Exponenta Banner

normlms

(Будет удален) Создайте нормированный объект адаптивного алгоритма наименьшего среднего квадрата (LMS)

Свернуть все на странице

нормали будут удалены в будущем релизе. Рассмотрите использование comm.LinearEqualizer или comm.DecisionFeedback вместо этого.

Синтаксис

alg = normlms(stepsize)
alg = normlms(stepsize,bias)

Описание

normlms функция создает объект адаптивного алгоритма, который можно использовать с lineareq функция или dfe функция для создания объекта эквалайзера. Затем можно использовать объект эквалайзера с equalize функция для выравнивания сигнала. Чтобы узнать больше о процессе выравнивания сигнала, смотрите эквализация.

alg = normlms(stepsize) создает объект адаптивного алгоритма на основе нормализованного алгоритма наименьшего среднего квадрата (LMS) с размером шага stepsize и параметр смещения, равный нулю.

alg = normlms(stepsize,bias) устанавливает параметр смещения нормализованного LMS-алгоритма. bias должно быть от 0 до 1. Алгоритм использует параметр смещения, чтобы преодолеть трудности, когда входной сигнал алгоритма мал.

Свойства

В таблице ниже описаны свойства нормализованного объекта адаптивного алгоритма LMS. Чтобы узнать, как просмотреть или изменить значения объекта адаптивного алгоритма, смотрите эквализация.

СвойствоОписание
AlgTypeФиксированное значение, 'Normalized LMS'
StepSizeПараметр размера шага LMS, неотрицательное вещественное число
LeakageFactorКоэффициент утечки LMS, действительное число от 0 до 1. Значение 1 соответствует обычному алгоритму обновления веса, в то время как значение 0 соответствует безпамятному алгоритму обновления.
BiasНормированный параметр смещения LMS, неотрицательное вещественное число

Примеры

свернуть все

Этот пример конфигурирует рекомендуемые comm.LinearEqualizer Системные object™ и устаревшие lineareq функция с сопоставимыми настройками.

Инициализация переменных и вспомогательных 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 выход, постройте график созвездий с помощью кода, такого как:

% plot(yNew,'*')
% hold on
% plot(yOld,'o')
% hold off; legend('New Eq','Old Eq'); grid on

Используйте LMS-алгоритм с линейным эквалайзером

Сконфигурируйте lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми настройками. The LeakageFactor свойство удалено из LMS-алгоритма. The comm.LinearEqualizer Системный object™ принимает, 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 эквалайзеров с учетом задержек сигнала

Сконфигурируйте lineareq и comm.LinearEqualizer объекты с сопоставимыми настройками. Фильтры передачи и приема приводят к задержке сигнала между транзитным и приемным сигналами. Рассчитать эту задержку можно путем установки RefTap свойство lineareq к значению, близкому к значению задержки в выборках. Кроме того, nWeights должно быть задано значение, больше 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 установлено в true, каждый вызов equalize объект сбрасывает эквалайзер. Чтобы получить эквивалентный вызов 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 ответвлений, используя InputDelay чтобы синхронизировать вместо ссылочного касания. Уменьшение количества отводов также уменьшает самошум 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 эквализация, задайте w как вектор всех весов w i и задайте u как вектор всех входов u i. На основе текущего набора весов, w, этот адаптивный алгоритм создает новый набор весов, заданных как

(LeakageFactor)w+(StepSize)u*euHu+Уклон

где оператор * обозначает комплексный сопряженный, а H обозначает эрмитову транспозицию.

Вопросы совместимости

расширить все

Предупреждает, начиная с R2020a

Ссылки

[1] Farhang-Boroujeny, B., Adaptive Filters: Theory and Applications, Chichester, England, John Wiley & Sons, 1998.

См. также

Объекты

Темы

Представлено до R2006a

Документация Communications Toolbox

Поддержка