Decision Feedback Equalizer

Выравнивание модулированных сигналов с помощью фильтрации обратной связи принятия решений

Библиотека:
Коммуникационный тулбокс/эквалайзеры

Описание

Блок Эквалайзера Обратной Связи использует линию задержки отвода фильтра обратной связи принятия решения с взвешенной суммой, чтобы выровнять модулированные сигналы, переданные через дисперсионный канал. Используя оценку канала, смоделированного как фильтр с конечной входной характеристикой (конечной импульсной характеристикой), блок обрабатывает входные кадры и выводит оцененный сигнал.

Этот значок показывает блок со всеми портами, активированными для строений, которые используют адаптивный алгоритм LMS или RLS.

Этот значок показывает блок со всеми портами, активированными для строений, которые используют адаптивный алгоритм CMA.

Порты

Вход

расширить все

`in` - Входной сигнал
Вектор-столбец

Входной сигнал, заданный как вектор-столбец. Длина вектора in должна быть равна целому числу, кратному параметру Number of input samples per symbol. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Промежутки между символами».

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

`Desired` - Обучающие символы
Вектор-столбец

Обучающие символы, заданные как вектор-столбец. Длина вектора Desired должна быть меньше или равной длине входа in. Входной порт Desired игнорируется, когда входной порт Train 0.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите параметр Adaptive algorithm равным LMS или RLS.

Типы данных: double
Поддержка комплексного числа: Да

`Train` - Флаг эквалайзера train
логический скаляр

Обучите флаг эквалайзера, заданный как 1 или 0. Блок начинает обучение, когда это значение меняется с 0 на 1 (на переднем ребре). Блок обучает до тех пор, пока не будут обработаны все символы в Desired входном порте.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите параметр Adaptive algorithm равным LMS или RLS и выберите параметр Enable training control input.

Типы данных: Boolean

`Update` - Обновление флага весов касаний
`1` | `0`

Обновите флаг весов касаний, заданный как 1 или 0. Веса касаний обновляются, когда это значение 1.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, установите параметр Adaptive algorithm равным CMA и параметр Source of adapt weights flag для Input port.

Типы данных: Boolean

`Reset` - Сбросить флаг эквалайзера
`1` | `0`

Сбросьте флаг эквалайзера, заданный как 1 или 0. Если для Reset задано значение 1блок сбрасывает веса отводов перед обработкой входного сигнала. Блок выполняет начальное обучение до тех пор, пока не будут обработаны все символы в Desired входном порте.

Зависимости

Чтобы включить этот порт, выберите параметр Enable reset input.

Типы данных: Boolean

Выход

расширить все

`Out` - Выравниваемые символы
Вектор-столбец

Уравненные символы, возвращенные как вектором-столбцом, которая имеет ту же длину, что и входной сигнал in.

Этот порт не называется, пока вы не выберете параметр Output error signal или Output taps weights.

`Err` - Сигнал ошибки
Вектор-столбец

Сигнал ошибки, возвращенный как вектор-столбец, который имеет ту же длину, что и входной сигнал in.

`w` - Контрольные веса
Вектор-столбец

Контрольные веса, возвращенные как N вектор _Taps-by-1, где _{N Taps} равна сумме значений параметров Number of forward taps и Number of feedback taps. w содержит веса касаний из последнего обновления весов касаний.

Параметры

расширить все

Параметры структуры

`Number of forward taps` - Количество отводов прямого эквалайзера
`5` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество ответвлений прямого эквалайзера, заданное как положительное целое число. Количество отводов прямого эквалайзера должно быть больше или равным значению параметра Number of input samples per symbol.

`Number of feedback taps` - Количество ответвлений эквалайзера с обратной связью
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество ответвлений эквалайзера с обратной связью, заданное как положительное целое число.

`Signal constellation` - Сигнальное созвездие
`pskmod(0:3,4,pi/4)` (по умолчанию) | вектор

Сигнальное созвездие, заданное как вектор. Значением по умолчанию является созвездие QPSK, сгенерированное с использованием этого кода: pskmod(0:3,4,pi/4).

Настраиваемый: Да

`Number of input samples per symbol` - Количество входных выборок на символ
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Количество входа отсчетов на символ, заданное в виде положительного целого числа. Установка этого параметра на любое число, больше 1 эффективно создает фракционно разнесенный эквалайзер. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Промежутки между символами».

Параметры алгоритма

`Adaptive algorithm` - Адаптивный алгоритм
`LMS` (по умолчанию) | `RLS` | `CMA`

Адаптивный алгоритм, используемый для эквализации, задается как одно из следующих значений:

LMS - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью алгоритма наименьшего среднего квадрата (LMS).
RLS - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью Рекурсивного алгоритма наименьшего квадрата (RLS).
CMA - Обновите веса отводов эквалайзера с помощью алгоритма постоянного модуля (CMA).

`Step size` - Размер шага
`0.01` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным LMS или CMA.

`Forgetting factor` - Коэффициент забывания
`0.99` (по умолчанию) | скаляром в области значений (0, 1]

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным RLS.

`Initial inverse correlation matrix` - Исходная матрица обратной корреляции
`0.1` (по умолчанию) | скалярную матрицу |

Матрица начальной обратной корреляции, заданная как скаляр или N матрица _Taps-by _{N Taps}_{. N} Taps равна сумме значений параметров Number of forward taps и Number of feedback taps. Если вы задаете это значение как скаляр, a, эквалайзер устанавливает исходную матрицу обратной корреляции в a раза больше единичной матрицы: a (eye(N _Taps)).

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным RLS.

Параметры управления

`Reference tap` - Ссылочный кран
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

Ссылочный тап, заданный как положительное целое число, меньше или равное Number of forward taps значению параметров. Эквалайзер использует положение ссылки отвода, чтобы отследить основную энергию канала.

`Input signal delay (samples)` - Задержка входного сигнала
`0` (по умолчанию) | неотрицательное целое число

Задержка входного сигнала в выборках относительно времени сброса эквалайзера, заданная как неотрицательное целое число. Если входной сигнал является вектором длины, большей 1, то вход задержка относительно начала вектора входа. Если входной сигнал является скаляром, то входная задержка относится к первому вызову блока и к первому вызову блока после того, как Reset входной порт переключается на 1.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным LMS или RLS.

`Source of adapt weights flag` - Источник запроса на адаптацию весов ответвлений
`Property` (по умолчанию) | `Input port`

Источник запроса adapt tap weights, заданный как одно из следующих значений:

Property - Задайте это значение, чтобы использовать параметр Adaptive algorithm для управления, когда блок адаптирует веса касания.
Input port - Задайте это значение, чтобы использовать входной порт Update для управления, когда блок адаптирует веса касания.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным CMA.

`Adapt tap weights` - Адаптируйте веса касаний
`on` (по умолчанию) | `off`

Выберите этот параметр, чтобы адаптивно обновить веса отводов эквалайзера. Если этот параметр удален, блок сохраняет веса отводов эквалайзера неизменными.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным CMA и Source of adapt weights flag к Property.

`Initial tap weights source` - Источник для начальных весов отводов
`Auto` (по умолчанию) | `Property`

Источник для начальных весов отвода, заданный как одно из следующих значений:

Auto - Инициализируйте веса прикосновений к заданным алгоритмом значениям по умолчанию, как описано в параметре Initial weights.
Property - Инициализируйте веса отводов с помощью Initial weights значения параметров.

`Initial weights` - Начальные веса отводов
`0` или `[0;0;1;0;0]` (по умолчанию) | скалярный вектор | столбец

Начальные веса отвода, используемые адаптивным алгоритмом, заданные как скаляр или N вектор _Taps-by-1. _{N Taps} равна сумме значений параметров Number of forward taps и Number of feedback taps. Значение по умолчанию является 0 когда параметру Adaptive algorithm задано значение LMS или RLS. Значение по умолчанию является [0;0;1;0;0] когда параметру Adaptive algorithm задано значение CMA.

Если вы задаете Initial weights как вектор, длина вектора должна быть N _Taps. Если вы задаете Initial weights как скаляр, эквалайзер использует скалярное расширение, чтобы создать вектор длины _{N Taps} со всеми значениями, установленными на Initial weights.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Initial tap weights source равным Property.

`Tap weight update period (symbols)` - Коснитесь периода обновления веса
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

Коснитесь периода обновления веса в символах, заданных как положительное целое число. Эквалайзер обновляет веса отводов после обработки этого количества символов.

`Enable training control input` - Включите вход управления обучением
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить вход Train портов. Если этот параметр удален, блок не переходит в режим обучения после начального обучения касания.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным LMS или RLS.

`Update tap weights when not training` - Обновляйте веса касаний, когда нет обучения
`on` (по умолчанию) | `off`

Выберите этот параметр, чтобы использовать режим, ориентированный на принятие решений, для обновления весов отводов эквалайзера. Если этот параметр удален, блок сохраняет веса отводов эквалайзера неизменными после обучения.

Настраиваемый: Да

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите Adaptive algorithm равным LMS или RLS.

`Enable reset input` - Включите вход сброса
`off` (по умолчанию) | `on`

Настраиваемый: Да

Параметры диагностики

`Output error signal` - Включите выход сигнала ошибки
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить выходной порт Err, содержащий сигнал ошибки эквалайзера.

Настраиваемый: Да

`Output taps weights` - Включите выход весов касания
`off` (по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, чтобы включить выходной порт w, содержащий веса отводов из последнего обновления веса отводов.

Настраиваемый: Да

`Simulate using` - Тип выполняемой симуляции
`Code generation` (по умолчанию) | `Interpreted execution`

Тип выполняемой симуляции, заданный как Code generation или Interpreted execution.

Code generation - Симулируйте модель при помощи сгенерированного кода C. Первый раз, когда вы запускаете симуляцию, Simulink^® генерирует код С для блока. Код С повторно используется для последующих симуляций, если модель не меняется. Эта опция требует дополнительного времени запуска, но скорость последующих симуляций быстрее Interpreted execution.
Interpreted execution -- Моделируйте модель с помощью MATLAB^® интерпретатор. Эта опция требует меньше времени запуска, чем Code generation метод, но скорость последующих симуляций медленнее. В этом режиме можно отлаживать исходный код блока.

Примеры моделей

DF Equalize QPSK-Modulated Signal in Simulink

DF выравнивает сигнал QPSK-модулированный в Simulink

Примените эквализацию обратной связи принятия решения с помощью алгоритма наименьших средних квадратов (LMS), чтобы восстановить символы QPSK, прошедшие через канал AWGN.

Adaptive Equalization with Filtering and Fading Channel

Адаптивная эквализация с фильтрацией и затуханием канала

Поведение выбранного адаптивного эквалайзера в ссылке связи, который имеет канал с замираниями. Передатчик и приемник имеют корневую повышенную косинусоидальную импульсную фильтрацию. Блок подсистемы позволяет вам выбрать между линейными или решающими эквалайзерами с обратной связью, которые используют адаптивный алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS) или рекурсивного наименьшего квадрата (RLS).

Характеристики блоков

Типы данных	`double` \| `single`
Многомерные сигналы	`no`
Сигналы переменного размера	`yes`

Подробнее о

расширить все

Интервалы между символами

Можно сконфигурировать эквалайзер так, чтобы он работал как эквалайзер с разбиением на символы или как эквалайзер с разделением на фракции символов.

Чтобы привести эквалайзер в действие со скоростью, разнесенной по символам, задайте количество выборок на символ следующим 1. Эквалайзеры со скоростью символов имеют отводы, разнесенные на длительность символа. Эквалайзеры со скоростью символов чувствительны к фазе синхронизации.
Чтобы управлять эквалайзером с разнесенной частотой дискретизации, задайте количество входа отсчетов на символ как целое число, больше 1 и обеспечивают входной сигнал с избыточной дискретизацией с этой частотой дискретизации. Дробные эквалайзеры с интервалами по символам имеют отводы, разнесенные на целую долю от длительности входного символа. Фракционные эквалайзеры с интервалами по символам не чувствительны к фазе синхронизации.

Алгоритмы

расширить все

Эквалайзеры обратной связи принятия решений

Эквалайзер с обратной связью принятия решения (DFE) является нелинейным эквалайзером, который уменьшает межсимвольную интерференцию (ISI) в частотно-избирательных каналах. Если null существует в частотной характеристики канала, DFE не усиливают шум. DFE состоит из выделенной линии задержки, которая сохраняет выборки из входного сигнала и содержит фильтр прямой связи и фильтр обратной связи. Прямой фильтр аналогичен линейному эквалайзеру. Фильтр обратной связи содержит отведенную линию задержки, входы которой являются решениями, принятыми по уравненному сигналу. Один раз за период символа эквалайзер выводит взвешенную сумму значений в линии задержки и обновляет веса для подготовки к следующему периоду символа.

DFE могут быть разнесены по символам или разнесены по фракциям.

Для эквалайзера с разбиением на символы количество выборок на символ, K, равно 1. Скорость выхода выборки равна скорости входа выборки.
Для эквалайзера с дробным интервалом символов количество выборок на символ, K, является целым числом, большим 1. Обычно K равен 4 для уравнителей с интервалами между символами. Выходная частота дискретизации 1/ T, и входная частота дискретизации K/T. Обновление веса касания происходит со скоростью выхода.

Эта схема показывает разнесенный по долям DFE с общим количеством N весов, периодом T и K выборок на символ. Фильтр имеет L веса вперед и N - L веса обратной связи. Прямой фильтр находится в верхней части, а фильтр обратной связи - в нижней части. Если K равно 1, результатом является разнесенный по символам DFE вместо разнесенного по фракциям DFE с символами.

В каждом периоде символа эквалайзер принимает K входных выборок в прямом фильтре и одно решение или обучающую выборку в фильтре обратной связи. Затем эквалайзер выводит взвешенную сумму значений в линиях задержки прямой и обратной связи и обновляет веса для подготовки к следующему периоду символа.

Примечание

Алгоритм для блока Адаптивный Алгоритм в схеме совместно оптимизирует веса прямой и обратной связи. Оптимизация соединений особенно важна для сходимости в рекурсивном алгоритме наименьшего квадрата (RLS).

Для получения дополнительной информации см. «Эквализация».

Алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)

Для LMS-алгоритма в предыдущей схеме w является вектором всех весов _wi, а u является вектором всех входов _ui. На основе текущего набора весов LMS-алгоритм создает новый набор весов как

w _new = _{w current} + (StepSize) u e *.

Размер шага, используемый адаптивным алгоритмом, задается как положительная скалярная величина. Увеличение размера шага уменьшает время сходимости эквалайзера, но заставляет выравниваемый выходной сигнал быть менее стабильным. Чтобы определить максимальный размер шага, допустимый при использовании адаптивного алгоритма LMS, используйте maxstep функция объекта. Оператор * обозначает комплексный сопряженный и вычисление ошибки e = d - y.

Рекурсивный алгоритм наименьшего квадрата (RLS)

Для алгоритма RLS, в предыдущей схеме, w является вектором всех весов _wi, и u является вектором всех входов _ui. Основываясь на текущем наборе входов, u и матрице обратной корреляции, P, алгоритм RLS сначала вычисляет вектор усиления Калмана, K, как

$K = \frac{P u}{(F o r g e t t i n g F a c t o r) + u^{H} P u} .$

Коэффициент забывания, используемый адаптивным алгоритмом, задается как скаляр в области значений (0, 1]. Уменьшение коэффициента забывания уменьшает время сходимости эквалайзера, но приводит к меньшей устойчивости выравниваемого выходного сигнала. H обозначает гермитову транспозицию. На основе текущей обратной корреляционной матрицы, новая обратная корреляционная матрица

$P_{new} = \frac{(1 - K u^{H}) P_{current}}{F o r g e t t i n g F a c t o r} .$

На основе текущего набора весов алгоритм RLS создает новый набор весов как

w _new = _{w current} + K * e.

Оператор * обозначает комплексный сопряженный и вычисление ошибки e = d - y.

Алгоритм постоянного модуля (CMA)

Для адаптивного алгоритма CMA, в предыдущей схеме, w является вектором всех весов _wi, и u является вектором всех входов _ui. Основываясь на текущем наборе весов, адаптивный алгоритм CMA создает новый набор весов как

w _new = _{w current} + (StepSize) u * e.

Размер шага, используемый адаптивным алгоритмом, задается как положительная скалярная величина. Увеличение размера шага уменьшает время сходимости эквалайзера, но заставляет выравниваемый выходной сигнал быть менее стабильным. Чтобы определить максимальный размер шага, разрешенный адаптивным алгоритмом CMA, используйте maxstep функция объекта. Оператор * обозначает комплексный сопряженный и вычисление ошибки e = y (R - |<reservedrangesplaceholder0>|²), где R является константой, связанной с сигнальным созвездием.

Документация

Decision Feedback Equalizer

Описание

Порты

Вход

in - Входной сигнал Вектор-столбец

Desired - Обучающие символы Вектор-столбец

Зависимости

Train - Флаг эквалайзера train логический скаляр

Зависимости

Update - Обновление флага весов касаний 1 | 0

Зависимости

Reset - Сбросить флаг эквалайзера 1 | 0

Зависимости

Выход

Out - Выравниваемые символы Вектор-столбец

Err - Сигнал ошибки Вектор-столбец

w - Контрольные веса Вектор-столбец

Параметры

Number of forward taps - Количество отводов прямого эквалайзера 5 (по умолчанию) | положительное целое число

Number of feedback taps - Количество ответвлений эквалайзера с обратной связью 3 (по умолчанию) | положительное целое число

Signal constellation - Сигнальное созвездие pskmod(0:3,4,pi/4) (по умолчанию) | вектор

Number of input samples per symbol - Количество входных выборок на символ 1 (по умолчанию) | положительное целое число

Adaptive algorithm - Адаптивный алгоритм LMS (по умолчанию) | RLS | CMA

Step size - Размер шага 0.01 (по умолчанию) | положительная скалярная величина

Зависимости

Forgetting factor - Коэффициент забывания 0.99 (по умолчанию) | скаляром в области значений (0, 1]

Зависимости

Initial inverse correlation matrix - Исходная матрица обратной корреляции 0.1 (по умолчанию) | скалярную матрицу |

Зависимости

Reference tap - Ссылочный кран 3 (по умолчанию) | положительное целое число

Input signal delay (samples) - Задержка входного сигнала 0 (по умолчанию) | неотрицательное целое число

Зависимости

Source of adapt weights flag - Источник запроса на адаптацию весов ответвлений Property (по умолчанию) | Input port

Зависимости

Adapt tap weights - Адаптируйте веса касаний on (по умолчанию) | off

Зависимости

Initial tap weights source - Источник для начальных весов отводов Auto (по умолчанию) | Property

Initial weights - Начальные веса отводов 0 или [0;0;1;0;0] (по умолчанию) | скалярный вектор | столбец

Зависимости

Tap weight update period (symbols) - Коснитесь периода обновления веса 1 (по умолчанию) | положительное целое число

Enable training control input - Включите вход управления обучением off (по умолчанию) | on

Зависимости

Update tap weights when not training - Обновляйте веса касаний, когда нет обучения on (по умолчанию) | off

Зависимости

Enable reset input - Включите вход сброса off (по умолчанию) | on

Output error signal - Включите выход сигнала ошибки off (по умолчанию) | on

Output taps weights - Включите выход весов касания off (по умолчанию) | on

Simulate using - Тип выполняемой симуляции Code generation (по умолчанию) | Interpreted execution

Примеры моделей

DF выравнивает сигнал QPSK-модулированный в Simulink

Адаптивная эквализация с фильтрацией и затуханием канала

Характеристики блоков

Подробнее о

Интервалы между символами

Алгоритмы

Эквалайзеры обратной связи принятия решений

Алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)

Рекурсивный алгоритм наименьшего квадрата (RLS)

Алгоритм постоянного модуля (CMA)

Расширенные возможности

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

См. также

Блоки

Объекты

Темы

Документация Communications Toolbox

Поддержка

`in` - Входной сигнал
Вектор-столбец

`Desired` - Обучающие символы
Вектор-столбец

`Train` - Флаг эквалайзера train
логический скаляр

`Update` - Обновление флага весов касаний
`1` | `0`

`Reset` - Сбросить флаг эквалайзера
`1` | `0`

`Out` - Выравниваемые символы
Вектор-столбец

`Err` - Сигнал ошибки
Вектор-столбец

`w` - Контрольные веса
Вектор-столбец

`Number of forward taps` - Количество отводов прямого эквалайзера
`5` (по умолчанию) | положительное целое число

`Number of feedback taps` - Количество ответвлений эквалайзера с обратной связью
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

`Signal constellation` - Сигнальное созвездие
`pskmod(0:3,4,pi/4)` (по умолчанию) | вектор

`Number of input samples per symbol` - Количество входных выборок на символ
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`Adaptive algorithm` - Адаптивный алгоритм
`LMS` (по умолчанию) | `RLS` | `CMA`

`Step size` - Размер шага
`0.01` (по умолчанию) | положительная скалярная величина

`Forgetting factor` - Коэффициент забывания
`0.99` (по умолчанию) | скаляром в области значений (0, 1]

`Initial inverse correlation matrix` - Исходная матрица обратной корреляции
`0.1` (по умолчанию) | скалярную матрицу |

`Reference tap` - Ссылочный кран
`3` (по умолчанию) | положительное целое число

`Input signal delay (samples)` - Задержка входного сигнала
`0` (по умолчанию) | неотрицательное целое число

`Source of adapt weights flag` - Источник запроса на адаптацию весов ответвлений
`Property` (по умолчанию) | `Input port`

`Adapt tap weights` - Адаптируйте веса касаний
`on` (по умолчанию) | `off`

`Initial tap weights source` - Источник для начальных весов отводов
`Auto` (по умолчанию) | `Property`

`Initial weights` - Начальные веса отводов
`0` или `[0;0;1;0;0]` (по умолчанию) | скалярный вектор | столбец

`Tap weight update period (symbols)` - Коснитесь периода обновления веса
`1` (по умолчанию) | положительное целое число

`Enable training control input` - Включите вход управления обучением
`off` (по умолчанию) | `on`

`Update tap weights when not training` - Обновляйте веса касаний, когда нет обучения
`on` (по умолчанию) | `off`

`Enable reset input` - Включите вход сброса
`off` (по умолчанию) | `on`

`Output error signal` - Включите выход сигнала ошибки
`off` (по умолчанию) | `on`

`Output taps weights` - Включите выход весов касания
`off` (по умолчанию) | `on`

`Simulate using` - Тип выполняемой симуляции
`Code generation` (по умолчанию) | `Interpreted execution`

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