В многопутевой среде рассеивания исчезновения получатель обычно обнаруживает несколько постоянно изменений, задержанных версий переданного сигнала. Эти дисперсионные временем каналы вызывают интерференцию межсимвола (ISI), который происходит, когда символы, полученные от разнообразных путей, задерживаются и перекрываются вовремя. ISI вызывает высокие коэффициенты ошибок, потому что символы от нескольких полученных путей вмешиваются друг в друга и становятся неразличимыми получателем.
Эквалайзеры пытаются смягчить ISI и улучшать производительность получателя. Структуры эквалайзера являются фильтрами, которые пытаются совпадать с ответом канала распространения. Для изменяющихся во времени каналов распространения, адаптируя эквализацию фильтруют веса касания так, чтобы они обеспечили соответствие к каналу, в зависимости от времени улучшает производительность коэффициента ошибок.
Communications Toolbox™ включает Системные объекты и блоки, чтобы восстановить использование передаваемых данных линейным, обратной связью решения или структурами эквализации оценки последовательности наибольшего правдоподобия (MLSE). Для получения дополнительной информации смотрите Выбранные ссылки для Эквалайзеров.
Этот рисунок показывает высокоуровневые параметры конфигурации для каждой структуры эквализации.
Для каждой структуры эквалайзера можно сконфигурировать структурные настройки (такие как количество касаний и начальный набор весов касания), алгоритмические настройки (такие как размер шага), и сигнальное созвездие, используемое модулятором в проекте. Вы также задаете адаптируемость весов касания эквалайзера в течение симуляции.
Линейный и структуры эквалайзера фильтра обратной связи решения адаптируют веса касания при помощи LMS, RLS или CMA адаптивный алгоритм. При использовании этих структур эквалайзера количество выборок на символ определяет, обрабатываются ли символы с помощью целого или дробного интервала символа.
При использовании LMS и адаптивных алгоритмов RLS, эквалайзер начинает действовать в режиме обучения весов касания. Сконфигурируйте эквалайзер, чтобы действовать адаптивно в направленном на решение режиме или без дальнейшей корректировки касаний после того, как обучение будет завершено.
При использовании CMA адаптивный алгоритм эквалайзер не имеет никакого учебного режима. Можно сконфигурировать эквалайзер, чтобы действовать адаптивно в направленном на решение режиме или в неадаптивном режиме.
Чтобы исследовать линейное и возможности эквалайзера фильтра обратной связи решения, смотрите Адаптивные Эквалайзеры.
Эквалайзеры Оценки последовательности наибольшего правдоподобия (MLSE) используют алгоритм Viterbi. Структура эквализации MLSE предоставляет оптимальное соответствие полученным символам, но это требует, чтобы точный канал оценил, и наиболее в вычислительном отношении комплексная структура. Чтобы исследовать возможности эквалайзера MLSE, см. Эквалайзеры MLSE.
Вычислительная сложность каждой структуры эквализации растет с длиной дисперсии времени канала. При рассмотрении Доплера и характеристик избирательности частоты канала, используйте информацию в этой таблице при выборе который структура эквализации использовать в симуляции.
| Структура эквалайзера | Доплер Спид | Частота действительно ли канала является выборочной? | Вычислительная сложность |
|---|---|---|---|
| Линейный RLS | Высоко | Нет | Носитель |
| Линейный LMS | Низко | Нет | Самый низкий |
| Линейный CMA | Низко | Нет | Самый низкий |
| DFE RLS | Высоко | Да | Носитель |
| DFE LMS | Низко | Да | Самый низкий |
| CMA DFE | Низко | Да | Самый низкий |
| MLSE | Низко | Да | Самый высокий |
[1] Farhang-Boroujeny, B., адаптивные фильтры: теория и Applications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1998.
[2] Haykin, Саймон, адаптивная теория фильтра, треть Эд., верхний Сэддл-Ривер, NJ, Prentice Hall, 1996.
[3] Kurzweil, Джек, введение в цифровую связь, Нью-Йорк, John Wiley & Sons, 2000.
[4] Proakis, Джон Г., цифровая связь, четвертый Эд., Нью-Йорк, McGraw-Hill, 2001.
[5] Стил, Рэймонд, Эд., Mobile Radio Communications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1996.
