Abstract
在數位通訊領域中，資訊經常是透過變形失真的類比通道如電話雙絞線、同軸電纜、大氣等介質來傳遞。這些通道失真主要的來源之一是頻寬的不足，另一則是多路徑傳遞(multi-path propagation)，其所造成之影響為符號間的相互干擾(intersymbol interference, ISI)，因而導致受訊端的訊息解碼程序錯誤率增加。針對這樣的問題，一般大多是在受訊端設計等化器來補償通道的失真，還原出所傳送的訊號。 在多用戶無線通訊應用上，除了上述通道失真的考量外，接收機的功率消耗量、電路製作成本、體積等也都是非常重要的考量，因此通常設計的方向會著重於簡化行動台(手機、個人數位輔助器、手提式電腦等)的運算複雜度，儘可能將複雜的運算量移到功能強大的基地台。基於這些考量，基地台在接收訊號時(上傳模式)，除了作等化處理外，仍應同時將通道特性準確的估計出來。如此在傳送訊號給行動台時(下傳模式)，便可運用這些通道特性做預等化處理(pre-equalization)，省去行動台的等化處理步驟。 通道等化與估計的應用範圍非常廣，除了上述通訊領域外，對其他如影像訊號處理、語音訊號處理等也都非常重要。例如，在紋理影像合成(texture image synthesis)方面，除了需要紋理影像等化後的訊號當作驅動輸入訊號(driving input)外，也需要二維的通道估測值來完成影像的合成。 傳統上，等化器的設計是根據事先傳送的已知資料訓練得來的，稱之為非盲等化器(non-blind equalizer)，這種操作模式則稱為訓練模式(training mode)。雖然運用訓練模式設計等化器較為簡便直接，但是相對地傳送已知資料會耗掉部分珍貴的頻譜資源，而且在某些應用情況下(譬如高速交換電話網路中)，接收機根本就無法取得可靠的已知資料。因此，在通道與所傳訊號的資訊未知情況下，僅使用接收到的訊號設計出的等化器，便稱為全盲等化器(blind equalizer)。由於等化器的設計是為了補償通道的失真，換言之，所設計的等化器事實上已經包含了通道的所有資訊，因此透過等化器便可很容易地得到通道的估計，這也就是祁與馮所提出的全盲通道估計(blind channel estimation, BCE)演算法[1]之基本構想。這個方法所提供的通道估計不易受雜訊影響，而且使用運算上非常有效率的快速富利葉轉換(fast Fourier transform, FFT)，因此整體運算複雜度不大。基於這些理由，本論文的目的是設法將祁與馮的BCE演算法實現於數位訊號處理(digital signal processing, DSP)晶片上，以方便此方法的實際應用。