин Д.В. Исследование эффективности применения адаптивных эквалайзеров на символьной скорости в системах тропосферной связи // Успехи современной радиоэлектроники. 2025. T. 79. № 2.
С. 52–58. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202502-06

1. Qureshi S. Adaptive equalization // Proceedings of the IEEE. 1985. V. 73. № 9. P. 1349–1387.
2. Воробьев Н.А., Джиган В.И., Луферчик П.В., Штро П.В. Оценка эффективности применения адаптивных эквалайзеров c различной структурой в системах тропосферной связи // Успехи современной радиоэлектроники. 2023. T. 77. № 12. С. 120–129. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202312-14.
3. Введенский Б.А., Колосов М.А., Калинин А.И., Шифрин Я.С. Дальнее тропосферное распространение ультракоротких волн. М.: Сов. радио. 1965.
4. Гусятинский И.А., Немировский А.С., Соколов А.В., Троицкий В.Н. Дальняя тропосферная радиосвязь. М.: Связь. 1968.
5. Луферчик П.В., Луферчик А.В., Галеев Р.Г., Богатырев Е.В., Штро П.В. Повышение энергетических характеристик модема тропосферной связи // Успехи современной радиоэлектроники. 2022. T. 76. № 5. С. 50–54. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700784-202205-04.
6. Луферчик П.В., Луферчик А.В., Штро П.В., Захаров П.Н., Валиуллин Д.Р., Милованов А.А. Экспериментальное исследование модема станции тропосферной связи с энергетически эффективным режимом работы // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 4. С. 67−75. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202204-10.
7. Воробьев Н.А., Джиган В.И., Луферчик П.В., Штро П.В. Программная среда для исследования и прототипирования адаптивных эквалайзеров для систем связи. // Труды 7-й Всеросс. науч.-технич. конф. «Системы связи и радионавигации» (Сибирский федеральный университет, 25 – 26 октября 2023 г.). г. Красноярск, Россия. 2023. С. 29–32.
8. Воробьев Н.А., Луферчик П.В., Штро П.В., Богатырев Е.В. Исследование характеристик нестационарности тропосферного канала связи // Ural Radio Engineering Journal. 2023. № 7(2). С. 123–136. DOI: 10.15826/urej.2023.7.2.002.
9. Джиган В.И. Адаптивная фильтрация сигналов: теория и алгоритмы. M: Техносфера. 2013.