Exponenta Banner
exponenta event banner

normlms

(Подлежит удалению) Построить нормализованный объект адаптивного алгоритма наименьшего квадрата (LMS)

свернуть все на странице

normlms будет удален в следующем выпуске. Рассмотрите возможность использования comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback вместо этого.

Синтаксис

alg = normlms(stepsize)
alg = normlms(stepsize,bias)

Описание

normlms создает объект адаптивного алгоритма, который можно использовать с lineareq функции или dfe для создания объекта эквалайзера. Затем можно использовать объект эквалайзера с помощью equalize функция выравнивания сигнала. Дополнительные сведения о процессе выравнивания сигнала см. в разделе Выравнивание.

alg = normlms(stepsize) создает объект адаптивного алгоритма на основе нормализованного алгоритма наименьшего среднего квадрата (LMS) с размером шага stepsize и параметр смещения, равный нулю.

alg = normlms(stepsize,bias) устанавливает параметр смещения нормализованного алгоритма LMS. bias должно быть в диапазоне от 0 до 1. Алгоритм использует параметр смещения для преодоления трудностей, когда входной сигнал алгоритма мал.

Свойства

В таблице ниже описаны свойства нормализованного объекта адаптивного алгоритма LMS. Сведения о просмотре или изменении значений объекта адаптивного алгоритма см. в разделе Выравнивание.

СобственностьОписание
AlgTypeФиксированное значение, 'Normalized LMS'
StepSizeПараметр размера шага LMS, неотрицательное вещественное число
LeakageFactorКоэффициент утечки LMS, действительное число от 0 до 1. Значение 1 соответствует обычному алгоритму обновления веса, в то время как значение 0 соответствует алгоритму обновления без памяти.
BiasНормализованный параметр смещения LMS, неотрицательное вещественное число

Примеры

свернуть все

В этом примере настраиваются рекомендуемые comm.LinearEqualizer Системные object™ и устаревшие lineareq с сопоставимыми настройками.

Инициализация переменных и поддерживающих объектов

d = randi([0 3],1000,1);
x = pskmod(d,4,pi/4);
r = awgn(x,25);
sps = 2; %samples per symbol for oversampled cases
nTaps = 6;
txFilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter('FilterSpanInSymbols',nTaps, ...
    'OutputSamplesPerSymbol',4);
rxFilter = comm.RaisedCosineReceiveFilter('FilterSpanInSymbols',nTaps, ...
    'InputSamplesPerSymbol',4,'DecimationFactor',2);
x2 = txFilter(x);
r2 = rxFilter(awgn(x2,25,0.5));
filterDelay = txFilter.FilterSpanInSymbols/2 + ...
    rxFilter.FilterSpanInSymbols/2; % Total filter delay in symbols

Чтобы сравнить выровненный выходной сигнал, постройте график совокупностей с использованием кода, например:

% plot(yNew,'*')
% hold on
% plot(yOld,'o')
% hold off; legend('New Eq','Old Eq'); grid on

Использовать алгоритм LMS с линейным эквалайзером

Настроить lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми параметрами. LeakageFactor удалено из алгоритма LMS. comm.LinearEqualizer Система object™ предполагает, что коэффициент утечки всегда равен 1.

eqOld = lineareq(5,lms(0.05),pskmod(0:3,4,pi/4))
eqOld =
  EqType: 'Linear Equalizer'
  AlgType: 'LMS'
  nWeights: 5
  nSampPerSym: 1
  RefTap: 1
  SigConst: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  StepSize: 0.0500
  LeakageFactor: 1
  Weights: [0 0 0 0 0]
  WeightInputs: [0 0 0 0 0]
  ResetBeforeFiltering: 1
  NumSamplesProcessed: 0

eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',5,'Algorithm','LMS','StepSize',0.05, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'ReferenceTap',1)
eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 5
  StepSize: 0.0500
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 1
  InputDelay: 0
  InputSamplesPerSymbol: 1
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

Вызовите эквалайзеры.

yOld = equalize(eqOld,r);
yNew = eqNew(r);

Использование линейных выравнивателей с учетом задержек сигнала

Настроить lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми параметрами. Фильтры передачи и приема приводят к задержке сигнала между сигналами передачи и приема. Учтите эту задержку, установив RefTap имущества lineareq к значению, близкому к значению задержки в выборках. Дополнительно, nWeights должно быть установлено значение больше, чем RefTap.

eqOld = lineareq(filterDelay*sps+4,lms(0.01),pskmod(0:3,4,pi/4),sps);
eqOld.RefTap = filterDelay*sps+1 % Adjust to synchronize with delayed signal 
eqOld =
  EqType: 'Linear Equalizer'
  AlgType: 'LMS'
  nWeights: 16
  nSampPerSym: 2
  RefTap: 13
  SigConst: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  StepSize: 0.0100
  LeakageFactor: 1
  Weights: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
  WeightInputs: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
  ResetBeforeFiltering: 1
  NumSamplesProcessed: 0


eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',16,'Algorithm','LMS','StepSize',0.01, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'InputSamplesPerSymbol',sps, ...
    'ReferenceTap',filterDelay*sps+1,'InputDelay',0)
eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 16
  StepSize: 0.0100
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 13
  InputDelay: 0
  InputSamplesPerSymbol: 2
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

Вызовите эквалайзеры. Когда ResetBeforeFiltering имеет значение true, каждый вызов equalize объект сбрасывает эквалайзер. Получение вызова эквивалентного поведения reset после каждого вызова comm.LinearEqualizer объект.

yOld1 = equalize(eqOld,r,x(1:100));
yOld2 = equalize(eqOld,r,x(1:100));

yNew1 = eqNew(r,x(1:100));
reset(eqNew)
yNew2 = eqNew(r,x(1:100));

В comm.LinearEqualizer объект, InputDelay используется для синхронизации с задержанным сигналом. NumTaps и ReferenceTap не зависят от значения задержки. Мы можем уменьшить количество отводов, используя InputDelay для синхронизации вместо ссылки. Уменьшение числа отводов также уменьшает собственный шум эквалайзера.

eqNew = comm.LinearEqualizer('NumTaps',11,'Algorithm','LMS','StepSize',0.01, ...
    'Constellation',pskmod(0:3,4,pi/4),'InputSamplesPerSymbol',sps, ...
    'ReferenceTap',6,'InputDelay',filterDelay*sps)
eqNew = comm.LinearEqualizer with properties:
  Algorithm: 'LMS'
  NumTaps: 11
  StepSize: 0.0100
  Constellation: [0.7071 + 0.7071i -0.7071 + 0.7071i -0.7071 - 0.7071i 0.7071 - 0.7071i]
  ReferenceTap: 6
  InputDelay: 12
  InputSamplesPerSymbol: 2
  TrainingFlagInputPort: false
  AdaptAfterTraining: true
  InitialWeightsSource: 'Auto'
  WeightUpdatePeriod: 1

yNew1 = eqNew(r2,x(1:100));
reset(eqNew)
yNew2 = eqNew(r2,x(1:100));

Алгоритмы

Ссылаясь на схемы, представленные в уравнении, определите w как вектор всех весов wi и определите u как вектор всех входов ui. На основе текущего набора весов w этот адаптивный алгоритм создает новый набор весов, заданный

(Коэффициент изменения) w + (StepSize) u * euHu + Смещение

где оператор * обозначает комплексный конъюгат, а H обозначает эрмитово транспонирование.

Вопросы совместимости

развернуть все

Предупреждает, начиная с R2020a

Ссылки

[1] Фарханг-Боруджени, Б., Адаптивные фильтры: теория и применение, Чичестер, Англия, Джон Уайли и сыновья, 1998.

См. также

Объекты

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам связи

Поддержка