Документация

Выравнивание векторного сигнала в MATLAB

Вы можете использовать mlseeq функции или comm.MLSEEqualizer Системный объект для выравнивания MLSE в MATLAB ®. Примеры в этом разделе называют mlseeq функция. Аналогичный рабочий процесс применяется при использовании comm.MLSEEqualizer Системный объект. Примеры использования объекта System см. в разделе comm.MLSEEqualizer Страница ссылки на системный объект.

mlseeq функция имеет два режима работы:

Если вы не обрабатываете ряд векторов и не хотите указывать преамбулу или постамблю, рабочие режимы почти идентичны. Они отличаются тем, что режим непрерывной работы имеет задержку, в то время как режим перезагрузки не действует. В следующем примере используется режим перезагрузки. При изменении примера для выполнения в режиме непрерывной работы будет наблюдаться задержка в выравниваемом выводе. Дополнительные сведения об этой задержке см. в разделе Задержки в режиме непрерывной работы.

M = 4; 
msg = pskmod([1 2 2 0 3 1 3 3 2 1 0 2 3 0 1]',M);

chcoeffs = [.986; .845; .237; .12345+.31i];
filtmsg = filter(chcoeffs,1,msg);

const = pskmod([0:M-1],M);
tblen = 10;
chanest = chcoeffs;

msgEq = mlseeq(filtmsg,chanest,const,tblen,'rst');
isequal(msg,msgEq)

ans = logical
   1

Выравнивание сигналов в режиме непрерывной работы

Если данные разбиты на последовательность векторов (например, обрабатываемых в цикле), режим непрерывной работы является подходящим способом использования mlseeq функция. В режиме непрерывной работы, mlseeq может сохранять информацию о своем внутреннем состоянии для использования в последующем вызове и может инициализироваться с использованием ранее сохраненной информации о состоянии. Выбор режима непрерывной работы при вызове mlseeq, указать 'cont' в качестве входного аргумента.

sm = [];
ts = [];
ti = [];
for ...
    [y,sm,ts,ti] = mlseeq(x,chcoeffs,const,tblen,'cont',nsamp,sm,ts,ti);
...
end

y = mlseeq(ones(1,10),1,[-7:2:7],3,'cont')

y =
    -7   -7   -7    1    1    1    1    1    1    1

numsym = 200; % Number of symbols in each iteration
numiter = 25; % Number of iterations

M = 4; % Use 4-PSK modulation
qpskMod = comm.QPSKModulator('PhaseOffset',0);

chcoeffs = [1 ; 0.25]; % Channel coefficients
chanest = chcoeffs; % Channel estimate

const = qpskMod((0:M-1)');
tblen = 10;
nsamp = 1;
sm = [];
ts = [];
ti = [];

fullmodmsg = [];
fullfiltmsg = [];
fullrx = [];

for jj = 1:numiter
    msg = randi([0 M-1],numsym,1); % Random signal vector
    modmsg = qpskMod(msg); % PSK-modulated signal
    filtmsg = filter(chcoeffs,1,modmsg); % Filtered signal
    % Equalize the signal.
    [rx,sm,ts,ti] = mlseeq(filtmsg,chanest,const, ...
        tblen,'cont',nsamp,sm,ts,ti);
    % Update vectors with cumulative results.
    fullmodmsg = [fullmodmsg; modmsg];
    fullfiltmsg = [fullfiltmsg; filtmsg];
    fullrx = [fullrx; rx];
end

hErrorCalc = comm.ErrorRate('ReceiveDelay',10);
err = step(hErrorCalc, fullmodmsg, fullrx);
numsymerrs = err(1)

numsymerrs = 0

h = scatterplot(fullfiltmsg); 
hold on;
scatterplot(fullrx,1,0,'r*',h);
legend('Filtered signal before equalization','Equalized signal',...
   'Location','NorthOutside');
hold off; 

Использование преамбулы или постамбы

Некоторые системы включают в себя последовательность известных символов в начале или конце набора данных. Известная последовательность в начале или конце называется преамбулой или постамблой соответственно. mlseeq функция может вместить преамбулу и постамблю, которые уже включены в его входной сигнал. При вызове функции преамбула и постамбль задаются как целочисленные векторы, представляющие последовательность известных символов путем индексирования в вектор созвездия сигнала. Например, вектор преамбулы [1 4 4] и 4-PSK созвездие сигналов [1 j -1 -j] указывает, что модулированный сигнал начинается с [1 -j -j].

Если система использует преамбулу без postamble, используйте вектор postamble [] при вызове mlseeq. Если система использует postamble без преамбулы, используйте вектор преамбулы [].

M = 4; 
tblen = 16;
nsamp = 1;
preamble = [3;1];
msgLen = 500;

const = pskmod(0:3,4);

msgData = randi([0 M-1],msgLen,1);
msgData = [preamble; msgData];
msgSym = pskmod(msgData,M);

chcoeffs = [0.623; 0.489+0.234i; 0.398i; 0.21];
chanest = chcoeffs;
msgFilt = filter(chcoeffs,1,msgSym);
msgRx = awgn(msgFilt,9,'measured');

eqSym = mlseeq(msgRx,chanest,const,tblen,'rst',nsamp,preamble,[]);
[nsymerrs,ser] = symerr(msgSym,eqSym)

nsymerrs = 8

ser = 0.0159

Использование выравнивателей MLSE в Simulink

Блок выравнивания MLSE использует алгоритм Витерби для выравнивания линейно модулированного сигнала через дисперсный канал. Блок выводит оценку последовательности максимального правдоподобия (MLSE) сигнала, используя вашу оценку канала, смоделированного как фильтр конечного входного отклика (FIR). При использовании блока MLSE Equalizer задается оценка канала и совокупность сигналов входного сигнала. Кроме того, в качестве входных параметров блока корректора MLSE можно указать преамбулу ожидаемого входного сигнала и postamble.

Выравнивание MLSE с динамически изменяющимся каналом

Используйте эквалайзер оценки последовательности максимального правдоподобия (MLSE) для выравнивания эффектов многолучевого канала рэлеевского замирания. Эквалайзер MLSE вводит данные, которые прошли через изменяющийся во времени дисперсный канал и оценку канала. Оценка канала содержит динамически развивающиеся канальные коэффициенты двухпутного канала рэлеевского замирания.

BER = 0.033645