Эквалайзер обратной связи для принятия решений

Выравнивание модулированных сигналов с помощью фильтрации с обратной связью принятия решений

Библиотека:
Панель инструментов связи/выравниватели

Описание

Блок эквалайзера обратной связи принятия решения использует линию задержки отвода фильтра обратной связи принятия решения со взвешенной суммой для выравнивания модулированных сигналов, передаваемых по дисперсному каналу. Используя оценку канала, смоделированную как фильтр конечного входного отклика (КИХ), блок обрабатывает входные кадры и выводит оцененный сигнал.

Этот значок показывает блок со всеми портами, включенными для конфигураций, использующих адаптивный алгоритм LMS или RLS.

Этот значок показывает блок со всеми портами, включенными для конфигураций, использующих адаптивный алгоритм CMA.

Порты

Вход

развернуть все

`in` - Входной сигнал
вектор столбца

Входной сигнал, заданный как вектор столбца. Длина вектора в должна быть равна целому числу, кратному числу входных выборок на параметр символа. Дополнительные сведения см. в разделе Интервал между касаниями символов.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

`Desired` - Обучающие символы
вектор столбца

Обучающие символы, заданные как вектор столбца. Длина вектора Required должна быть меньше или равна длине входа в. Требуемый входной порт игнорируется, когда входной порт поезда 0.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите для параметра Adaptive algorithm значение LMS или RLS.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

`Train` - Флаг эквалайзера поезда
логический скаляр

Флаг эквалайзера поезда, указанный как 1 или 0. Блок начинает обучение, когда это значение изменяется с 0 кому 1 (у переднего края). Блокпоезда до тех пор, пока не будут обработаны все символы в требуемом входном порту.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите для параметра Adaptive algorithm значение LMS или RLS и выберите параметр Enable training control input.

Типы данных: Boolean

`Update` - Обновить флаг весов отводов
`1` | `0`

Обновить флаг весов отводов, указанный как 1 или 0. Веса отводов обновляются, когда это значение 1.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите для параметра Adaptive algorithm значение CMA и параметр Source of adapt weights flag to Input port.

Типы данных: Boolean

`Reset` - Сбросить флаг эквалайзера
`1` | `0`

Сбросить флаг эквалайзера, указанный как 1 или 0. Если для параметра Reset установлено значение 1блок сбрасывает веса отводов перед обработкой входящего сигнала. Блок выполняет начальное обучение до тех пор, пока не будут обработаны все символы в требуемом порте ввода.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Enable reset input.

Типы данных: Boolean

Продукция

развернуть все

`Out` - Выровненные символы
вектор столбца

Выровненные символы, возвращаемые в виде вектора столбца, длина которого равна длине входного сигнала в.

Этот порт не имеет имени до тех пор, пока не будет выбран параметр Output error signal или Output taps weights.

`Err` - Сигнал ошибки
вектор столбца

Сигнал ошибки, возвращаемый в виде вектора столбца, длина которого совпадает с длиной входного сигнала в.

`w` - Веса отводов
вектор столбца

Веса отводов, возвращаемые в виде вектора NTaps-by-1, где NTaps равно сумме значений параметров Количество прямых отводов и Количество отводов обратной связи. w содержит веса отводов из последнего обновления веса отводов.

Параметры

развернуть все

Параметры структуры

`Number of forward taps` - Количество отводов прямого эквалайзера
`5` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество отводов прямого эквалайзера, указанное как положительное целое число. Количество отводов прямого эквалайзера должно быть больше или равно значению параметра Number of input samples per symbol.

`Number of feedback taps` - Количество отводов эквалайзера обратной связи
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество отводов эквалайзера обратной связи, указанное как положительное целое число.

`Signal constellation` - Сигнальное созвездие
`pskmod(0:3,4,pi/4)` (по умолчанию) | вектор

Сигнальная совокупность, заданная как вектор. Значением по умолчанию является совокупность QPSK, сформированная с использованием этого кода: pskmod(0:3,4,pi/4).

Настраиваемый: Да

`Number of input samples per symbol` - Количество входных выборок на символ
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество входных выборок на символ, указанное как положительное целое число. Установка для этого параметра любого числа, большего, чем 1 эффективно создает дробно разнесенный эквалайзер. Дополнительные сведения см. в разделе Интервал между касаниями символов.

Параметры алгоритма

`Adaptive algorithm` - Адаптивный алгоритм
`LMS` (по умолчанию) | `RLS` | `CMA`

Адаптивный алгоритм, используемый для выравнивания, указанный как одно из следующих значений:

LMS - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью алгоритма наименьшего среднего квадрата (LMS).
RLS - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью алгоритма рекурсивного наименьшего квадрата (RLS).
CMA - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью алгоритма постоянного модуля (CMA).

`Step size` - Размер шага
`0.01` (по умолчанию) | положительный скаляр

Размер шага, используемый адаптивным алгоритмом, заданный как положительный скаляр. Увеличение размера шага уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к тому, что выходные оценки эквалайзера становятся менее стабильными.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение LMS или CMA.

`Forgetting factor` - Коэффициент забывания
`0.99` (по умолчанию) | скаляр в диапазоне (0, 1]

Коэффициент забывания, используемый адаптивным алгоритмом, заданный как скаляр в диапазоне (0, 1]. Уменьшение коэффициента забывания уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к тому, что выходные оценки эквалайзера становятся менее стабильными.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение RLS.

`Initial inverse correlation matrix` - Матрица начальной обратной корреляции
`0.1` (по умолчанию) | скаляр | матрица

Начальная матрица обратной корреляции, заданная как скаляр или матрица NTaps-by-NTaps. NTaps равно сумме значений параметров Количество прямых отводов и Количество отводов обратной связи. Если задать это значение как скаляр, а, эквалайзер устанавливает начальную матрицу обратной корреляции в умноженное на единичную матрицу: а (eye(NTaps)).

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение RLS.

Параметры управления

`Reference tap` - Ссылочный кран
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

Ссылочный отвод, заданный как положительное целое число, меньшее или равное значению параметра Number of forward taps. Эквалайзер использует местоположение опорного отвода для отслеживания основной энергии канала.

`Input signal delay (samples)` - Задержка входного сигнала
`0` (по умолчанию) | неотрицательное целое число

Задержка входного сигнала в выборках относительно времени сброса эквалайзера, заданного как неотрицательное целое число. Если входной сигнал является вектором длиной больше 1, то входная задержка находится относительно начала входного вектора. Если входной сигнал является скалярным, то входная задержка соответствует первому вызову блока и первому вызову блока после переключения входного порта сброса на 1.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение LMS или RLS.

`Source of adapt weights flag` - Источник запроса на адаптацию веса отводов
`Property` (по умолчанию) | `Input port`

Источник запроса adapt tap weights, указанный как одно из следующих значений:

Property - Укажите это значение, чтобы использовать параметр Adaptive algorithm для управления, когда блок адаптирует веса отводов.
Input port - Укажите это значение, чтобы использовать входной порт обновления для управления тем, когда блок адаптирует веса отводов.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение CMA.

`Adapt tap weights` - Адаптировать веса отводов
`on` (по умолчанию) | `off`

Выберите этот параметр для адаптивного обновления весов отводов эквалайзера. Если этот параметр снят, блок сохраняет веса отводов эквалайзера неизменными.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение CMA и Источник флага адаптации весов к Property.

`Initial tap weights source` - Источник для начальных весов отводов
`Auto` (по умолчанию) | `Property`

Источник для начальных весов отводов, указанных как одно из следующих значений:

Auto - Инициализация весов отводов в соответствии со значениями по умолчанию для конкретного алгоритма, как описано в параметре Initial weights.
Property - Инициализация весов отводов с использованием значения параметра Initial weights.

`Initial weights` - Начальные веса отводов
`0` или `[0;0;1;0;0]` (по умолчанию) | скаляр | вектор столбца

Начальные веса отводов, используемые адаптивным алгоритмом, задаваемые как скалярный или NTaps-by-1 вектор. NTaps равно сумме значений параметров Количество прямых отводов и Количество отводов обратной связи. Значение по умолчанию: 0 если параметр Adaptive algorithm имеет значение LMS или RLS. Значение по умолчанию: [0;0;1;0;0] если параметр Adaptive algorithm имеет значение CMA.

Если в качестве вектора указан начальный вес, длина вектора должна быть NTaps. Если в качестве скаляра указать Начальные веса, то эквалайзер использует скалярное расширение для создания вектора длины NTaps со всеми значениями, заданными как Начальные веса.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите для параметра Initial tap weights source значение Property.

`Tap weight update period (symbols)` - Период обновления веса отводов
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Выберите период обновления веса в символах, указанный как положительное целое число. Эквалайзер обновляет веса отводов после обработки этого количества символов.

`Enable training control input` - Включить ввод управления обучением
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить входной порт Train. Если этот параметр сброшен, блок не возвращается в режим обучения после начальной тренировки по отводу.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение LMS или RLS.

`Update tap weights when not training` - Обновлять веса отводов, когда не тренируется
`on` (по умолчанию) | `off`

Выберите этот параметр, чтобы использовать режим принятия решений для обновления весов отводов эквалайзера. Если этот параметр сброшен, то после тренировки вес отводов эквалайзера остается неизменным.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm в значение LMS или RLS.

`Enable reset input` - Включить вход сброса
`off` (по умолчанию) | `on`

Настраиваемый: Да

Диагностические параметры

`Output error signal` - Включить вывод сигнала ошибки
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить выходной порт Err, содержащий сигнал ошибки эквалайзера.

Настраиваемый: Да

`Output taps weights` - Включить вывод весов отводов
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить выходной порт w, содержащий веса отводов из последнего обновления веса отводов.

Настраиваемый: Да

`Simulate using` - Тип выполняемого моделирования
`Code generation` (по умолчанию) | `Interpreted execution`

Тип выполняемого моделирования, указанный как Code generation или Interpreted execution.

Code generation - Моделирование модели с использованием сгенерированного кода C. При первом запуске моделирования Simulink ® генерирует код C для блока. Код C используется повторно для последующего моделирования, если модель не изменится. Эта опция требует дополнительного времени запуска, но скорость последующего моделирования быстрее, чемInterpreted execution.
Interpreted execution - Смоделировать модель с помощью интерпретатора MATLAB ®. Этот параметр требует меньше времени запуска, чем Code generation способ, но скорость последующего моделирования медленнее. В этом режиме можно отладить исходный код блока.

Примеры модели

DF Equalize QPSK-Modulated Signal in Simulink

DF Выравнивание QPSK-модулированного сигнала в Simulink

Применение выравнивания обратной связи принятия решения с использованием алгоритма наименьших средних квадратов (LMS) для восстановления символов QPSK, прошедших через канал AWGN.

Adaptive Equalization with Filtering and Fading Channel

Адаптивное выравнивание с фильтрацией и каналом замирания

Поведение выбранного адаптивного эквалайзера в линии связи, имеющей канал замирания. Передатчик и приемник имеют корневую фильтрацию в форме приподнятого косинусного импульса. Блок подсистемы позволяет выбирать между линейными или решающими эквалайзерами обратной связи, использующими адаптивный алгоритм наименьшего квадрата (LMS) или рекурсивного наименьшего квадрата (RLS).

Характеристики блока

Типы данных	`double` \| `single`
Многомерные сигналы	`no`
Сигналы переменного размера	`yes`

Подробнее

развернуть все

Интервал касания символа

Можно настроить эквалайзер для работы в качестве эквалайзера с интервалом символов или в качестве эквалайзера с интервалом дробных символов.

Для работы эквалайзера со скоростью, разнесенной по символам, укажите количество выборок на символ как 1. Эквалайзеры скорости передачи символов имеют отводы, разнесенные по длительности символа. Эквалайзеры скорости передачи символов чувствительны к фазе синхронизации.
Для работы эквалайзера с дробной скоростью разнесения символов укажите количество входных выборок на символ как целое число, большее, чем 1 и обеспечивают входной сигнал с избыточной выборкой при этой частоте дискретизации. Дробные эквалайзеры с разнесением символов имеют отводы, разнесенные на целую долю длительности входного символа. Дробные эквалайзеры с разнесением символов не чувствительны к фазе синхронизации.

Алгоритмы

развернуть все

Уравнители обратной связи при принятии решений

Эквалайзер обратной связи принятия решения (DFE) является нелинейным эквалайзером, который уменьшает межсимвольные помехи (ISI) в частотно-селективных каналах. Если в частотной характеристике канала имеется значение null, то DFE не повышают уровень шума. DFE состоит из отводимой линии задержки, которая хранит выборки из входного сигнала и содержит прямой фильтр и фильтр обратной связи. Прямой фильтр подобен линейному эквалайзеру. Фильтр обратной связи содержит отводимую линию задержки, входами которой являются решения, принятые по выровненному сигналу. Один раз за период символа эквалайзер выводит взвешенную сумму значений в линии задержки и обновляет веса для подготовки к следующему периоду символа.

DFE могут быть разнесенными по символам или дробными по символам.

Для эквалайзера с разнесением символов число выборок на символ K равно 1. Выходная частота дискретизации равна входной частоте дискретизации.
Для эквалайзера с дробными символами число выборок на символ, K, равно целому числу, большему 1. Обычно K равно 4 для дробных эквалайзеров, разнесенных по символам. Выходная частота дискретизации равна 1/T, а входная частота дискретизации равна K/T. Обновление веса отводов происходит с частотой вывода.

На этой схеме показан разделенный на части DFE с общим числом N весов, периодом символа T и K выборок на символ. Фильтр имеет L весов прямой связи и N-L весов обратной связи. Прямой фильтр находится вверху, а фильтр обратной связи - внизу. Если K равно 1, то результатом является DFE с разнесением по символам вместо DFE с разделением по символам.

В каждом периоде символа эквалайзер принимает K входных выборок в прямом фильтре и одну решающую или обучающую выборку в фильтре обратной связи. Затем эквалайзер выводит взвешенную сумму значений в прямых линиях задержки и линиях задержки обратной связи и обновляет весовые коэффициенты для подготовки к следующему периоду символа.

Примечание

Алгоритм для блока «Адаптивный алгоритм» в схеме совместно оптимизирует веса прямой и обратной связи. Совместная оптимизация особенно важна для сходимости в алгоритме рекурсивного наименьшего квадрата (RLS).

Дополнительные сведения см. в разделе Уравнение.

Алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)

Для алгоритма LMS в предыдущей схеме w является вектором всех весов _wi, а u является вектором всех входов _ui. На основе текущего набора весов алгоритм LMS создает новый набор весов как

wnew = wcurrent + (StepSize) ue *.

Размер шага, используемый адаптивным алгоритмом, задается как положительный скаляр. Увеличение размера шага уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к тому, что выровненный выходной сигнал становится менее стабильным. Для определения максимального размера шага, разрешенного при использовании адаптивного алгоритма LMS, используйте maxstep объектная функция. Оператор * обозначает комплексное сопряжение и вычисление ошибки e = d-y.

Алгоритм рекурсивного наименьшего квадрата (RLS)

Для алгоритма RLS в предыдущей схеме w - вектор всех весов _wi, а u - вектор всех входов _ui. На основе текущего набора входов u и матрицы обратной корреляции P алгоритм RLS сначала вычисляет вектор коэффициента усиления Калмана K как

$K \frac{=}{Pu ({ForgingFactor}^{)} +}$ uHPu.

Коэффициент забывания, используемый адаптивным алгоритмом, задается как скаляр в диапазоне (0, 1]. Уменьшение коэффициента забывания уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к тому, что выровненный выходной сигнал становится менее стабильным. H обозначает эрмитово транспонирование. На основе текущей матрицы обратной корреляции новая матрица обратной корреляции

$_{Pnew} \frac{= (1^{-}_{KuH)}}{}$ PcurrentForgedFactor.

На основе текущего набора весов алгоритм RLS создает новый набор весов как

wnew = ток + K * e.

Оператор * обозначает комплексное сопряжение и вычисление ошибки e = d-y.

Алгоритм постоянного модуля (CMA)

Для адаптивного алгоритма CMA в предыдущей схеме w - вектор всех весов _wi, а u - вектор всех входов _ui. На основе текущего набора весов адаптивный алгоритм CMA создает новый набор весов как

wnew = wcurrent + (StepSize) u * e.

Размер шага, используемый адаптивным алгоритмом, задается как положительный скаляр. Увеличение размера шага уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к тому, что выровненный выходной сигнал становится менее стабильным. Для определения максимального размера шага, разрешенного адаптивным алгоритмом CMA, используйте maxstep объектная функция. Оператор * обозначает комплексное сопряжение и вычисление ошибки e = y (R - | ^y | 2), где R - постоянная, связанная с сигнальной совокупностью.

Документация

Эквалайзер обратной связи для принятия решений

Описание

Порты

Вход

in - Входной сигнал вектор столбца

Desired - Обучающие символы вектор столбца

Зависимости

Train - Флаг эквалайзера поезда логический скаляр

Зависимости

Update - Обновить флаг весов отводов 1 | 0

Зависимости

Reset - Сбросить флаг эквалайзера 1 | 0

Зависимости

Продукция

Out - Выровненные символы вектор столбца

Err - Сигнал ошибки вектор столбца

w - Веса отводов вектор столбца

Параметры

Number of forward taps - Количество отводов прямого эквалайзера 5 (по умолчанию) | положительное целое число

Number of feedback taps - Количество отводов эквалайзера обратной связи 3 (по умолчанию) | положительное целое число

Signal constellation - Сигнальное созвездие pskmod(0:3,4,pi/4) (по умолчанию) | вектор

Number of input samples per symbol - Количество входных выборок на символ 1 (по умолчанию) | положительное целое число

Adaptive algorithm - Адаптивный алгоритм LMS (по умолчанию) | RLS | CMA

Step size - Размер шага 0.01 (по умолчанию) | положительный скаляр

Зависимости

Forgetting factor - Коэффициент забывания 0.99 (по умолчанию) | скаляр в диапазоне (0, 1]

Зависимости

Initial inverse correlation matrix - Матрица начальной обратной корреляции 0.1 (по умолчанию) | скаляр | матрица

Зависимости

Reference tap - Ссылочный кран 3 (по умолчанию) | положительное целое число

Input signal delay (samples) - Задержка входного сигнала 0 (по умолчанию) | неотрицательное целое число

Зависимости

Source of adapt weights flag - Источник запроса на адаптацию веса отводов Property (по умолчанию) | Input port

Зависимости

Adapt tap weights - Адаптировать веса отводов on (по умолчанию) | off

Зависимости

Initial tap weights source - Источник для начальных весов отводов Auto (по умолчанию) | Property

Initial weights - Начальные веса отводов 0 или [0;0;1;0;0] (по умолчанию) | скаляр | вектор столбца

Зависимости

Tap weight update period (symbols) - Период обновления веса отводов 1 (по умолчанию) | положительное целое число

Enable training control input - Включить ввод управления обучением off (по умолчанию) | on

Зависимости

Update tap weights when not training - Обновлять веса отводов, когда не тренируется on (по умолчанию) | off

Зависимости

Enable reset input - Включить вход сброса off (по умолчанию) | on

Output error signal - Включить вывод сигнала ошибки off (по умолчанию) | on

Output taps weights - Включить вывод весов отводов off (по умолчанию) | on

Simulate using - Тип выполняемого моделирования Code generation (по умолчанию) | Interpreted execution

Примеры модели

DF Выравнивание QPSK-модулированного сигнала в Simulink

Адаптивное выравнивание с фильтрацией и каналом замирания

Характеристики блока

Подробнее

Интервал касания символа

Алгоритмы

Уравнители обратной связи при принятии решений

Алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)

Алгоритм рекурсивного наименьшего квадрата (RLS)

Алгоритм постоянного модуля (CMA)

Расширенные возможности

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

См. также

Блоки

Объекты

Темы

Документация по инструментам связи

Поддержка

`in` - Входной сигнал
вектор столбца

`Desired` - Обучающие символы
вектор столбца

`Train` - Флаг эквалайзера поезда
логический скаляр

`Update` - Обновить флаг весов отводов
`1` | `0`

`Reset` - Сбросить флаг эквалайзера
`1` | `0`

`Out` - Выровненные символы
вектор столбца

`Err` - Сигнал ошибки
вектор столбца

`w` - Веса отводов
вектор столбца

`Number of forward taps` - Количество отводов прямого эквалайзера
`5` (по умолчанию) | положительное целое число

`Number of feedback taps` - Количество отводов эквалайзера обратной связи
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

`Signal constellation` - Сигнальное созвездие
`pskmod(0:3,4,pi/4)` (по умолчанию) | вектор

`Number of input samples per symbol` - Количество входных выборок на символ
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`Adaptive algorithm` - Адаптивный алгоритм
`LMS` (по умолчанию) | `RLS` | `CMA`

`Step size` - Размер шага
`0.01` (по умолчанию) | положительный скаляр

`Forgetting factor` - Коэффициент забывания
`0.99` (по умолчанию) | скаляр в диапазоне (0, 1]

`Initial inverse correlation matrix` - Матрица начальной обратной корреляции
`0.1` (по умолчанию) | скаляр | матрица

`Reference tap` - Ссылочный кран
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

`Input signal delay (samples)` - Задержка входного сигнала
`0` (по умолчанию) | неотрицательное целое число

`Source of adapt weights flag` - Источник запроса на адаптацию веса отводов
`Property` (по умолчанию) | `Input port`

`Adapt tap weights` - Адаптировать веса отводов
`on` (по умолчанию) | `off`

`Initial tap weights source` - Источник для начальных весов отводов
`Auto` (по умолчанию) | `Property`

`Initial weights` - Начальные веса отводов
`0` или `[0;0;1;0;0]` (по умолчанию) | скаляр | вектор столбца

`Tap weight update period (symbols)` - Период обновления веса отводов
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`Enable training control input` - Включить ввод управления обучением
`off` (по умолчанию) | `on`

`Update tap weights when not training` - Обновлять веса отводов, когда не тренируется
`on` (по умолчанию) | `off`

`Enable reset input` - Включить вход сброса
`off` (по умолчанию) | `on`

`Output error signal` - Включить вывод сигнала ошибки
`off` (по умолчанию) | `on`

`Output taps weights` - Включить вывод весов отводов
`off` (по умолчанию) | `on`

`Simulate using` - Тип выполняемого моделирования
`Code generation` (по умолчанию) | `Interpreted execution`

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