Можно компенсировать сигнал при помощи equalize функция, чтобы применить адаптивный эквалайзер возражает против сигнала. equalize функционируйте также обновляет эквалайзер.

В типовых приложениях эквалайзер начинается при помощи известной последовательности переданных символов при адаптации весов эквалайзера. Известная последовательность, названная обучающей последовательностью, позволяет эквалайзеру собрать информацию о характеристиках канала. После того, как эквалайзер закончил обрабатывать обучающую последовательность, он адаптирует веса эквалайзера в направленном на решение режиме с помощью обнаруженной версии выходного сигнала. Использовать обучающую последовательность при вызове equalize функционируйте, включайте символы обучающей последовательности как входной вектор.

Отметьте как исключение, тот CMA, эквалайзеры не используют обучающую последовательность. Если объект эквалайзера основан на CMA, вы не должны включать обучающую последовательность как входной вектор.

Этот код иллюстрирует, как использовать, компенсируют с обучающей последовательностью. Обучающая последовательность в этом случае является только началом переданного сообщения.

M = 4; % Alphabet size for modulation
msg = randi([0 M-1],1500,1); % Random message
qpskMod = comm.QPSKModulator('PhaseOffset',0);
modmsg = qpskMod(msg); % Modulate using QPSK.
trainlen = 500; % Length of training sequence
chan = [.986; .845; .237; .123+.31i]; % Channel coefficients
filtmsg = filter(chan,1,modmsg); % Introduce channel distortion.

eq1 = lineareq(8, lms(0.01)); % Create an equalizer object.
eq1.SigConst = qpskMod((0:M-1)')'; % Set signal constellation.
[symbolest,yd] = equalize(eq1,filtmsg,modmsg(1:trainlen)); % Equalize.

qpskDemod = comm.QPSKDemodulator('PhaseOffset',0);
demodmsg_noeq = qpskDemod(filtmsg); % Demodulate unequalized signal.
demodmsg = qpskDemod(yd); % Demodulate detected signal from equalizer.
errorCalc = comm.ErrorRate; % ErrorRate calculator
ser_noEq = errorCalc(msg(trainlen+1:end), demodmsg_noeq(trainlen+1:end));
reset(errorCalc)
ser_Eq = errorCalc(msg(trainlen+1:end),demodmsg(trainlen+1:end));
disp('Symbol error rates with and without equalizer:')

Symbol error rates with and without equalizer:

disp([ser_Eq(1) ser_noEq(1)]) 

         0    0.3230

h = scatterplot(filtmsg,1,trainlen,'bx'); hold on;
scatterplot(symbolest,1,trainlen,'g.',h);
scatterplot(eq1.SigConst,1,0,'k*',h);
legend('Filtered signal','Equalized signal',...
   'Ideal signal constellation');
hold off;

Если вы вызываете equalize многократно с тем же объектом эквалайзера компенсировать серию сигнальных векторов, вы можете использовать обучающую последовательность в первый раз, когда вы вызываете функцию и не используете обучающую последовательность в последующих вызовах. Каждая итерация equalize функция после первой действует полностью в направленном на решение режиме. Однако, потому что ResetBeforeFiltering свойство объекта эквалайзера установлено в 0, equalize функционируйте использует существующую информацию состояния в объекте эквалайзера когда стартовая операция эквализации для каждой итерации. В результате обучение влияет на все операции эквализации, не только первое.

Заметьте в этом коде что первый вызов equalize использует обучающую последовательность в качестве входного параметра, и второй вызов, чтобы компенсировать не использует обучающую последовательность.

M = 4; % Alphabet size for modulation
msg = randi([0 M-1],1500,1); % Random message
qpskMod = comm.QPSKModulator('PhaseOffset',0);
modmsg = qpskMod(msg); % Modulate using QPSK


chan = [.986; .845; .237; .123+.31i]; % Channel coefficients
filtmsg = filter(chan,1,modmsg); % Introduce channel distortion

trainlen = 500; % Length of training sequence
eqlms = lineareq(8, lms(0.01)); % Create an equalizer object
eqlms.SigConst = qpskMod((0:M-1)')'; % Set signal constellation parameter in the equalizer

eqlms.ResetBeforeFiltering = 0;

s1 = equalize(eqlms,filtmsg(1:trainlen),modmsg(1:trainlen));

s2 = equalize(eqlms,filtmsg(trainlen+1:800));

s3 = equalize(eqlms,filtmsg(801:end));

s = [s1; s2; s3]; 

Для соответствующей эквализации с помощью адаптивных алгоритмов кроме CMA необходимо установить ссылочное касание так, чтобы это превысило задержку, в символах, между модулятором передатчика выход и входом эквалайзера. Когда этому условию удовлетворяют, общая задержка между модулятором выход и эквалайзером, выход равен (RefTap-1)/nSampPerSym символы. Поскольку задержка канала обычно неизвестна, установившаяся практика должна установить ссылочное касание на центральное касание в линейном эквалайзере, или центральное касание форварда просачивается эквалайзер обратной связи решения.

Для эквалайзеров CMA выше не применяется выражение, потому что эквалайзер CMA не имеет никакого ссылочного касания. Если необходимо знать задержку, можно найти его опытным путем после того, как веса эквалайзера сходились. Используйте xcorr функция, чтобы исследовать взаимные корреляции модулятора выход и эквалайзер выход.

M = 2; % Use BPSK modulation
msg = randi([0 M-1],1000,1); % Random data
bpskMod = comm.BPSKModulator('PhaseOffset',0);
modmsg = bpskMod(msg); % Modulate
trainlen = 100; % Length of training sequence
trainsig = modmsg(1:trainlen); % Training sequence

eqlin = lineareq(3,normlms(.0005,.0001),pskmod(0:M-1,M));
eqlin.RefTap = 2; % Set reference tap of equalizer.
[eqsig,detsym] = equalize(eqlin,modmsg,trainsig); % Equalize.

bpskDemod = comm.BPSKDemodulator('PhaseOffset',0);
detmsg = bpskDemod(detsym);

D = (eqlin.RefTap-1)/eqlin.nSampPerSym;
hErrorCalc = comm.ErrorRate('ReceiveDelay',D);
berVec = step(hErrorCalc, msg(trainlen+1:end), detmsg(trainlen+1:end));
ber = berVec(1)

ber = 0

numerrs = berVec(2)

numerrs = 0