lteEqualizeMMSE

Синтаксис

[out,csi] = lteEqualizeMMSE(rxgrid,channelest,noiseest)

Описание

пример

[out,csi] = lteEqualizeMMSE(rxgrid,channelest,noiseest) возвращает компенсируемые данные в многомерном массиве, out. Коррекция MMSE применяется к полученной сетке информационного ресурса в матрице, rxgrid, с помощью информации о канале в матрице channelest. noiseest является оценкой полученной шумовой степени спектральная плотность.

Также вход channelest может быть обеспечен как трехмерный массив размера NRE-by-NRxAnts-by-P, и вход rxgrid может быть обеспечен как матрица размера NRE-by-NRxAnts. В этом случае первые две размерности уменьшались до одной размерности соответствующей индексацией через частоту и местоположения времени элементов ресурса интереса, обычно для одного физического канала. Выходные параметры, out и csi, имеют размер (N ×M)-by-P.

Примеры

свернуть все

Компенсируйте полученный сигнал для RMC R.4 после оценки канала. Используйте эквалайзер MMSE.

Создайте конфигурационную структуру всей ячейки и сгенерируйте сигнал передачи. Сконфигурируйте канал распространения.

enb = lteRMCDL('R.4');
[txSignal,~,info] = lteRMCDLTool(enb,[1;0;0;1]);

chcfg.DelayProfile = 'EPA';
chcfg.NRxAnts = 1;
chcfg.DopplerFreq = 70;
chcfg.MIMOCorrelation = 'Low';
chcfg.SamplingRate = info.SamplingRate;
chcfg.Seed = 1;
chcfg.InitPhase = 'Random';
chcfg.InitTime = 0;

txSignal = [txSignal; zeros(15,1)];
N = length(txSignal);
noise = 1e-3*complex(randn(N,chcfg.NRxAnts),randn(N,chcfg.NRxAnts));
rxSignal = lteFadingChannel(chcfg,txSignal)+noise;

Выполните синхронизацию и демодуляцию OFDM.

offset = lteDLFrameOffset(enb,rxSignal);
rxGrid = lteOFDMDemodulate(enb,rxSignal(1+offset:end,:));

Создайте конфигурационную структуру оценки канала и выполните оценку канала.

cec.FreqWindow = 9;
cec.TimeWindow = 9;
cec.InterpType = 'Cubic';
cec.PilotAverage = 'UserDefined';
cec.InterpWinSize = 3;
cec.InterpWindow = 'Causal';
[hest,noiseEst] = lteDLChannelEstimate(enb, cec, rxGrid);

Компенсируйте и постройте полученные и компенсируемые сетки.

eqGrid = lteEqualizeMMSE(rxGrid, hest, noiseEst);
subplot(2,1,1)
surf(abs(rxGrid))
title('Received grid')
xlabel('OFDM symbol')
ylabel('Subcarrier')

subplot(2,1,2)
surf(abs(eqGrid))
title('Equalized grid')
xlabel('OFDM symbol')
ylabel('Subcarrier')

Этот пример применяет коррекцию MMSE на полученный сигнал для ссылочного канала измерения (RMC) R.5 после оценки канала.

Установите ссылочный канал измерения DL на R.5

enb = lteRMCDL('R.5');

Установите поле PilotAverage настройки средства оценки канала на UserDefined. можно следующим образом: составляя в среднем окно 9 элементов ресурса и в частоте и во временном интервале, кубичной интерполяции со случайным окном.

cec = struct('FreqWindow',9,'TimeWindow',9,'InterpType','cubic');
cec.PilotAverage = 'UserDefined';
cec.InterpWinSize = 1;
cec.InterpWindow = 'Causal';

Сгенерируйте txWaveform.

txWaveform = lteRMCDLTool(enb,[1;0;0;1]);
n = length(txWaveform);

Примените некоторый случайный шум к переданному сигналу и сохраните как rxWaveform.

rxWaveform = repmat(txWaveform,1,2)+complex(randn(n,2),randn(n,2))*1e-3;

Затем, демодулируйте полученные данные.

rxGrid = lteOFDMDemodulate(enb,rxWaveform);

Затем выполните оценку канала.

[hest,n0] = lteDLChannelEstimate(enb,cec,rxGrid);

Наконец, примените коррекцию MMSE.

out = lteEqualizeMMSE(rxGrid,hest,n0);

Покажите график рассеивания одного поставщика услуг компонента.

scatterplot(out(:,1))

Входные параметры

свернуть все

Полученная сетка информационного ресурса, заданная как 3-D числовой массив или 2D числовая матрица. Как 3-D числовой массив, это имеет размер N-by-M-by-NRxAnts, где N является количеством поднесущих, M является количеством символов OFDM, и NRxAnts является количеством, получают антенны.

Также как 2D числовая матрица, это имеет размер NRE-by-NRxAnts. В этом случае первые две размерности уменьшались до одной размерности соответствующей индексацией через частоту и местоположения времени элементов ресурса интереса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Информация канала, указанная как 4-D числовой массив или 3-D числовой массив. Как 4-D числовой массив, это имеет размер N-by-M-by-NRxAnts-by-P. N является количеством поднесущих, M является количеством символов OFDM, NRxAnts является количеством, получают антенны, и P является количеством антенн передачи. Каждый элемент является комплексным числом, представляющим узкополосный канал для каждого элемента ресурса и для каждой ссылки между передачей, и получите антенны. Эта матрица может быть получена с помощью команды оценки канала lteDLChannelEstimate.

Также как 3-D числовой массив, это имеет размер NRE-by-NRxAnts-by-P. В этом случае первые две размерности уменьшались до одной размерности соответствующей индексацией через частоту и местоположения времени элементов ресурса интереса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Шумовая оценка степени, заданная в виде числа. Это - оценка полученной шумовой степени спектральная плотность на RE на rxgrid.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Компенсируемые выходные данные, возвращенные как 3-D числовой массив или 2D числовая матрица. Как 3-D числовой массив, это имеет размер N-by-M-by-P, где N является количеством поднесущих, M является количеством символов OFDM, и P является количеством антенн передачи.

Также, если channelest обеспечивается как трехмерный массив, out является 2D числовой матрицей размера (N ×M)-by-P. В этом случае первые две размерности уменьшались до одной размерности соответствующей индексацией через частоту и местоположения времени элементов ресурса интереса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Мягкая информация о состоянии канала, возвращенная как 3-D числовой массив, одного размера как out. Как 3-D числовой массив, это имеет размер N-by-M-by-P, где N является количеством поднесущих, M является количеством символов OFDM, и P является количеством антенн передачи. csi обеспечивает, оценка (через MMSE) полученного усиления RE для каждого получила RE.

Также, если channelest обеспечивается как трехмерный массив, csi является 2D числовой матрицей размера (N ×M)-by-P. В этом случае первые две размерности уменьшались до одной размерности соответствующей индексацией через частоту и местоположения времени элементов ресурса интереса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double

Введенный в R2014a