Exponenta Banner
exponenta event banner

varlms

(Подлежит удалению) Построить объект адаптивного алгоритма с переменным размером шага наименьшего квадрата (LMS)

свернуть все на странице

varlms будут удалены в будущем выпуске. Использовать comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback вместо этого.

Синтаксис

alg = varlms(initstep,incstep,minstep,maxstep)

Описание

varlms 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 = varlms(initstep,incstep,minstep,maxstep) строит объект адаптивного алгоритма на основе алгоритма наименьшего квадрата переменного ступенчатого размера (LMS). initstep - начальное значение параметра размера шага. incstep - это приращение, на которое размер шага изменяется от итерации к итерации. minstep и maxstep - это пределы, между которыми размер шага может изменяться.

Свойства

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

СобственностьОписание
AlgTypeФиксированное значение, 'Variable Step Size LMS'
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.
InitStepНачальное значение размера шага при запуске алгоритма
IncStepПриращение, на которое изменяется размер шага от итерации к итерации
MinStepМинимальное значение размера шага
MaxStepМаксимальное значение размера шага

Кроме того, при использовании этого объекта адаптивного алгоритма для создания объекта эквалайзера (через lineareq или dfe функция), объект эквалайзера имеет StepSize собственность. Значение свойства является вектором, который перечисляет текущий размер шага для каждого веса в эквалайзере.

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 текущих весов wi и определите u как вектор всех входов ui. На основе текущего размера шага, λ, этот адаптивный алгоритм сначала вычисляет величину

μ0 = μ + (IncStep) Ре (ггпрев)

где g = ue *, gprev - аналогичное выражение из предыдущей итерации, а оператор * обозначает комплексное сопряжение.

Затем новый размер шага задается

  • мк0, если он находится между MinStep и MaxStep

  • MinStep, если мк0 < MinStep

  • MaxStep, если мк0 > MaxStep

Новый набор весов задается

(LeakageFactor) w + 2 мкм g *

Вопросы совместимости

развернуть все

Предупреждает, начиная с R2020a

Ссылки

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

См. также

Объекты

Темы

Представлен до R2006a

Документация по инструментам связи

Поддержка