коммуникация. RectangularQAMDemodulator

(Подлежит удалению) Демодуляция с использованием прямоугольной совокупности сигналов КАМ

comm.RectangularQAMDemodulator будет удален в следующем выпуске. Использовать qamdemod вместо этого. Дополнительные сведения см. в разделе Вопросы совместимости.

Описание

RectangularQAMDemodulator объект демодулирует сигнал, который был модулирован с использованием квадратурной амплитудной модуляции с созвездием на прямоугольной решетке.

Для демодуляции сигнала, который был модулирован с использованием квадратурной амплитудной модуляции:

Определите и настройте прямоугольный объект демодулятора QAM. См. раздел Строительство.
Звонить step демодулировать сигнал в соответствии со свойствами comm.RectangularQAMDemodulator. Поведение step относится к каждому объекту на панели инструментов.

Примечание

Начиная с R2016b, вместо использования step для выполнения операции, определенной системным object™, можно вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция. Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполнять эквивалентные операции.

Строительство

H = comm.RectangularQAMDemodulator создает объект системы демодулятора, H. Этот объект демодулирует входной сигнал с использованием метода прямоугольной квадратурной амплитудной модуляции (КАМ).

H = comm.RectangularQAMDemodulator(Name,Value) создает прямоугольный объект демодулятора QAM, H, каждое указанное свойство имеет заданное значение. Можно указать дополнительные аргументы пары имя-значение в любом порядке как (Name1,Value1,...,NameN,ValueN).

H = comm.RectangularQAMDemodulator(M,Name,Value) создает прямоугольный объект демодулятора QAM, H. Этот объект имеет ModulationOrder свойство имеет значение Mи другие указанные свойства имеют указанные значения.

Свойства

`ModulationOrder`	Количество точек в созвездии сигналов Укажите количество точек в созвездии сигнала как скалярное значение с положительной целочисленной степенью два. Значение по умолчанию: `16`.
`PhaseOffset`	Фазовое смещение совокупности Задайте фазовое смещение сигнальной совокупности в радианах как действительное скалярное значение. Значение по умолчанию: `0`.
`BitOutput`	Выходные данные в виде битов Укажите, состоит ли вывод из групп битов или целых значений символов. Если для этого свойства задано значение true, метод step выводит вектор столбца битовых значений, длина которого равна log2 (`ModulationOrder`) умножает число демодулированных символов. При установке для этого свойства значения `false`, `step` способ выводит вектор столбца длиной, равной вектору входных данных. Этот вектор содержит целочисленные значения символов между `0` и `ModulationOrder`-`1`. Значение по умолчанию: `false`.
`SymbolMapping`	Кодировка созвездия Укажите, как объект сопоставляет целое число или группу log2 (`ModulationOrder`) бит к соответствующему символу в качестве одного из `Binary` \| `Gray` \| `Custom`. Значение по умолчанию: `Gray`. При установке для этого свойства значения `Gray`объект использует кодированную Греем сигнальную группировку. При установке для этого свойства значения `Binary`, объект использует природное двоично-кодированное созвездие. При установке для этого свойства значения `Custom`, объект использует сигнальную совокупность, определенную в `CustomSymbolMapping` собственность.
`CustomSymbolMapping`	Пользовательская кодировка созвездий Укажите пользовательский вектор отображения символа созвездия. Значение по умолчанию: `0:15`. Это свойство является вектором строки или столбца с размером `ModulationOrder` и с уникальными целыми значениями в диапазоне [`0`, `ModulationOrder`-`1`]. Значения должны иметь тип данных `double`. Первый элемент этого вектора соответствует крайней верхней левой точке созвездия, а последующие элементы идут вниз по столбцам слева направо. Последний элемент соответствует крайней нижней правой точке. Это свойство применяется при установке `SymbolMapping` свойство для `Custom`.
`NormalizationMethod`	Метод нормализации созвездия Укажите метод, используемый для нормализации сигнальной совокупности как `Minimum distance between symbols` \| `Average power` \| `Peak power`. Значение по умолчанию: `Minimum distance between symbols`.
`MinimumDistance`	Минимальное расстояние между символами Укажите расстояние между двумя ближайшими точками созвездия как положительное, вещественное, числовое скалярное значение. Значение по умолчанию: `2`. Это свойство применяется при установке `NormalizationMethod` свойство для `Minimum distance between symbols`.
`AveragePower`	Средняя мощность созвездия Укажите среднюю мощность символов в созвездии как положительное, вещественное, числовое скалярное значение. Значение по умолчанию: `1`. Это свойство применяется при установке `NormalizationMethod` свойство для `Average power`.
`PeakPower`	Пиковая мощность созвездия Укажите максимальную мощность символов в созвездии как положительное, действительное, числовое скалярное значение. Значение по умолчанию: `1`. Это свойство применяется при установке `NormalizationMethod` свойство для `Peak power`.
`DecisionMethod`	Метод принятия решения о демодуляции Укажите метод решения, используемый объектом в качестве `Hard decision` \| `Log-likelihood ratio` \| `Approximate log-likelihood ratio`. Значение по умолчанию: `Hard decision`. При установке `BitOutput` свойство для `false` объект всегда выполняет демодуляцию с жестким решением. Это свойство применяется при установке `BitOutput` свойство для `true`.
`VarianceSource`	Источник дисперсии шума Укажите источник дисперсии шума как `Property` \| `Input port`. Значение по умолчанию: `Property`. Это свойство применяется при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Log-likelihood ratio` или `Approximate log-likelihood ratio`.
`Variance`	Дисперсия шума Задайте дисперсию шума как положительное, действительное скалярное значение. Значение по умолчанию: `1`. Если это значение очень мало (т.е. SNR очень высокое), вычисления логарифмического отношения правдоподобия (LLR) могут давать Inf или -Inf. Этот результат возникает, потому что алгоритм LLR вычисляет экспоненту очень больших или очень малых чисел, используя арифметику конечной точности. В таких случаях рекомендуется использовать приблизительное LLR, поскольку его алгоритм не вычисляет экспоненты. Это свойство применяется при установке `BitOutput` свойство для `true`, `DecisionMethod` свойство для `Log-likelihood ratio` или `Approximate log-likelihood ratio`, и `VarianceSource` свойство для `Property`. Это свойство можно настроить.
`OutputDataType`	Тип данных вывода Укажите тип выходных данных как `Full precision` \| `Smallest unsigned integer` \| `double` \| `single` \| `int8` \| `uint8` \| `int16` \| `uint16` \| `int32` \| `uint32`. Значение по умолчанию: `Full precision`. Это свойство применяется только при установке `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`. В этом случае, когда `OutputDataType` свойство имеет значение `Full precision`и тип входных данных - одинарная или двойная точность, выходные данные имеют тот же тип данных, что и входные данные. Когда входные данные имеют тип с фиксированной точкой, тип выходных данных ведет себя так, как если бы вы установили `OutputDataType` свойство для `Smallest unsigned integer`. При установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard Decision`, то `logical` тип данных становится допустимым параметром. При установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Log-likelihood ratio` или `Approximate log-likelihood ratio`, тип выходных данных совпадает с типом входных данных. В этом случае тип данных может быть только одинарной или двойной точностью.

Свойства с фиксированной точкой

`FullPrecisionOverride`	Полное переопределение точности для арифметики с фиксированной точкой Укажите, следует ли использовать правила полной точности. Если установить `FullPrecisionOverride` кому `true`по умолчанию объект вычисляет все внутренние арифметические и выходные типы данных с использованием правил полной точности. Эти правила обеспечивают наиболее точные числа фиксированных точек. Он также отключает отображение других свойств фиксированной точки, поскольку они не применяются по отдельности. Эти правила гарантируют, что квантование не происходит внутри объекта. При необходимости добавляются биты, чтобы гарантировать отсутствие скругления или переполнения. Если установить `FullPrecisionOverride` кому `false`типы данных с фиксированной точкой управляются с помощью отдельных настроек свойств с фиксированной точкой. Дополнительные сведения см. в разделе Полная точность для системных объектов с фиксированной точкой.
`DerotateFactorDataType`	Тип данных коэффициента derotate Укажите тип данных derotate factor как `Same word length as input` \| `Custom`. Значение по умолчанию: `Same word length as input`. Это свойство применяется при установке `BitOutput` значение false или при установке параметра `BitOutput` для свойства true и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`. Объект использует коэффициент derotate в вычислениях только в том случае, если ввод метода шага имеет тип фиксированной точки и `PhaseOffset` свойство имеет значение, не кратное $\frac{}{δ2}$ .
`CustomDerotateFactorDataType`	Тип данных derotate с фиксированной точкой Укажите тип фиксированной точки коэффициента derotate как не масштабированный `numerictype` (Конструктор фиксированных точек) объект с подписью Auto. значение по умолчанию: `numerictype([],16)`. Это свойство применяется при установке `DerotateFactorDataType` свойство для `Custom`.
`DenormalizationFactorDataType`	Тип данных коэффициента денормализации Укажите тип данных коэффициента денормализации как `Same word length as input` \| `Custom`. Значение по умолчанию: `Same word length as input`. Это свойство применяется при установке `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`.
`CustomDenormalizationFactorDataType`	Тип данных с фиксированной точкой коэффициента денормализации Укажите тип фиксированной точки коэффициента денормализации как немасштабированный `numerictype` (Конструктор фиксированных точек) объект с подписью Auto. значение по умолчанию: `numerictype([],16)`. Это свойство применяется при установке `DenormalizationFactorDataType` свойство для `Custom`.
`ProductDataType`	Тип данных продукта Укажите тип данных продукта как `Full precision` \| `Custom`. Значение по умолчанию: `Full precision`. Это свойство применяется при установке `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`.
`CustomProductDataType`	Тип данных продукта с фиксированной точкой Укажите тип фиксированной точки продукта как не масштабированный `numerictype` (Конструктор фиксированных точек) объект с подписью Auto. значение по умолчанию: `numerictype([],32)`. Это свойство применяется при установке `ProductDataType` свойство для `Custom`.
`ProductRoundingMethod`	Округление числового значения продукта с фиксированной точкой Укажите метод округления продукта как `Ceiling` \| `Convergent` \| `Floor` \| `Nearest` \| `Round` \| `Simplest` \| `Zero`. Значение по умолчанию: `Floor`. Это свойство применяется, когда объект находится не в полной конфигурации точности, при установке `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`.
`ProductOverflowAction`	Действие при переполнении продукта числовым значением с фиксированной точкой Укажите действие переполнения продукта как `Wrap` \| `Saturate`. Значение по умолчанию: `Wrap`. Это свойство применяется, когда объект находится не в полной конфигурации точности, при установке `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`.
`SumDataType`	Тип данных суммы Укажите тип данных sum как `Full precision` \| `Same as product` \| `Custom`. Значение по умолчанию: `Full precision`. Это свойство применяется при установке `FullPrecisionOverride` значение false при установке параметра `BitOutput` свойство для `false` или при установке `BitOutput` свойство для `true` и `DecisionMethod` свойство для `Hard decision`.
`CustomSumDataType`	Тип данных суммы с фиксированной точкой Укажите тип суммарной фиксированной точки как не масштабированный `numerictype` (Конструктор фиксированных точек) объект с подписью Auto. значение по умолчанию: `numerictype([],32)`. Это свойство применяется при установке `FullPrecisionOverride` со значением false или при установке параметра `SumDataType` собственность `Custom`.

Методы

созвездие	(Подлежит удалению) Вычислите или постройте график идеальной комбинации сигналов
шаг	(Подлежит удалению) Демодуляция методом прямоугольного QAM

Общие для всех системных объектов
`release`	Разрешить изменение значения свойства объекта системы

Подробнее

развернуть все

Полная точность для системных объектов с фиксированной точкой

FullPrecisionOverride является удобным свойством, которое, если установлено значение trueавтоматически задает соответствующие свойства объекта для использования полной точности при обработке ввода с фиксированной точкой.

Для системных объектов операция полной точности с фиксированной точкой означает увеличение количества дополнительных битов, достаточного для вычисления идеального результата полной точности. Эта операция не имеет ни минимального, ни максимального переполнения диапазона, ни потери точности из-за округления или недопотока. Он также не зависит от каких-либо аппаратных настроек. Выбранные типы данных основаны только на известных диапазонах типов данных, а не на фактических числовых значениях. Полная точность для системных объектов не оптимизирует значения коэффициентов. При установке FullPrecisionOverride свойство для trueдругие свойства фиксированной точки, которыми он управляет, больше не применяются, и любые их значения, отличные от значений по умолчанию, игнорируются. Эти свойства также скрыты. Чтобы задать отдельные свойства фиксированной точки, сначала задайте FullPrecisionOverride кому false.

Алгоритмы

Этот объект реализует алгоритм, входы и выходы, описанные на справочной странице блока базовой полосы демодулятора прямоугольного QAM. Свойства объекта соответствуют параметрам блока.

Вопросы совместимости

развернуть все

`comm.RectangularQAMDemodulator` будет удален в следующем выпуске. Использовать `qamdemod` вместо этого.

Не рекомендуется начинать с R2018b

Нормализация созвездия по PeakPower и AveragePower (кроме среднегабаритной мощности), как поддерживается comm.RectangularQAMModulator и comm.RectangularQAMDemodulator по своей сути не обеспечивается функциями. Этот код показывает, как выполнить нормализацию пиковой мощности и средней мощности с помощью qammod и qamdemod функции.

Средняя нормализация мощности для жесткого решения

Показанные здесь выходные данные сравнивают вычисление средней нормализации мощности для жесткого решения с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> averagePowerReplacement(64)
maxConstellationErr =
     0
objModDemodOutputIsEqual =
  logical
   1
objModFcnDemodIsEqual =
  logical
   1
fcnModObjDemodIsEqual =
  logical
   1

>> averagePowerReplacement(32)
maxConstellationErr =
     0
objModDemodOutputIsEqual =
  logical
   1
objModFcnDemodIsEqual =
  logical
   1
fcnModObjDemodIsEqual =
  logical
   1

Показанные здесь функции сравнивают вычисление средней нормализации мощности для жесткого решения с использованием альтернативного подхода.

function averagePowerReplacement(M)
% QAM alternative for "Average power" normalization method when using functions
    
    avgPow = 100;
    minD = avgPow2MinD(avgPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow);
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj([0:M-1]');
    constellationFcn = qammod([0:M-1]', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    z1 = demodObj(y1);
    objModDemodOutputIsEqual = isequal(x, z1)
    
    % 2) qamdemod() demodulates modulator System object output
    y1ScaledForFcn = (2/minD) .* y1;
    z2 = qamdemod(y1ScaledForFcn, M);
    objModFcnDemodIsEqual = isequal(x, z2)
    
    % 3) Demodulator System object demodulates qammod() output
    y2 = qammod(x, M);
    y2ScaledForSO = (minD/2) .* y2;
    z3 = demodObj(y2ScaledForSO);
    fcnModObjDemodIsEqual = isequal(x, z3)
    
end

function minD = avgPow2MinD(avgPow, M)
% Average power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = (M - 1)/6;
    else
        % Cross QAM
        if (nBits > 4)
            sf = ((31 * M / 32) - 1) / 6;
        else
            sf = ((5 * M / 4) - 1) / 6;
        end
    end
    minD = sqrt(avgPow/sf);
    
end

Нормализация пиковой мощности для жесткого решения

Выходные данные, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для жесткого решения с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> peakPowerReplacement(16)
maxConstellationErr =
     0
objModDemodOutputIsEqual =
  logical
   1
objModFcnDemodIsEqual =
  logical
   1
fcnModObjDemodIsEqual =
  logical
   1

>> peakPowerReplacement(128)
maxConstellationErr =
     0
objModDemodOutputIsEqual =
  logical
   1
objModFcnDemodIsEqual =
  logical
   1
fcnModObjDemodIsEqual =
  logical
   1

Функции, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для жесткого решения с использованием альтернативного подхода.

function peakPowerReplacement(M)
% QAM alternative for "Peak power" normalization method when using functions
    
    pkPow = 5;
    minD = pkPow2MinD(pkPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow);
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj([0:M-1]');
    constellationFcn = qammod([0:M-1]', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    z1 = demodObj(y1);
    objModDemodOutputIsEqual = isequal(x, z1)
    
    % 2) qamdemod() demodulates modulator System object output
    y1ScaledForFcn = (2/minD) .* y1;
    z2 = qamdemod(y1ScaledForFcn, M);
    objModFcnDemodIsEqual = isequal(x, z2)
    
    % 3) Demodulator System object demodulates qammod() output
    y2 = qammod(x, M);
    y2ScaledForSO = (minD/2) .* y2;
    z3 = demodObj(y2ScaledForSO);
    fcnModObjDemodIsEqual = isequal(x, z3)
    
end

function minD = pkPow2MinD(pkPow, M)
% Peak power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = 0.5*M - sqrt(M) + 0.5;
    else
        % Cross QAM
        mBy32 = M/32;
        if (nBits > 4)
            sf = (13 * mBy32) - (5 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        else
            sf = (20 * mBy32) - (6 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        end
    end
    minD = sqrt(pkPow/sf);
    
end

function minD = avgPow2MinD(avgPow, M)
% Average power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = (M - 1)/6;
    else
        % Cross QAM
        if (nBits > 4)
            sf = ((31 * M / 32) - 1) / 6;
        else
            sf = ((5 * M / 4) - 1) / 6;
        end
    end
    minD = sqrt(avgPow/sf);
    
end

Нормализация средней мощности для приблизительного LLR

Показанный здесь выход сравнивает вычисление средней нормализации мощности для приближенного ЛОП с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> averagePowerReplacementApproxLLR(16, 10, 1) % M=16, avgPow=10, snrdB=1
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
     0
>> averagePowerReplacementApproxLLR(32, 7, 20) % M=32, avgPow=7, snrdB=20
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   8.5265e-14
>> averagePowerReplacementApproxLLR(64, 111, -2) % M=64, avgPow=111, snrdB=-2
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   2.2204e-15
>> averagePowerReplacementApproxLLR(1024, 87, 33) % M=1024, avgPow=87, snrdB=33
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   1.3642e-12

Показанные здесь функции сравнивают вычисление средней нормализации мощности для приближенного ЛОП с использованием альтернативного подхода.

function averagePowerReplacementApproxLLR(M, avgPow, snrdB)
% QAM alternative for "Average power" normalization method for
% Approximate LLR output when using functions
%
% M - Modulation order. Must be supported by QAM modulator-demodulator
% avgPow - Average constellation power
% snrdB - SNR, in dB. AWGN channel adds noise to provide this SNR. 
    
    minD = avgPow2MinD(avgPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj((0:M-1)');
    constellationFcn = qammod((0:M-1)', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y1Rec = awgn(y1, snrdB, 'measured', 'db');
    
    % noise variance
    nv = mean(abs(y1).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow, ...
        'BitOutput', true, ...
        'DecisionMethod', 'Approximate log-likelihood ratio', ...
        'Variance', nv);
    
    z1 = demodObj(y1Rec);
    
    % 2) Functions' output is same as System objects' output, with right
    % scaling
    y2 = qammod(x, M);
    % Scale function's output so that it matches System object output. 
    y2Scaled = (minD/2) .* y2;
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y2Rec = awgn(y2Scaled, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv1 = mean(abs(y2Scaled).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    % Scale the received signal for the constellation used by function
    y2RecScaled = (2/minD) .* y2Rec;
    % Scale the noise variance appropriately
    z2 = qamdemod(y2RecScaled, M, 'OutputType', 'approxllr', ...
        'NoiseVariance', nv1 * (2/minD)^2);
    
    maxOutputErr = max(abs(z1-z2))     
end

function minD = avgPow2MinD(avgPow, M)
% Average power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = (M - 1)/6;
    else
        % Cross QAM
        if (nBits > 4)
            sf = ((31 * M / 32) - 1) / 6;
        else
            sf = ((5 * M / 4) - 1) / 6;
        end
    end
    minD = sqrt(avgPow/sf);
end

Нормализация пиковой мощности для приблизительного LLR

Выходные данные, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для приблизительного LLR с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> peakPowerReplacementApproxLLR(4, 2.5, 7) % M=4, pkPow=2.5, snrdB=7
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   7.1054e-15
>> peakPowerReplacementApproxLLR(16, 19, 0) % M=16, pkPow=19, snrdB=0
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   4.4409e-15
>> peakPowerReplacementApproxLLR(128, 12, 4.4) % M=128, pkPow=12, snrdB=4.4
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   2.6645e-15
>> peakPowerReplacementApproxLLR(256, 221, 16) % M=256, pkPow=221, snrdB=16
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   2.8422e-14

Функции, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для приблизительного LLR с использованием альтернативного подхода.

function peakPowerReplacementApproxLLR(M, pkPow, snrdB)
% QAM alternative for "Peak power" normalization method for 
% Approximate LLR output when using functions
%
% M - Modulation order. Must be supported by QAM modulator-demodulator
% avgPow - Average constellation power
% snrdB - SNR, in dB. AWGN channel adds noise to provide this SNR.
    
    minD = pkPow2MinD(pkPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj((0:M-1)');
    constellationFcn = qammod((0:M-1)', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y1Rec = awgn(y1, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv = mean(abs(y1).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow, ...
        'BitOutput', true, ...
        'DecisionMethod', 'Approximate log-likelihood ratio', ...
        'Variance', nv);
    
    z1 = demodObj(y1Rec);

    % 2) Functions' output is same as System objects' output, with right
    % scaling
    y2 = qammod(x, M);
    % Scale function's output so that it matches System object output. 
    y2Scaled = (minD/2) .* y2;

    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y2Rec = awgn(y2Scaled, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv1 = mean(abs(y2Scaled).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    % Scale the received signal for the constellation used by function
    y2RecScaled = (2/minD) .* y2Rec;
    % Scale the noise variance appropriately
    z2 = qamdemod(y2RecScaled, M, 'OutputType', 'approxllr', ...
        'NoiseVariance', nv1 * (2/minD)^2);
    
    maxOutputErr = max(abs(z1-z2))
    
end

function minD = pkPow2MinD(pkPow, M)
% Peak power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = 0.5*M - sqrt(M) + 0.5;
    else
        % Cross QAM
        mBy32 = M/32;
        if (nBits > 4)
            sf = (13 * mBy32) - (5 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        else
            sf = (20 * mBy32) - (6 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        end
    end
    minD = sqrt(pkPow/sf);
    
end

Средняя нормализация мощности для LLR

Приведенный здесь выход сравнивает вычисление средней нормализации мощности для ЛОП с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> averagePowerReplacementLLR(16, 20, 1) % M=16, avgPow=20, snrdB=1
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   8.8818e-16
>> averagePowerReplacementLLR(32, 5.5, 15) % M=32, avgPow=5.5, snrdB=15
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   7.1054e-15
>> averagePowerReplacementLLR(64, 100, -2) % M=64, avgPow=100, snrdB=-2
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   8.8818e-16
>> averagePowerReplacementLLR(256, 117, 8) % M=256, avgPow=117, snrdB=8
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   3.5527e-15

Показанные здесь функции сравнивают вычисление средней нормализации мощности для ЛОП с использованием альтернативного подхода.

function averagePowerReplacementLLR(M, avgPow, snrdB)
% QAM alternative for "Average power" normalization method for
% LLR output when using functions
%
% M - Modulation order. Must be supported by QAM modulator-demodulator
% avgPow - Average constellation power
% snrdB - SNR, in dB. AWGN channel adds noise to provide this SNR. 
    
    minD = avgPow2MinD(avgPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj((0:M-1)');
    constellationFcn = qammod((0:M-1)', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y1Rec = awgn(y1, snrdB, 'measured', 'db');
    
    % noise variance
    nv = mean(abs(y1).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Average power', ...
        'AveragePower', avgPow, ...
        'BitOutput', true, ...
        'DecisionMethod', 'Log-likelihood ratio', ...
        'Variance', nv);
    
    z1 = demodObj(y1Rec);
    
    % 2) Get the same output as System object using functions
    y2 = qammod(x, M);
    % Scale function's output so that it matches System object output. 
    y2Scaled = (minD/2) .* y2;
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y2Rec = awgn(y2Scaled, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv1 = mean(abs(y2Scaled).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    % Create inputs required by utility function to compute LLR
    nBits = log2(M);
    bitwiseMapping = de2bi((0:M-1)', nBits, 'left-msb');    
    % c0 contains indices of mapping which has 0 at various bit positions
    [c0, ~] = find(bitwiseMapping==0);
    c0 = reshape(int32(c0), M/2, nBits);    
    % c1 contains indices of mapping which has 1 at various bit positions
    [c1, ~] = find(bitwiseMapping==1);
    c1 = reshape(int32(c1), M/2, nBits);
    
    z2 = comm.internal.utilities.computeLLRsim(y2Rec, M, nBits, ...
        scaledConstellationFcn, c0, c1, nv1);       
    
    maxOutputErr = max(abs(z1-z2))
       
end

function minD = avgPow2MinD(avgPow, M)
% Average power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = (M - 1)/6;
    else
        % Cross QAM
        if (nBits > 4)
            sf = ((31 * M / 32) - 1) / 6;
        else
            sf = ((5 * M / 4) - 1) / 6;
        end
    end
    minD = sqrt(avgPow/sf);
end

Нормализация пиковой мощности для LLR

Выходные данные, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для LLR с использованием альтернативного подхода. Используемые функции следуют за выводом.

>> peakPowerReplacementLLR(8, 21, 0) % M=8, pkPow=21, snrdB=0
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   8.8818e-16
>> peakPowerReplacementLLR(64, 7, 22) % M=64, pkPow=7, snrdB=22
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   7.1054e-15
>> peakPowerReplacementLLR(512, 1000, -5) % M=512, pkPow=1000, snrdB=-5
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   2.6645e-15
>> peakPowerReplacementLLR(1024, 1, 6) % M=1024, pkPow=1, snrdB=6
maxConstellationErr =
     0
maxOutputErr =
   3.5527e-15

Функции, показанные здесь, сравнивают вычисление нормализации пиковой мощности для LLR с использованием альтернативного подхода.

function peakPowerReplacementLLR(M, pkPow, snrdB)
% QAM alternative for "Peak power" normalization method for
% LLR output when using functions
%
% M - Modulation order. Must be supported by QAM modulator-demodulator
% avgPow - Average constellation power
% snrdB - SNR, in dB. AWGN channel adds noise to provide this SNR.
    
    minD = pkPow2MinD(pkPow, M);
    
    modObj = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow);
    
    % 1) The two constellations are same
    constellationSO = modObj((0:M-1)');
    constellationFcn = qammod((0:M-1)', M);
    scaledConstellationFcn = (minD/2) .* constellationFcn;
    err = constellationSO - scaledConstellationFcn;
    maxConstellationErr = max(abs(err))
    
    x = randi([0, M-1], 100, 1);
    
    y1 = modObj(x);
    
    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y1Rec = awgn(y1, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv = mean(abs(y1).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    demodObj = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, ...
        'NormalizationMethod', 'Peak power', ...
        'PeakPower', pkPow, ...
        'BitOutput', true, ...
        'DecisionMethod', 'Log-likelihood ratio', ...
        'Variance', nv);
    
    z1 = demodObj(y1Rec);

    % 2) Get the same output as System object using functions
    y2 = qammod(x, M);
    % Scale function's output so that it matches System object output. 
    y2Scaled = (minD/2) .* y2;

    % Add noise
    % Reset global rng stream for repeatable noise samples
    reset(RandStream.getGlobalStream);
    y2Rec = awgn(y2Scaled, snrdB, 'measured', 'db');

    % noise variance
    nv1 = mean(abs(y2Scaled).^2) / 10^(snrdB/10);
    
    % Create inputs required by utility function to compute LLR
    nBits = log2(M);
    bitwiseMapping = de2bi((0:M-1)', nBits, 'left-msb');    
    % c0 contains indices of mapping which has 0 at various bit positions
    [c0, ~] = find(bitwiseMapping==0);
    c0 = reshape(int32(c0), M/2, nBits);    
    % c1 contains indices of mapping which has 1 at various bit positions
    [c1, ~] = find(bitwiseMapping==1);
    c1 = reshape(int32(c1), M/2, nBits);
    
    z2 = comm.internal.utilities.computeLLRsim(y2Rec, M, nBits, ...
        scaledConstellationFcn, c0, c1, nv1);       
    
    maxOutputErr = max(abs(z1-z2))
end

function minD = pkPow2MinD(pkPow, M)
% Peak power to minimum distance    
    nBits = log2(M);
    if (mod(nBits,2)==0)
        % Square QAM
        sf = 0.5*M - sqrt(M) + 0.5;
    else
        % Cross QAM
        mBy32 = M/32;
        if (nBits > 4)
            sf = (13 * mBy32) - (5 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        else
            sf = (20 * mBy32) - (6 * sqrt(mBy32)) + 0.5;
        end
    end
    minD = sqrt(pkPow/sf);
end

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

Примечания и ограничения по использованию:

См. Системные объекты в создании кода MATLAB (кодер MATLAB).

Документация

коммуникация. RectangularQAMDemodulator

Описание

Строительство

Свойства

Методы

Подробнее

Полная точность для системных объектов с фиксированной точкой

Алгоритмы

Вопросы совместимости

`comm.RectangularQAMDemodulator` будет удален в следующем выпуске. Использовать `qamdemod` вместо этого.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

См. также

Функции

Объекты

Документация по инструментам связи

Поддержка

Документация

коммуникация. RectangularQAMDemodulator

Описание

Строительство

Свойства

Методы

Подробнее

Полная точность для системных объектов с фиксированной точкой

Алгоритмы

Вопросы совместимости

comm.RectangularQAMDemodulator будет удален в следующем выпуске. Использовать qamdemod вместо этого.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + + Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

См. также

Функции

Объекты

Документация по инструментам связи

Поддержка

`comm.RectangularQAMDemodulator` будет удален в следующем выпуске. Использовать `qamdemod` вместо этого.

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™