Фильтрация сигнала с использованием коэффициентов усиления многолучевого распространения при определенных задержках тракта
Используйте comm.ChannelFilter Система object™ фильтровать сигнал с использованием коэффициентов усиления многолучевого распространения при определенных задержках тракта.
Для фильтрации сигнала с использованием коэффициентов усиления многолучевого распространения:
Создать comm.ChannelFilter и задайте его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как если бы это была функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе Что такое системные объекты?.
chanFilt = comm.ChannelFilter
chanFilt = comm.ChannelFilter(Name,Value)'SampleRate',1e6 устанавливает частоту выборки равной 1 МГц. Заключите каждое имя свойства в кавычки.
y = chanFilt(x,g)x, через многолучевой канал с усилением тракта g, в местоположениях задержки пути, указанных свойством StartDelays.
Чтобы использовать функцию объекта, укажите объект System в качестве первого входного аргумента. Например, для освобождения системных ресурсов объекта System с именем obj, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
В распределенной системе MIMO исследуют пространственное разнесение путем передачи одного и того же сигнала от двух географически разделенных передатчиков и объединения принятых сигналов в одном приемнике. Используйте трассировку лучей для анализа путей распространения и коэффициентов усиления от каждого передатчика к приемнику.
Выполнить трассировку лучей
Импорт данных по зданиям из Чикаго в siteviewer из файла OpenStreetMap (osm). Для получения дополнительной информации о файле osm см. [1]. Разместите два передатчика и один приемник в городе.
sv = siteviewer('buildings','Chicago.osm'); rx = rxsite('Name','Receiver', ... 'Latitude',41.878543,'Longitude',-87.630599, ... 'AntennaHeight',1.5); show(rx); tx1 = txsite('Name','Transmitter #1', ... 'Latitude',41.878996,'Longitude',-87.629361); show(tx1); tx2 = txsite('Name','Transmitter #2', ... 'Latitude',41.880142,'Longitude',-87.630850); show(tx2);
Выполните трассировку лучей от каждого узла передатчика до узла приемника с отражением до первого порядка. Постройте график вычисленных лучей.
rays = raytrace([tx1, tx2],rx);
plot([rays{:}]);
Трассировка лучей находит семь путей лучей к приемнику. Имеется четыре пути лучей от первого участка передатчика и три пути лучей от второго участка передатчика. На карте видно, что первый передатчик ближе к приемнику, чем второй передатчик. Лучи, связанные с первым передатчиком, имеют меньшие задержки распространения, чем второй передатчик.
pd1 = [rays{1}.PropagationDelay]pd1 = 1×4
10-6 ×
0.3830 0.3839 0.5476 0.6482
pd2 = [rays{2}.PropagationDelay]pd2 = 1×3
10-6 ×
0.5967 0.5973 0.6059
Создайте один канальный фильтр для каждого узла передатчика. Укажите частоту дискретизации 30 МГц и используйте минимальную задержку среди семи лучей в качестве отсчета времени 0.
chanFilt1 = comm.ChannelFilter('SampleRate',30e6, ... 'PathDelays',pd1-min([pd1, pd2]))
chanFilt1 =
comm.ChannelFilter with properties:
SampleRate: 30000000
PathDelays: [0 8.7600e-10 1.6459e-07 2.6516e-07]
FilterDelaySource: 'Auto'
NormalizeChannelOutputs: true
chanFilt2 = comm.ChannelFilter('SampleRate',30e6, ... 'PathDelays',pd2-min([pd1, pd2]))
chanFilt2 =
comm.ChannelFilter with properties:
SampleRate: 30000000
PathDelays: [2.1372e-07 2.1434e-07 2.2294e-07]
FilterDelaySource: 'Auto'
NormalizeChannelOutputs: true
Канальные фильтры дают различные значения задержки фильтра. Используйте info объектная функция comm.ChannelFilter для отображения задержки фильтра двух канальных фильтров.
fd1 = chanFilt1.info.ChannelFilterDelay
fd1 = 7
fd2 = chanFilt2.info.ChannelFilterDelay
fd2 = 1
Два канальных фильтра должны иметь одинаковую задержку фильтра для объединения выходных сигналов канала в месте приема. Настройте задержку фильтра для каждого фильтра, используя большее значение значений задержки, вычисленных фильтрами канала.
set(chanFilt1,"FilterDelaySource",'Custom', ... "FilterDelay",max(fd1,fd2)); set(chanFilt2, ... "FilterDelaySource",'Custom', ... "FilterDelay",max(fd1,fd2));
Применение объединения сигналов приема
Настройте системные параметры, назначив только одну изотропную антенну на каждом объекте.
Nt = 1; % Number of transmit elements Ns = 1000; % Samples per frame M = 64; % Modulation order
Получение выигрышей от пути из вычисленных лучей. Предположим, что участки являются статическими, и доплеровский сдвиг не вводится.
pg1 = 10.^(-[rays{1}.PathLoss]/20) .* exp(1i*[rays{1}.PhaseShift]);
pg2 = 10.^(-[rays{2}.PathLoss]/20) .* exp(1i*[rays{2}.PhaseShift]);Формирование кадра случайных 64-QAM сигналов. Выполните канальную фильтрацию для каждого узла передатчика и объединения сигналов приема. Объединенный 2x1 распределенный канал MIMO имеет задержку фильтра не более (fd1,fd2).
x = qammod(randi([0, M-1],Ns,Nt),M); y = chanFilt1(x,pg1) + chanFilt2(x,pg2);
Приложение
[1] OSM-файл загружается из https://www.openstreetmap.org, что обеспечивает доступ к данным карты, полученным от толпы, по всему миру. Данные лицензированы по лицензии Open Data Commons Open Database License (ODbL), https://opendatacommons.org/licenses/odbl/.
Создайте объект канального фильтра с профилем задержки модели LTE Extended Vehicular A (EVA).
chanFilt = comm.ChannelFilter( ... 'SampleRate', 30.72e6, ... 'PathDelays', [0 30 150 310 370 710 1090 1730 2510]*1e-9);
Настройка параметров системы. Имеется две передающие и приемные антенны.
[Nt, Nr] = deal(2); Ns = 30720; Np = length(chanFilt.PathDelays); M = 256;
Генерировать случайный 256-QAM сигнал и сложные коэффициенты усиления тракта.
x = qammod(randi([0, M-1], Ns, Nt), M); g = complex(rand(Ns, Np, Nt, Nr), rand(Ns, Np, Nt, Nr));
Фильтрация сигнала с усилением тракта для профиля задержки EVA.
y = chanFilt(x, g);
Канальный фильтр реализует полосовой фильтр с дробной задержкой (FD) с конечной импульсной характеристикой (FIR) с длиной 16 коэффициентов для каждой возможной дробной задержки при 0, 0,02, 0,04,..., 0,98.
Каждый дискретный тракт округляется до его ближайшей возможной дробной задержки, так что предел ошибки задержки составляет 1% времени выборки. Для достижения полосы пропускания групповой задержки, превышающей 80%, и полосы пропускания величины, превышающей 90%, алгоритм выбирает оптимальные значения коэффициента КИХ для каждой дробной задержки, удовлетворяя при этом следующим критериям:
Пульсация задержки группы ≤ 10%
Величина пульсации ≤ 2 дБ
Затухание полосы частот = 3 дБ
На графиках показаны полосы пропускания, удовлетворяющие критериям проектирования для пульсации групповой задержки, пульсации величины и ослабления полосы частот.
Дополнительные сведения см. в статье A Объектно-ориентированный подход к моделированию многоканального канала замирания в MATLAB ® Central.