comm.MER

Измерьте коэффициент ошибки модуляции

Описание

The comm.MER(отношение ошибок модуляции) объект измеряет отношение сигнал/шум (ОСШ) в приложениях цифровой модуляции. Можно использовать измерения MER для определения производительности системы в приложениях связи. Для примера, определение того, соответствует ли система DVB-T применимым стандартам радиопередачи, требует точных измерений MER. Блок измеряет все выходы в дБ.

Для измерения коэффициента ошибки модуляции:

Определите и настройте свой объект MER. См. «Конструкция».
Функции step для измерения коэффициента ошибки модуляции в соответствии со свойствами comm.MER. Поведение step характерен для каждого объекта в тулбоксе.

Примечание

Начиная с R2016b, вместо использования step метод для выполнения операции, заданной Системной object™, можно вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция. Для примера, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполнять эквивалентные операции.

Конструкция

MER = comm.MER создает коэффициент ошибки модуляции (MER) Системного объекта, MER. Этот объект измеряет отношение сигнал/шум (ОСШ) в приложениях цифровой модуляции.

MER = comm.MER(Name,Value) создает MER объект с каждым заданным набором свойств до заданного значения. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1, Value1..., NameN, ValueN).

Пример: MER = comm.MER('ReferenceSignalSource','Estimated from reference constellation') создает объект, MER, который измеряет MER принятого сигнала при помощи ссылки созвездия.

Свойства

`ReferenceSignalSource`	Источник опорного сигнала Источник опорного сигнала, заданный как `'Input port'` (по умолчанию) или `'Estimated from reference constellation'`. Чтобы предоставить явный опорный сигнал, против которого измеряется входной сигнал, установите это свойство равным `'Input port'`. Чтобы измерить MER входного сигнала относительно ссылочного созвездия, задайте это свойство как `'Estimated from reference constellation'`.
`ReferenceConstellation`	Ссылочное созвездие Ссылочное созвездие, заданное как вектор. Это свойство доступно, когда `ReferenceSignalSource` свойство `'Estimated from reference constellation'`. Значение по умолчанию является `[0.7071 - 0.7071i; -0.7071 - 0.7071i; -0.7071 + 0.7071i; 0.7071 + 0.7071i]`, что соответствует стандартному созвездию QPSK. Можно вывести точки созвездия с помощью функций модуляции или объектов. Для примера, чтобы вывести ссылку созвездие для сигнала 16-QAM, можно использовать `qammod(0:15,16)`.
`MeasurementIntervalSource`	Источник интервала измерения Источник интервала измерения, заданный как один из следующих: `'Input length'` (по умолчанию), `'Entire history'`, `'Custom'`, или `'Custom with periodic reset'`. Это свойство влияет только на RMS и максимальные выходы MER. Чтобы вычислить MER, используя только текущие выборки, задайте для этого свойства `'Input length'`. Чтобы вычислить MER для всех выборок, установите это свойство на `'Entire history'`. Чтобы вычислить MER за заданный интервал и использовать скользящее окно, задайте для этого свойства значение `'Custom'`. Чтобы вычислить MER за заданный интервал и сбросить объект каждый раз, когда интервал измерения будет заполнен, установите это свойство на `'Custom with periodic reset'`.
`MeasurementInterval`	Интервал измерения Интервал измерения, за который вычисляется MER, заданный в выборках как действительное положительное целое число. Это свойство доступно при `MeasurementIntervalSource` является `'Custom'` или `'Custom with periodic reset'`. Значение по умолчанию является `100`.
`AveragingDimensions`	Средние размерности Средние размерности, заданные как положительное целое число или вектор-строка положительных целых чисел. Это свойство определяет размерности, по которым выполняется усреднение. Для примера, чтобы среднее значение между строками, установите это свойство равным `2`. Значение по умолчанию является `1`. Объект поддерживает входы переменного размера по размерностям, в которых происходит среднее значение. Однако вход для неусредненных размерностей должен оставаться постоянным между `step` вызовы. Для примера, если вход имеет размер `[4 3 2]` и `Averaging dimensions` является `[1 3]`, размер выхода `[1 3 1]`, и второе измерение должно оставаться фиксированным на `3`.
`MinimumMEROutputPort`	Минимальный выходной порт измерения Минимальный выходной порт измерения MER, заданный как логический скаляр. Чтобы создать выход порт для минимальных измерений MER, установите это свойство равным `true`. Значение по умолчанию является `false`.
`XPercentileMEROutputPort`	X выходной порт MER -percentile X выходной порт MER -percentile, заданный как логический скаляр. Чтобы создать выходной порт для измерений X -percentile MER, установите это свойство `равным true`. Измерения X -percentile MER сохраняются до тех пор, пока вы не сбросите объект. Эти измерения вычисляются при помощи всех входных кадров с момента последнего сброса. Значение по умолчанию является `false`.
`XPercentileValue`	X значение -percentile X -личное значение, выше которого падает X% измерений MER, заданное в виде действительного скаляра от `0` на `100`. Это свойство применяется при `XPercentileMEROutputPort` является `true`. Значение по умолчанию является `95`.
`SymbolCountOutputPort`	Выходной порт счетчика символов Выходной порт подсчета символов, заданный как логический скаляр. Чтобы вывести количество накопленных символов, используемых для вычисления X измерений MER, установите это свойство на `true`. Это свойство доступно при `XPercentileMEROutputPort` свойство `true`. Значение по умолчанию является `false`.

Методы

шаг	Измерьте коэффициент ошибки модуляции

Общий для всех системных объектов
`release`	Разрешить изменение значения свойства системного объекта
`reset`	Сброс внутренних состояний Системного объекта

Примеры

свернуть все

Измерение MER шумного 16-QAM модулированного сигнала

Открыть Live Script

Создайте объект MER, который выводит минимальный MER, 90-процентный MER и количество символов.

mer = comm.MER('MinimumMEROutputPort',true, ...
    'XPercentileMEROutputPort',true,'XPercentileValue',90,...
    'SymbolCountOutputPort',true);

Сгенерируйте случайные данные. Примените 16-QAM модуляцию со средней единичной степенью. Передайте сигнал через канал AWGN.

data = randi([0 15],1000,1);
refsym = qammod(data,16,'UnitAveragePower',true);
rxsym = awgn(refsym,20);

Определите значения RMS, минимального и 90-го процентиля MER.

[MERdB,MinMER,PercentileMER,NumSym] = mer(refsym,rxsym)

MERdB = 20.1071

MinMER = 11.4248

PercentileMER = 16.5850

NumSym = 1000

Измерьте MER с помощью ссылочного созвездия

Открыть Live Script

Сгенерируйте символы случайных данных и примените 8-PSK модуляцию.

d = randi([0 7],2000,1);
txSig = pskmod(d,8,pi/8);

Пропустите модулированный сигнал через канал AWGN.

rxSig = awgn(txSig,30);

Создайте объект MER. Измерьте MER, используя переданный сигнал в качестве опорного.

mer = comm.MER;
mer1 = mer(txSig,rxSig);

Отпустите объект MER. Установите объект, чтобы использовать ссылку созвездие для выполнения измерений MER.

release(mer)
mer.ReferenceSignalSource = 'Estimated from reference constellation';
mer.ReferenceConstellation = pskmod(0:7,8,pi/8);

Измерьте MER, используя только принятый сигнал в качестве входа. Проверьте, что результат совпадает с результатом, полученным с опорным сигналом.

mer2 = mer(rxSig);
[mer1 mer2]

ans = 1×2

   30.0271   30.0271

Измерьте MER с помощью пользовательского интервала измерения

Открыть Live Script

Измерьте MER сигнала шумного 8-PSK с помощью двух типов пользовательских интервалов измерения. Отображение результатов.

Установите количество систем координат, M, и количество подкадров на систему координат, K.

M = 2;
K = 5;

Установите количество символов в подкадре. Вычислите соответствующую длину системы координат.

sfLen = 100;
frmLen = K*sfLen

frmLen = 500

Создайте объект MER. Сконфигурируйте объект, чтобы использовать пользовательский интервал измерения, равный длине системы координат.

mer1 = comm.MER('MeasurementIntervalSource','Custom', ...
    'MeasurementInterval',frmLen);

Сконфигурируйте объект для измерения MER с помощью 8-PSK ссылочного созвездия.

mer1.ReferenceSignalSource = 'Estimated from reference constellation';
mer1.ReferenceConstellation = pskmod(0:7,8,pi/8);

Создайте объект MER и сконфигурируйте его с помощью интервала измерения 500 символов с периодическим сбросом. Сконфигурируйте объект для измерения MER с помощью 8-PSK ссылочного созвездия.

mer2 = comm.MER('MeasurementIntervalSource','Custom with periodic reset', ...
    'MeasurementInterval',frmLen);
mer2.ReferenceSignalSource = 'Estimated from reference constellation';
mer2.ReferenceConstellation = pskmod(0:7,8,pi/8);

Инициализируйте MER и массивы сигнал-шум.

merNoReset = zeros(K,M);
merReset = zeros(K,M);
snrdB = zeros(K,M);

Измерьте MER для сигнала шумного 8-PSK, используя оба объекта. ОСШ увеличивается на 1 дБ от субкадра до субкадра. Для merNoResetдля вычисления оценки используются 500 самых последних символов. В этом случае скользящее окно используется так, что вся система координат данных используется в качестве базиса для оценки. Для merResetсимволы удаляются каждый раз, когда встречается новая система координат.

for m = 1:M
    for k = 1:K
        data = randi([0 7],sfLen,1);
        txSig = pskmod(data,8,pi/8);
        snrdB(k,m) = k+(m-1)*K+7;
        rxSig = awgn(txSig,snrdB(k,m));
        merNoReset(k,m) = mer1(rxSig);
        merReset(k,m) = mer2(rxSig);
    end
end

Отобразите MER, измеренный с помощью двух подходов. Оконная обработка, используемая в первом случае, обеспечивает среднее значение по субкадрам. Во втором случае объект MER сбрасывается после первой системы координат, так что вычисленные значения MER более точно отражают текущий ОСШ.

stairs(snrdB(:),[merNoReset(:) merReset(:)])
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('MER (%)')
legend('No Reset','Periodic Reset')

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type stair. These objects represent No Reset, Periodic Reset.

Измерьте MER по разным размерностям

Открыть Live Script

Создайте объекты модулятора и демодулятора OFDM.

ofdmmod = comm.OFDMModulator('FFTLength',32,'NumSymbols',4);
ofdmdemod = comm.OFDMDemodulator('FFTLength',32,'NumSymbols',4);

Определите количество поднесущих и символов в сигнале OFDM.

ofdmDims = info(ofdmmod);
numSC = ofdmDims.DataInputSize(1)

numSC = 21

numSym = ofdmDims.DataInputSize(2)

numSym = 4

Сгенерируйте случайные символы и примените QPSK модуляцию.

msg = randi([0 3],numSC,numSym);
modSig = pskmod(msg,4,pi/4);

OFDM модулирует сигнал QPSK. Передайте сигнал через канал AWGN. Демодулируйте сигнал с шумом.

txSig = ofdmmod(modSig);
rxSig = awgn(txSig,10,'measured');
demodSig = ofdmdemod(rxSig);

Создайте объект MER, где результат усредняется по поднесущим. Измерьте MER. Существует четыре значения, соответствующие каждому из 4 символов OFDM.

mer = comm.MER('AveragingDimensions',1);
modErrorRatio = mer(demodSig,modSig)

modErrorRatio = 1×4

   11.2338   12.5315   12.8882   12.7015

Перезаписать объект MER, где результат усредняется по символам OFDM. Измерьте MER. Существует 21 запись, соответствующая каждой из 21 поднесущих.

mer = comm.MER('AveragingDimensions',2);
modErrorRatio = mer(demodSig,modSig)

modErrorRatio = 21×1

   10.8054
   14.9655
   14.5721
   13.6024
   13.0132
   12.1391
   10.4012
    9.5017
    8.8055
   13.3824
      ⋮

Измерьте MER и среднее значение как по поднесущим, так и по символам OFDM.

mer = comm.MER('AveragingDimensions',[1 2]);
modErrorRatio = mer(demodSig,modSig)

modErrorRatio = 12.2884

Алгоритмы

MER является мерой ОСШ в модулированном сигнале, вычисленном в дБ. MER над N символами

$MER = 10 \cdot \log_{10} (\frac{\sum_{n = 1}^{N} (I_{k}^{2} + Q_{k}^{2})}{\sum_{n = 1}^{N} (e_{k})}) дБ,$

MER для k-го символа

$M E R_{k} = 10 * \log_{10} (\frac{\frac{1}{N} \sum_{n = 1}^{N} (I_{k}^{2} + Q_{k}^{2})}{e_{k}}) dB .$

Минимальный MER представляет минимальное значение MER в пакете, или

$M E R_{\min} = \min_{k \in [1, ..., N]} {M E R_{k}},$

где:

_ek = $e_{k} = {(I_{k} - {\tilde{I}}_{k})}^{2} + {(Q_{k} - {\tilde{Q}}_{k})}^{2}$
_Ik = Синфазное измерение k-го символа в пакете
_Qk = Квадратурное измерение фазы k-го символа в пакете
_Ik и _Qk представляют идеальные (ссылочные) значения. ${\tilde{I}}_{k}$ и ${\tilde{Q}}_{k}$ представление измеренных (принятых) символов.

Блок вычисляет X MER -percentile путем создания гистограммы всех входящих значений _MERk. Этот выход предоставляет значение MER, выше которого падает X% от значений MER.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

Указания и ограничения по применению:

Смотрите Системные объекты в Генерации кода MATLAB (MATLAB Coder).

См. также

comm.ACPR | comm.CCDF | comm.EVM

Введенный в R2012a

Документация

comm.MER

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Примеры

Измерение MER шумного 16-QAM модулированного сигнала

Измерьте MER с помощью ссылочного созвездия

Измерьте MER с помощью пользовательского интервала измерения

Измерьте MER по разным размерностям

Алгоритмы

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

См. также

Документация Communications Toolbox

Поддержка

Документация

comm.MER

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Примеры

Измерение MER шумного 16-QAM модулированного сигнала

Измерьте MER с помощью ссылочного созвездия

Измерьте MER с помощью пользовательского интервала измерения

Измерьте MER по разным размерностям

Алгоритмы

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + + Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

См. также

Документация Communications Toolbox

Поддержка

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®