维普资讯 http://www.cqvip.com 基于误差信号峰度的时变步长恒模盲均衡算法 张立毅 ｔ 刘婷 王华奎 滕建辅 （天津商学院信息工程学院，天津３００１３４） （太原理工大学信息工程学院，太原０３００２４） Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇ＿ｌｙ＠ｓｉｎａ．ｃｏｎ 摘要论文针对固定步长恒模盲均衡算法的缺陷，提出了一种自适应时变步长恒模盲均衡算法，采用误差信号的峰度 作为步长控制因子。经计算机仿真与理论分析表明，该算法与传统恒模算法相比，收敛速度加快，稳态剩余误差减小。 关键词误差信号峰度时变步长 盲均衡ＣＭＡ 文章编号１００２—８３３１一（２００６）０６—０１４４—０２ 文献标识码Ａ 中图分类号ＴＰ３０１ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｓｔｅｐ－ｓｉｚｅ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ｂｌｉｎｄ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｋｕｒｔｏｓｉｓ ｏｆ Ｅｒｒｏｒ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｚｈａｎｇ Ｌｉｙｉ ＿ Ｌｉｕ Ｔｉｎｇ Ｗａｎｇ Ｈｕａｋｕｉ Ｔｅｎｇ Ｊｉａｎｆｕ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００１３４） （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔａｉｙｕａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ ０３００２４） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ ｏｆ ｆｉｘｅｄ ｓｔｅｐ－ｓｉｚｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｍｏｄｕｌｅ（ＣＭ）ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ， ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａｎ ｎｅｗ ａｄａｐｔｉｖｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｅｐ—ｓｉｚｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｍｏｄｕｌｅ ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｗｅ ｕｓｅ ｔｈｅ ｋｕｒｔｏｓｉｓ ｏｆ ｅＦｌｘ￣ｒ ｓｉｇｎａｌ ａｓ ｓｔｅｐ——ｓｉｚｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆａｃｔｏｒ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｈｅｏｒｙ ａｎａｌｙｓｅｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｓｐｅｅｄ ｕｐ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｒａｔｅ ａｎｄ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｓｔａｔｅ ｒｅｓｉｄｕａｌ ｅｒｒｏｒ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＣＭＡ ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｋｕｒｔｏｓｉｓ ｏｆ ｅｒｒｏｒ ｓｅｑｕｅｎｃｅ，ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｅｐ—ｓｉｚｅ，ｂｌｉｎｄ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＣＭＡ １ 引言 均衡器的输出为： 盲均衡技术是一种不需要训练序列、仅利川接收信号的先 验信息就能对传输信道特性进行补偿，以消除码问串扰、提高 （ｎ）： （ｎ） （ｎ）：∑Ｗｉ（ｎ）ｙ（ｎ— ）：Ⅵ，’（ｎ）ｙ（ｎ） （２） 接收质量的自适应均衡技术，目前已广泛应用于通信、雷达、声 式Ｉ｝１，ｙ（ｎ）为均衡器的输入信号矢量，即ｙ（，１）： （ｎ），Ｙ 纳、控制工程、地震勘探、生物医学工程等领域。在现有的各类 盲均衡算法中。恒模盲均衡算法应用最广，它采用固定步长，使 （ｎ一１），…，ｙ（ｎ—Ｌ＋Ｉ）】。 得算法收敛速度和稳态剩余误差成为矛盾。 在目前常用的恒模盲均衡算法中，抽头系数的迭代公式为目： 盲均衡器的简化模型如图ｌ所示ｌ】１。 Ｗ（ｎ＋１）：ｗ（ｎ） （ｎ）【 ：一Ｉｘ＜，１）Ｉ Ｊｌｒ（ｎ） （３） ｎ（ｎ） 式中， 为迭代步长因子，通常取足够小的正常数； ，为散 度．定义为： 图ｌ盲均衡器原理框图 黜 ㈩ 图１中， （ｎ）是发射端发送的原始信号；ｈ（ｎ）为信道的冲 由式（３）可以看出，该算法采用固定步长，步长越小，算法 激响应；ｎ（ｎ）是信道上迭加的噪声；ｙ（ｎ）是系统输出信号，也是 收敛后稳态剩余误差越小，误码牢也越小，但收敛速度也越慢； 盲均衡器的输入信号； （１２）为均衡器输 的恢复信号； （ｎ）为 为加快收敛速度而增大步长．则会导致大的稳态剩余误差和误 判决器输出信号。均衡器采用长度为，Ｊ的横向滤波器。其ｎ时 码牢，甚至引起算法发散 由此可见，在ＣＭＡ箅法中，收敛速度 刻的抽头系数矢量为Ｗ（ ）： ，（１２），Ｗ （ｎ），…，Ｗ，（ｎ）］ 。 和收敛精度对步Ｋ的要求是相矛盾的。 根据信号传输理论得： 解决这一矛盾的最好方法是利用时变步长来代替固定步 １．１ 长。在算法扩散期加大步长，提高收敛速度；算法收敛后降低步 ｙ（ｎ）：＾（ｎ）ｘ （ｎ）＋ｎ（ｎ）：２ ｈ（ｉ）ｘ（ｎ— ）＋ｎ（ｎ） （１） 长。提高收敛精度。 基金项目：山西省自然科学基金资助项目（编号：２００５１０３８） 作者简介：张立毅（１９６３一），男．工学博士，教授，研究方向为信号检测与处理。刘婷（１９８１一），女，工学硕士．研究方向为信号检测与处理。王华奎 （１９４６一），男，ｌ¨ｌ：学硕士，教授．博士研究生导师。研究方向为现代数字信号处理。滕建辅（１９５４一），男，工学博士，教授，博七研究生导师， 研究方向为信号与信息处理技术。 １４４ ２００６．０６计算机工程与应用 维普资讯 http://www.cqvip.com ２新的自适应时变步长ＣＭＡ盲均衡算法 在恒模盲均衡算法巾，将固定步长 变为误差信号峰度驱 动的可变步长 （ｎ），即： ２０ｄＢ，滤波器阶数为１１，信道采用典型电话信道Ｉ Ｉ： ２＋０８５４ｚ－３（ ）：０．００５＋０ ００９ｚ～一００２４ｚ－０．２ １ ８ｚ ＋ －．．５—．６ （ｎ）＝０ｌｌＫ［ｅ（ｎ）］１ 为误差信号的峰度。定义为ｆ３１： （５） Ｏ．ｏ４ －０．Ｏ１６ｚ （１４） 式中，Ｏｄ为比例因子，用于控制步长Ｉｔ（ｎ）的大小；Ｋ （ｎ）】 表ｌ和表２分别给出了８ＰＡＭ和１６ＱＡＭ信号通过典型电 话信道时，不同遗忘因子口对应的步长ｂｅ（ｎ）变化情况。 表１ 不同遗忘因子对应的步长变化情况（ ＝Ｏ．０５） Ｋ （ｎ）１＝ ｆ ｌｅ（ ）Ｉ 】一２Ｅ ［ １ｅ（ ） Ｉ］一ｌＥ［ （ ）］ｌ‘ （６） 式中，ｅ（ｎ）为均衡器输出信号 （ｎ）相对于其估计值互（ｎ）的 误差。即： ｅ（ｎ）＝ （ｎ）一 （ｎ）＝ （ｎ）一Ｗ（ｎ）Ｙ（ｎ） （７） 将式（５）代人恒模盲均衡算法公式（３），则得到基于误差信 号峰度控制的时变步长恒模盲均衡算法，为： ｗ（ｎ＋１）＝ｗ（ｎ）＋ ｌＫ （ｎ）］ｌ二（ｎ）［ ２－ Ｉ（ ） Ｉ］ｙ‘（ｎ）（８） 为了确保算法收敛，还必须合理选择式（５）中的参数Ｏｄ，使 得ｂｅ（ｎ）的虽大值不超过步长因子的上限值。 误差信号峰度计算中的四阶矩和二阶矩可用下式来进行 递推估计［３Ｉ： Ｅ［１。（ ）Ｉ 。（ 一１） ＋（１－１ｆ－）Ｉ ｅ（ｎ） ｉ＝１，２（９） 式中， ＜１为遗忘因子，用于控制估计系统的记忆。 ３算法性能分析 设均衡器的时变最优权矢量为： ｗ（ｎ）＝ ｏ（ｎ），Ｗｌ（ｎ），…，ＷＨ（ｎ）］ （１０） 根据文献『４】， （ｎ）可表示为： （ｎ）＝ｗ。（ｎ）Ｙ（ｎ）＋ （ｎ） （１１） 式中， （ｎ）为零均值，同分布的高斯噪声。 将式（１１）代人式（７）得： ｅ（ｎ）： （ｎ）－ｘ（ｎ）＝＇ （ｎ）Ｙ（ｎ）一＇ （ｎ）Ｙ（ｎ）＋ （ｎ）＝ ［ｗ（ｎ）－Ｗ（ｎ）】Ｙ（ｎ）ｆ（ｎ）＝ｙ（ｎ）Ｙ（ｎ） （ｎ） （１２） 式巾，ｙ（ｎ）＝ｗ（ｎ）一ｗ（ｎ）称为权误差矢量。 将上式代人式（６）得： （ｎ）］＝ ［１ｅ（ ）Ｉ 卜２Ｅ ［ Ｉ（ ）ｌ 卜ＩＥ［ （ ） ＝ 【ｌ （ ）ｙ（ ）嘈（ ）ｌ ］＿２ 【ｌ （ ）ｙ（ ）嘈（ ）ｌ 】一 ＩＥ｛ （ ）ｙ（ ）《（ ）『）Ｉ‘＝ Ｅ【ｌ ｙ （ ）ｙ（ ）４］一２ 【ｌ ｙ （ ）ｙ（ ） ｌ］一 Ｉ ｌＥ｛Ｅ Ｖ｛［ｒ［ （ （ ）ｎ）ｙ（ ）ｎ）］］ｊ ｝ Ｉ ｌ‘＝Ｅｌｙ （ ）ｎ）ｙ（ ）ｎ）］Ｊ （１３） 由此可知，误差信号的峰度等丁均衡器输入序列与权误差 矢量积的峰度。由于存算法收敛过程中，Ｗ（ｎ）逐渐向Ｗ（ｎ）靠 近．所以权误差矢量逐渐减小，使得误差信号的峰度也呈现逐 渐减小的趋势。算法收敛后，误差信号的峰度趋于一个很小的 数（ｑ／真实验表明为１Ｏ 或１Ｏ 数量级）。故用其来控制步长变 化正好满足自适应步长的要求。 ４计算机仿真结果 输入序列分别采用８ＰＡＭ和１６ＱＡＭ信号，信噪比为 。。ｇ 一 表２不同遗忘因子对应的步长变化情况（－＝０．００８） 遗忘因于口值 迭代次数０ ９９９ ０．９９８ ０．９９７ ０．９９６ 步长值 ０．００７ ５ ０．００７ ５ ０．００７ ５ ０．００７ ５ ０．ＯＯ６ ８９４ ０．００６ ３９９ ０．００５ ９５ １ ０ ００５ ５４４ ０．００６０５９ ０ ００４ ９３４ ０．００４ ０１９ ０ ００３ ２７６ ０．００３ ７８２ ０．００１ ９０９ ０．０００ ９５２ ３ ０．０００ ４６６ ３ ０．００１ ８９６ ０．０００ ４８０ ３ ０．０００ １１５ ７ ０．０００ ２４４ ８ ０．００ｌ １０７ ０．０００ ｌ５５ ５ ０．０００ ０１３ ２ ０．０００ ０３１ ８２ ０．Ｏ００ ４０４ ０．ｏｏ０ ０１６ ６７ ０．０００ ００８ ７８７ ０．０００ ０ｌ】６ｌ ００００１７２ ５ ０．０００ ００８ ３７６ ００００ ００ｌ ３８５ ０＋００００００ ８０４ ０００００３３ ０１ ０ ００００１１ １２ ０．０００ ００７ ８９９ ０＋０００ ００４９０７ ０．０００ ０ｌ３ ８４ ０．Ｏ００ ｏｏ８ ４Ｉ３ ０．０００ ｏｏ６ ８６６ ０．０００ ００５ ４５８ 由此可知．随着迭代次数的增加，步长值逐渐减小，为了防 止因步Ｋ太小引起算法跟踪信道能力的下降，需要进行下限 幅。对于８ＰＡＭ信号，ｂｅ（ｎ）≥Ｏ．０００ ２；对于１６ＱＡＭ信号，ｂｅ（ｎ）≥ ０．０００ ８。 图２和图３分别给ｍ了８ＰＡＭ和１６ＱＡＭ信号通过典型电 话信道后改进算法和传统恒模算法的收敛曲线。在仿真运算 中，对于８ＰＡＭ信号，ｏｄ取Ｏ．０５，卢取ｏ．９９９ ５；对于１６ＱＡＭ信 号， 取０．００８，ＩＢ取０．９９８。 窒 固２ ８ＰＡＭ信号通过典型 图３ １６ＱＡＭ信号通过典型 电话倍道的收敛曲线 电话信道的收敛曲线 （下转１８５页） 计算机工程与应用２００６．０６ １４５ 维普资讯 http://www.cqvip.com 表３ Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ实验结果 性能影响的重要程度，合理选择搜索节点，有效地减低了计算 复杂性，获得的规则简洁、易理解，具有较高的分类率。 （收稿日期：２００５年６月） 参考文献 １．Ｚ Ｐａｗｌａｋ．ＲｏＬＩｇｈ Ｓｅｔ ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍ— ４．３实验分析 ｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９８２；ｌ】（５）：３４１～３５６ 从实验结果可以看出： ２．Ｒ Ｙａｓｄｉ．Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ Ｒｕｌｅｓ ｆｏｒｍ Ｄａｔａｂａｓｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃｏｎｔｅｘｔ （１）在较少的属性集上产生的规则具有较短的前件，易理 ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ—Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ－Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ 解，易使用： Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９１；（３）：２９３￣３０６ （２）与全部属性集上挖掘出的规则相比。通过信息增益来 ３Ｊ Ｗ Ｇｒｚｙｍａｌａ—Ｂｕｓｓｅ．Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ—Ａ 选取最有意义的属性集，能够挖掘分类率更高的规则。这主要 Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ Ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ， 是由于剔除了不相关的属性，忽略了对数据具体细节特征的抽 １９８８；（１）：３—１６ ４．Ｘ Ｈｕ．Ｎ Ｃｅｒｃｏｎｅ，Ｊ Ｈａｎ．Ａｎ Ａｔｔｉｒｂｕｔｅ—Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ ａｐｐｒｏａｃｈ 取，而注重数据的共性，避免了规则的过分匹配，从而使之具有 ｏｆｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ［Ｍ］．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ，１９９３：９０￣９９ 高的分类性能。 ５．Ａ Ｓｋｏｗｒｏｎ．Ｂｏｏｌｅａｎ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｒｕｌｅｓ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｌＣ］．Ｉｎ：Ｊ （３）遍历的节点数目和挖掘出的规则在数量上有较大的下 Ｋｏｍｏｒｏｗｓｋｉ．Ｚ Ｗ Ｒａｓ ｅｄｓ．７ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｆｏｒ Ｍｅｔｈｏｄｏ— 降，直接导致计算复杂性的大幅度减少．同时，使得规则易于管 ｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＩＳＭＩＳ’９３。Ｔｒｏｎｄｈｅｉｍ，Ｎｏｒｗａｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ 理和使用。 Ｖｅｒｌａｇ．１ ９９３：２９５－３０５ （４）能发现出属性集中的最好属性。例如。Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ巾属 ６．Ｔ Ｍｏｌｌｅｓｔａｄ．Ａ Ｓｋｏｗｒｏｎ．Ａ Ｒｏｕｇｈ ｓｅｔ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｆｏｒ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｏｆ 性８和Ｃｌｅｖｅｌａｎｄ中的属性ｌ３。 ｐｒｏｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ ｄｅｆａｕｌｔ ｒｕｌｅｓ［Ｃ］。Ｉｎ：Ｔｈｅ ９ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＩＳＭＩＳ’９６，Ｐｏｌａｎｄ，１ ９９６ ５小结 ７．尹旭日，陈世福．一种基于Ｒｏｕｇｈ ｓｅｔ的缺省规则挖掘算法【Ｊ］＿计算机 由于人们对事物特性的认识的有限性、知识表达局限性以 研究与发展，２Ｏ００；３７（１２）：１４４１—１４４５ ８．尹旭日．汽车故障诊断中的缺省规则挖掘【ＪＪ．交通与计算机。２００４； 及数据获取的误差，我们可利用的大部分数据集都存在着不一 ２２（２）：６３～６６ 致性。缺省规则挖掘方法为处理数据集中信息残缺性和不一致 ９．＿Ｉ Ｑｕｉｎｌａｎ．Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ［Ｊ］．Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ。１ ９８６；１（１）： 性提供了有效的手段。本文将熵理论用于启发性信息的发现 ８ｌ～ｌＯ６ 中，采用自底向上搜索策略。将单属性信息增益概念扩充为多 １Ｏ．钟宁，尹旭日，陈世福．基于信息增益的 佳属性集发现方法【Ｊ１．小型 属件的情况，并用属性集的信息增益作为衡量该属性集对分类 微型计算机系统，２ｏｏ２；２３（４）；４４４￣４４６ （上接１４５页） 参考文献 可以看¨；．改进算法与传统恒模算法相比，具有较快的收 １．张立毅，张雄，王华奎等．盲均衡技术及其发展【Ｊ］．太原理工大学学报， 敛速度和较小的稳态剩余误差。 ２００２；２７（６）：６１９－６２３ ２．Ｔｒｅｉｃｈｔｅｒ Ｊ Ｒ．Ａ ｎｅｗ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｍｕｌｔｉ－ｐａｔｈ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｓｔａｎｔ ５ 结论 ｍｏｄｕｌｕｓ ｓｉｇｎａｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒｎａｓ ＡｓＳＰ．１９８３：３１：４５９～４７１ ３．张贤达，保铮．通信信号处理【Ｍ】．北京：同防丁业 版社，２０００ 本文采用误差信号的峰度作为时变步长的控制因子，提｝｝ｌ ４．Ｒａｙｍｏｎｄ Ｈ．Ａ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｓｔｅｐ Ｓｉｚｅ ＬＭＳ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ ｏｎ 了一种新的时变步长恒模肓均衡算法，理论分析和计算机仿真 ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９２；４０：１６３３－１６４２ 均表明改进箅法解决了传统恒模算法的收敛速度和稳态剩余 ５．赵雅必，刘栋．一种适用于ＦＰＧＡ实现的茸均衡算法［Ｊ１．通信学报，２００１； 误差之 的矛盾。获得了Ｉ更优的收敛性。（收稿日期：２００５年７月） ２２（８）：ｌＯ８～ｌ】２ （上接１５４页） 参考文献 的资源占用不是很多．机器性能对协议芯片工作性能影响不大。 １．Ｊｏｎａｓ Ｂｅｒｇｅ．Ｆｉｅｌｄｂｕｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｏｒ１．１９９６：５ｌ ５结束语 ２．Ｇｅｒｌａｄ Ｓｃｈｉｃｋｈｕｂｅｒ Ｏｌｉｖｅｒ ＭｃＣａｒｔｈｙ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｆｉｅｌｄｂｕｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｏｒｌ 本文提 了一种基于协议芯片的现场总线融合技术，对协 ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｊｏｕｒｎａｌ，１ ９９７；（８） 议芯片的关键技术进行了分析，提出了设计思想；结合协议芯 ３．Ｓｈａｒｉ Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｐｆｌｅｅｇｅｒ．Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ［Ｍ］． 片在一个数字电力监控网中的应用．阐述了它的系统结构和工 北京：高等教育出版社，２００１ ４．Ｂｏｒｌａｎｄ／Ｉｎｐｉｆｓｅ Ｃｏｒｐ．Ｃ＋＋Ｂｕｉｌｄｅｒ ５开发人员指南｛ＭＩ．北京：机械工业 作流程，并对基于协议芯片的通信机制进行了实时性定量分 出版社．２０００ 析。（收稿日期：２００５年５月） 计算机工程与应用２００６．０６ １８５
