Exponenta Banner
exponenta event banner

lteEqualizeMMSE

Выравнивание MMSE

свернуть все на странице

Синтаксис

[out, csi] = lteEqualityMMSE (rxgrid, channel elest, noiseest)

Описание

пример

[out,csi] = lteEqualizeMMSE(rxgrid,channelest,noiseest) возвращает выровненные данные в многомерном массиве, out. Выравнивание MMSE применяется к принятой сетке ресурсов данных в матрице, rxgrid, используя информацию о канале в channelest матрица. noiseest - оценка спектральной плотности мощности принимаемого шума.

В качестве альтернативы, вход channelest может быть предоставлен в виде 3-D массива размера NRE-by-NRxAnts-by-P и вход rxgrid может быть предоставлена в виде матрицы размера NRE-by-NRxAnts. В этом случае первые два измерения были уменьшены до одного измерения посредством соответствующего индексирования по частоте и временному местоположению интересующих элементов ресурса, обычно для одного физического канала. Выходы, out и csi, имеют размер (N × M) -by-P .

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Уравнять принятый сигнал для R.4 RMC после оценки канала. Используйте эквалайзер MMSE.

Создание структуры конфигурации для всей соты и формирование сигнала передачи. Конфигурирование канала распространения.

enb = lteRMCDL('R.4');
[txSignal,~,info] = lteRMCDLTool(enb,[1;0;0;1]);

chcfg.DelayProfile = 'EPA';
chcfg.NRxAnts = 1;
chcfg.DopplerFreq = 70;
chcfg.MIMOCorrelation = 'Low';
chcfg.SamplingRate = info.SamplingRate;
chcfg.Seed = 1;
chcfg.InitPhase = 'Random';
chcfg.InitTime = 0;

txSignal = [txSignal; zeros(15,1)];
N = length(txSignal);
noise = 1e-3*complex(randn(N,chcfg.NRxAnts),randn(N,chcfg.NRxAnts));
rxSignal = lteFadingChannel(chcfg,txSignal)+noise;

Выполните синхронизацию и демодуляцию OFDM.

offset = lteDLFrameOffset(enb,rxSignal);
rxGrid = lteOFDMDemodulate(enb,rxSignal(1+offset:end,:));

Создайте структуру конфигурации оценки канала и выполните оценку канала.

cec.FreqWindow = 9;
cec.TimeWindow = 9;
cec.InterpType = 'Cubic';
cec.PilotAverage = 'UserDefined';
cec.InterpWinSize = 3;
cec.InterpWindow = 'Causal';
[hest,noiseEst] = lteDLChannelEstimate(enb, cec, rxGrid);

Выравнивание и построение графика полученных и выровненных сеток.

eqGrid = lteEqualizeMMSE(rxGrid, hest, noiseEst);
subplot(2,1,1)
surf(abs(rxGrid))
title('Received grid')
xlabel('OFDM symbol')
ylabel('Subcarrier')

subplot(2,1,2)
surf(abs(eqGrid))
title('Equalized grid')
xlabel('OFDM symbol')
ylabel('Subcarrier')

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title Received grid contains an object of type surface. Axes 2 with title Equalized grid contains an object of type surface.

Открыть сценарий в реальном времени

Этот пример применяет выравнивание MMSE к принятому сигналу для R.5 опорного канала измерения (RMC) после оценки канала.

Установите для опорного канала измерения DL значение R.5

enb = lteRMCDL('R.5');

Настройка конфигурации оценщика канала PilotAverage поле в UserDefined. Как показано далее: усреднение окна из 9 элементов ресурса как в частотной, так и во временной области, кубическая интерполяция с случайным окном.

cec = struct('FreqWindow',9,'TimeWindow',9,'InterpType','cubic');
cec.PilotAverage = 'UserDefined';
cec.InterpWinSize = 1;
cec.InterpWindow = 'Causal';

Создать txWaveform.

txWaveform = lteRMCDLTool(enb,[1;0;0;1]);
n = length(txWaveform);

Применить случайный шум к передаваемому сигналу и сохранить как rxWaveform.

rxWaveform = repmat(txWaveform,1,2)+complex(randn(n,2),randn(n,2))*1e-3;

Затем демодулируют принятые данные.

rxGrid = lteOFDMDemodulate(enb,rxWaveform);

Затем выполните оценку канала.

[hest,n0] = lteDLChannelEstimate(enb,cec,rxGrid);

Наконец, примените выравнивание MMSE.

out = lteEqualizeMMSE(rxGrid,hest,n0);

Показать график рассеяния одного носителя компонента.

scatterplot(out(:,1))

Figure Scatter Plot contains an axes. The axes with title Scatter plot contains an object of type line. This object represents Channel 1.

Входные аргументы

свернуть все

Полученная сетка ресурсов данных, заданная как 3-D числовой массив или 2-D числовая матрица. В качестве 3-D числового массива он имеет размер N-by-M-by-NRxAnts, где N - количество поднесущих, M - количество символов OFDM, и NRxAnts - количество приемных антенн.

Альтернативно, как 2-D числовая матрица, она имеет размер NRE-by-NRxAnts. В этом случае первые два измерения были уменьшены до одного измерения посредством соответствующего индексирования по частоте и временному местоположению интересующих элементов ресурса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Информация о канале, заданная как 4-D числовой массив или 3-D числовой массив. В качестве 4-D числового массива он имеет размер N-by-M-by-NRxAnts-по-П. N - количество поднесущих, M - количество символов OFDM, NRxAnts - количество приемных антенн, а P - количество передающих антенн. Каждый элемент представляет собой комплексное число, представляющее узкополосный канал для каждого элемента ресурса и для каждой линии связи между передающей и приемной антеннами. Эта матрица может быть получена с помощью команды оценки канала. lteDLChannelEstimate.

Альтернативно, как 3-D числовой массив, он имеет размер NRE-by-NRxAnts-по-П. В этом случае первые два измерения были уменьшены до одного измерения посредством соответствующего индексирования по частоте и временному местоположению интересующих элементов ресурса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Оценка мощности шума, заданная как числовой скаляр. Это оценка спектральной плотности мощности принимаемого шума на RE на rxgrid.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Выровненные выходные данные, возвращаемые как 3-D числовой массив или 2-D числовая матрица. В качестве 3-D числового массива он имеет размер N-на-M-на-P, где N - количество поднесущих, M - количество символов OFDM, и P - количество передающих антенн.

Или, если channelest предоставляется в виде массива 3-D, out - 2-D числовая матрица размера (N × M) -by-P. В этом случае первые два измерения были уменьшены до одного измерения посредством соответствующего индексирования по частоте и временному местоположению интересующих элементов ресурса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double
Поддержка комплексного номера: Да

Информация о состоянии мягкого канала, возвращаемая в виде 3-D числового массива того же размера, что и out. В качестве 3-D числового массива он имеет размер N-на-M-на-P, где N - количество поднесущих, M - количество символов OFDM, и P - количество передающих антенн. csi обеспечивает оценку (через MMSE) коэффициента усиления принятого RE для каждого принятого RE.

Или, если channelest предоставляется в виде массива 3-D, csi - 2-D числовая матрица размера (N × M) -by-P. В этом случае первые два измерения были уменьшены до одного измерения посредством соответствующего индексирования по частоте и временному местоположению интересующих элементов ресурса, обычно для одного физического канала.

Типы данных: double

См. также

| | | | | |

Представлен в R2014a

Документация по инструментам LTE

Поддержка