wlanDMGDataBitRecover

Восстановите биты с Поля данных DMG

Описание

пример

dataBits = wlanDMGDataBitRecover(rxData,noiseVarEst,cfgDMG) восстанавливает dataBits, вектор-столбец битов, от rxData, Поле данных DMG передачи направленного мультигигабита (DMG). Функция восстанавливает dataBits при помощи шумового отклонения оценивают noiseVarEst и параметры передачи DMG cfgDMG.

пример

dataBits = wlanDMGDataBitRecover(rxData,noiseVarEst,csi,cfgDMG) улучшает demapping поднесущих OFDM при помощи информации о состоянии канала csi. Используйте этот синтаксис для передач DMG, которые используют ортогональное мультиплексирование деления частоты (OFDM) настройка PHY.

пример

dataBits = wlanDMGDataBitRecover(___,Name,Value) задает опции алгоритма при помощи одного или нескольких аргументов пары "имя-значение", в дополнение к любой комбинации входных аргументов от предыдущих синтаксисов. Например, 'LDPCDecodingMethod','layered-bp' задает многоуровневый алгоритм декодирования имеющей малую плотность проверки четности (LDPC) распространения веры.

Примеры

свернуть все

Восстановите биты с Поля данных DMG в передаче управления.

Создайте объект настройки DMG со схемой модуляции и кодирования (MCS) для управления настройка PHY.

cfgDMG = wlanDMGConfig('MCS',0);

Создайте последовательность битов данных и сгенерируйте форму волны DMG.

bits = randi([0 1],cfgDMG.PSDULength*8,1,'int8'); 
waveform = wlanWaveformGenerator(bits,cfgDMG);

Передайте форму волны через бесшумный канал.

noiseVarEst = 0;

Извлеките Заголовок DMG и Поля данных DMG при помощи wlanFieldIndices функция.

ind = wlanFieldIndices(cfgDMG);
rxSym = waveform(ind.DMGHeader(1):ind.DMGData(2));

Вращайте полученный сигнал 90 градусами.

rxSymRotated = rxSym.*exp(-1i*(pi/2)*(0:size(rxSym,1) - 1).');

Сгенерируйте последовательность Golay длины 32 при помощи wlanGolaySequence функция.

len = 32;
Ga = wlanGolaySequence(len);

Despread сигнал с фактором равняются длине последовательности Golay

rxData = (reshape(rxSymRotated,len,length(rxSymRotated)/len)'*Ga)/len;

Восстановите PSDU с Поля данных DMG.

dataBits = wlanDMGDataBitRecover(rxData,noiseVarEst,cfgDMG);

Подтвердите, что декодируемые биты совпадают с переданными битами.

disp(isequal(bits,dataBits))
   1

Восстановите биты с Поля данных DMG передачи OFDM.

Сконфигурируйте передачу OFDM путем создания объекта настройки DMG с MCS 14.

cfgDMG = wlanDMGConfig('MCS',14);

Создайте последовательность битов данных и сгенерируйте форму волны DMG.

bits = randi([0 1],8*cfgDMG.PSDULength,1,'int8'); 
waveform = wlanWaveformGenerator(bits,cfgDMG);

Передайте форму волны через канал, приняв аддитивный белый Гауссов шум (AWGN) для заданного отношения сигнал-шум (SNR).

snr = 10;                      % SNR, in dB
noiseVarEst = 10^(-snr/10);    % Noise variance
rxSig = awgn(waveform,snr);

Извлеките Поле данных DMG из полученного сигнала.

ind = wlanFieldIndices(cfgDMG);
rxSym = rxSig(ind.DMGData(1):ind.DMGData(2));

Выполните демодуляцию OFDM на полученной форме волны и извлеките поднесущие данных.

demod = wlanDMGOFDMDemodulate(rxSym);
info = wlanDMGOFDMInfo;
rxData = demod(info.DataIndices,:);

Восстановите PSDU с Поля данных DMG, приняв оценку CSI из всех единиц.

csi = ones(length(info.DataIndices),1);
dataBits = wlanDMGDataBitRecover(rxData,noiseVarEst,csi,cfgDMG);

Подтвердите, что декодируемые биты совпадают с переданными битами.

disp(isequal(bits,dataBits))
   1

Восстановите биты с Поля данных DMG передачи одно поставщика услуг (SC).

Сконфигурируйте передачу SC путем создания объекта настройки DMG с MCS 10.

cfgDMG = wlanDMGConfig('MCS',10);

Создайте последовательность битов данных и сгенерируйте форму волны DMG.

bits = randi([0 1],8*cfgDMG.PSDULength,1,'int8'); 
waveform = wlanWaveformGenerator(bits,cfgDMG);

Передайте форму волны через канал, приняв AWGN с ОСШ 10 дБ.

snr = 10;                       % SNR, in dB
noiseVarEst = 10^(-snr/10);     % Noise variance
rxSig = awgn(waveform,snr);

Извлеките Поле данных DMG из полученного сигнала.

ind = wlanFieldIndices(cfgDMG);
rxSym = rxSig(ind.DMGData(1):ind.DMGData(2));

Измените полученную форму волны данных в блоки. Установите размер блока данных на 512 и длину защитного интервала (GI) к 64. Удалите последний GI из полученной формы волны. Получившаяся форма волны является 512 Nblks матрица, где Nblks количество блоков данных DMG.

blkSize = 512;                                    % Block size
Ngi = 64;                                         % GI length
rxSymNoGI = rxSym(1:end-Ngi);                     % Remove GI
rxSymReshaped = reshape(rxSymNoGI,blkSize,[]);    % Reshape received data

Удалите GI из каждого блока. Подтвердите, что получившийся сигнал является 448 Nblks матрица, как ожидалось для временного интервала Поле данных DMG сигнализируют в SC о настройке PHY.

rxData = rxSymReshaped(Ngi+1:end,:);
disp(size(rxData))
   448     9

Восстановите PSDU с Поля данных DMG, задав разделенное на уровни распространение веры декодирование LDPC.

dataBits = wlanDMGDataBitRecover(rxData,noiseVarEst,cfgDMG,'LDPCDecodingMethod','layered-bp');

Подтвердите, что декодируемые биты совпадают с исходными информационными битами.

disp(isequal(bits,dataBits))
   1

Входные параметры

свернуть все

Полученное Поле данных DMG в виде вектор-столбца или матрицы. Содержимое и размер этого входа зависят от настройки PHY, которую вы задаете в cfgDMG входной параметр.

  • SC PHY — Этот вход содержит временной интервал сигнал Поля данных DMG в 448 Nblks матрицей. Значение 448 является количеством символов в Блоке данных DMG, и N blks является количеством Блоков данных DMG. Для получения дополнительной информации о передаче блока, смотрите раздел 21.6.3.2.5 из [1]

  • OFDM PHY — Этот вход содержит демодулируемое Поле данных DMG символы OFDM в 336 Nsym матрицей. Значение 336 является количеством поднесущих данных в Поле данных DMG, и N sym является количеством символов OFDM.

  • Управляйте PHY — Этот вход содержит временной интервал Заголовок DMG и Поля данных DMG в вектор-столбце длины N b, где N b является количеством despread символов.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

Шумовая оценка отклонения в виде неотрицательного скаляра.

Типы данных: double

Настройка передачи DMG в виде wlanDMGConfig объект.

Информация о состоянии канала в виде вектор-столбца с действительным знаком длины 336. Значение 336 задает количество поднесущих данных в Поле данных DMG.

Зависимости

Чтобы включить этот вход, задайте настройку OFDM PHY в cfgDMG входной параметр.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'MaximumLDPCIterationCount','12','EarlyTermination','false' задает максимум 12 LDPC декодирование итераций и отключает раннее завершение так, чтобы декодер завершил эти 12 итераций.

LDPC декодирование алгоритма в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'LDPCDecodingMethod' и одно из этих значений.

Типы данных: char | string

Масштабный коэффициент за нормированную сумму min LDPC, декодирующий в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MinSumScalingFactor' и скаляр в интервале (0, 1].

Зависимости

Чтобы включить этот аргумент, задайте 'LDPCDecodingMethod' аргумент пары "имя-значение" как 'norm-min-sum'.

Типы данных: double

Возместите за сумму min смещения LDPC, декодирующий в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MinSumOffset' и неотрицательный скаляр.

Зависимости

Чтобы включить этот аргумент, задайте 'LDPCDecodingMethod' аргумент пары "имя-значение" как 'offset-min-sum'.

Типы данных: double

Максимальное количество LDPC декодирование итераций в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'MaximumLDPCIterationCount' и положительное целое число.

Типы данных: double

Включите раннее завершение LDPC, декодирующего в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'EarlyTermination' и 1 TRUE) или 0 ложь).

  • Когда вы устанавливаете это значение к 0 ложь), декодирование LDPC завершает количество итераций, заданных в 'MaximumLDPCIterationCount' аргумент пары "имя-значение" независимо от состояния проверки четности.

  • Когда вы устанавливаете это значение к 1 TRUE), декодирование LDPC завершает работу, когда всем проверкам четности удовлетворяют.

Типы данных: логический

Выходные аргументы

свернуть все

Биты восстанавливаются с Поля данных DMG, возвращенного как 1, 0, или вектор-столбец с бинарным знаком длины 8 × L, где L является длиной PSDU в байтах.

Типы данных: int8

Больше о

свернуть все

Поле данных DMG

Формат DMG поддерживает три схемы модуляции PHY: управляйте, одно поставщик услуг (SC) и OFDM. DMG Data field выполняет ту же функцию для всех трех типов PHY и несет пользовательскую полезную нагрузку данных. Длина Поля данных DMG отличается между типами PHY.

Для SC PHY каждый блок в поле данных является 512 символами долго и имеет защитный интервал (GI) 64 символов с Последовательностью Golay. Для OFDM каждый символ OFDM в поле данных является 640 выборками долго и имеет циклический префикс (CP) 128 выборок, чтобы предотвратить интерференцию межсимвола.

IEEE 802.11ad™-2012 задает общие аспекты пакетной структуры DMG PPDU в Разделе 21.3. Специфичные для модуляции аспекты PHY структуры поля данных заданы в этих разделах.

  • Пакетная структура управления DMG PHY задана в Разделе 21.4.

  • Пакетная структура DMG OFDM PHY задана в Разделе 21.5.

  • SC DMG пакетная структура PHY задан в Разделе 21.6.

Алгоритмы

свернуть все

Эта функция поддерживает эти четыре LDPC декодирование алгоритмов.

Декодирование распространения веры

Функция реализует алгоритм BP на основе алгоритма декодирования, представленного в [2]. Для переданной LDPC-закодированной кодовой комбинации c=(c0,c1,,cn1), вход к декодеру LDPC является отношением логарифмической правдоподобности (LLR), данным

L(ci)=log(Pr(ci=0|channel output for ci)Pr(ci=0|канал выход для ci)).

В каждой итерации функция обновляет ключевые компоненты алгоритма на основе этих уравнений:

L(rji)=2atanh(iVj\{i}tanh(12L(qij))),

L(qij)=L(ci)+j'Ci\{j}L(rji), инициализированный как L(qij)=L(ci) перед первой итерацией, и

L(Qi)=L(ci)+jCiL(rji).

В конце каждой итерации, L(Qi) обновленная оценка значения LLR для переданного бита, ci. Значение L(Qi) мягкое решение выход для ci. Если L(Qi) отрицательно, трудное решение выход для ci 1. В противном случае выход 0.

Индексируйте наборы Ci\{j} и Vj\{i} основаны на PCM, таким образом что наборы Ci и Vj соответствуйте всем ненулевым элементам в столбце i и строка j PCM, соответственно.

Этот рисунок демонстрирует, как вычислить эти наборы индекса для PCM H для случая i = 5 и j = 3.

Чтобы избежать бесконечных чисел в уравнениях алгоритма, atanh (1) и atanh (–1) установлены в 19,07 и –19.07, соответственно. Из-за конечной точности, MATLAB® возвращается 1 для tanh (19.07) и –1 для tanh (–19.07).

Когда вы задаете 'EarlyTermination' аргумент пары "имя-значение" как 0 ложь), декодирование завершает работу после количества итераций, заданных 'MaximumLDPCIterationCount' аргумент пары "имя-значение". Когда вы задаете 'EarlyTermination' аргумент пары "имя-значение" как 1 TRUE), декодирование завершает работу, когда всем проверкам четности удовлетворяют (HcT=0) или после того, как количество итераций задано 'MaximumLDPCIterationCount' аргумент пары "имя-значение".

Многоуровневое декодирование распространения веры

Функция реализует многоуровневый алгоритм BP на основе алгоритма декодирования, представленного в Разделе II.A [3]. Цикл декодирования выполняет итерации по подмножествам строк (слои) PCM. Для каждой строки, m, в слое и каждом битном индексе, j, реализация обновляет ключевые компоненты алгоритма на основе этих уравнений.

(1) L(qmj)=L(qj)Rmj

(2) Ψ(x)=log(|tanh(x/2)|)

(3) Amj=nN(m)\{j}Ψ(L(qmn))

(4) smj=nN(m)\{j}sgn(L(qmn))

(5) Rmj=smjΨ(Amj)

(6) L(qj)=L(qmj)+Rmj

Для каждого слоя уравнение (6) декодирования работает над объединенным входом, полученным из текущих входных параметров LLR, L(qmj), и предыдущие обновления слоя, Rmj.

Поскольку многоуровневый алгоритм BP обновляет только подмножество узлов в слое, этот алгоритм быстрее, чем алгоритм BP. Чтобы достигнуть того же коэффициента ошибок, как достигнуто с декодированием BP, используйте половину количества декодирования итераций при использовании многоуровневого алгоритма BP.

Нормированное декодирование суммы Min

Функция реализует нормированный алгоритм декодирования суммы min следующим многоуровневый алгоритм BP уравнением (3), замененным

Amj=minnN(m)\{j}(α|L(qmn)|),

где α является масштабным коэффициентом, заданным 'MinSumScalingFactor' аргумент пары "имя-значение". Это уравнение является адаптацией уравнения (4), представленного в [4].

Возместите декодирование суммы Min

Функция реализует алгоритм декодирования суммы min смещения следующим многоуровневый алгоритм BP уравнением (3), замененным

Amj=max(minnN(m)\{j}(|L(qmn)|β), 0),

где β является смещением, заданным 'MinSumOffset' аргумент пары "имя-значение". Это уравнение является адаптацией уравнения (5), представленного в [4].

Ссылки

[1] STD IEEE 802.11ad-2012 (Поправка к Станд. IEEE 802.11™-2012, как исправлено Станд. IEEE 802.11ae™-2012 и Станд. IEEE 802.11a™-2012). “Часть 11: Беспроводное Среднее управление доступом (MAC) LAN и Физический уровень (PHY) Технические требования. Поправка 4: Улучшения для Очень Высокой Операции Пропускной способности в Полосах ниже 6 ГГц”. Стандарт IEEE для Информационных технологий — Телекоммуникации и обмен информацией между системами. Локальные сети и городские компьютерные сети — Конкретные требования.

[2] Gallager, Роберт Г. Имеющие малую плотность коды с проверкой четности. Кембридж, MA: нажатие MIT, 1963.

[3] Hocevar, D.E. "Уменьшаемая Архитектура Декодера Сложности через Многоуровневое Декодирование Кодов LDPC". В Семинаре IEEE по Системам Обработки сигналов, 2004. ГЛОТКИ 2004., 107-12. Остин, Техас, США: IEEE, 2004. https://doi.org/10.1109/SIPS.2004.1363033.

[4] Джингу Чен, Р.М. Таннер, К. Джонс и Ян Ли. "Улучшенные Алгоритмы Декодирования Суммы Min для Неправильных Кодов LDPC". В Продолжениях. Международный Симпозиум по Теории информации, 2005. ISIT 2005., 449-53, 2005. https://doi.org/10.1109/ISIT.2005.1523374.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

|

Введенный в R2017b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте