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宽带无线通信系统中均衡技术研究综述报告
随着移动通信技术的发展，宽带无线通信系统的应用越来越普及，为了保障信道质量和提高用户体验，均衡技术成为了一个非常重要的研究领域。本文将对宽带无线通信系统中的均衡技术进行综述，包括传统均衡技术和基于机器学习的均衡技术。
一、传统均衡技术
传统均衡技术包括线性均衡和非线性均衡。
线性均衡：线性均衡通常采用等化滤波器来消除通道的失真，其中最为常见的是零forcing均衡和最小均方误差(minimummean-squareerror,MMSE)均衡。
零forcing均衡：零forcing均衡通过寻找线性系数，以便使接收端的信号与发送信号的要求参数尽量一致。其不需要对通道进行先验建模，因此最为简单。
MMSE均衡：MMSE均衡将通信信号与接收端的期望幅度之差（称为失真）的平方最小化，它比零forcing均衡更为准确，但是计算量较大。
非线性均衡：非线性均衡是在复杂的干扰和噪声环境下，比线性均衡更为可行的一种方案。主要包括最大似然序列检测(maximumlikelihoodsequencedetection,MLSD)、最大后验概率估计(maximumaposterioriprobability,MAP)和Turbo均衡等。
MLSD：MLSD通过寻找最佳输入序列，将检测器定义为能够对给定模型计算出来的所有信道序列进行似然值计算的器件，以此在最佳输入序列中选择可能的值。
MAP：MAP均衡也可称为贝叶斯均衡，它是传统均衡技术中比较流行的一种技术。MAP均衡的关键在于建模，也就是根据先验知识选取合适的统计分布，减小通道质量的不确定性。
Turbo均衡：Turbo均衡是利用Turbo解码技术来完成均衡过程的。它利用迭代的解码和均衡过程来极大地提高了通道估计的准确性。
二、基于机器学习的均衡技术
宽带无线通信系统中的均衡技术近年来还得到了机器学习技术的广泛应用，主要包括神经网络均衡、支持向量机均衡和深度学习均衡等。
神经网络均衡：神经网络均衡是一种基于神经网络理论的非线性均衡技术。它可以通过对数据进行学习来获得优化的均衡器。
支持向量机均衡：支持向量机均衡是一种机器学习技术，它不仅可以作为分类器用于信道估计，同时也可以作为均衡器优化目标的损失函数。
深度学习均衡：深度学习均衡结合了卷积神经网络和循环神经网络等模型，可以生成非线性均衡器。该技术在降低训练时间和提高准确性方面具有很大优势。
总结：
宽带无线通信系统中的均衡技术种类繁多，传统均衡技术中的线性均衡和非线性均衡都是比较成熟的技术。同时，机器学习也为宽带无线通信系统中的均衡技术带来了新的思路。下一步的研究重点将是如何将传统均衡技术与机器学习结合，以更好地适应未来宽带通信趋势。