RLS Decision Feedback Equalizer
(Будет удалено) Выровнять с помощью эквалайзера обратной связи принятия решений, который обновляет веса с помощью алгоритма RLS
Компенсатор обратной связи RLS будет удален в следующем релизе. Вместо этого используйте Decision Feedback Equalizer.
Библиотека
Уравнители
Описание
Блок RLS Decision Feedback Equalizer использует эквалайзер с обратной связью принятия решения и алгоритм RLS, чтобы выровнять линейно модулированный сгенерированный модулированный сигнал частот через дисперсионный канал. Во время симуляции блок использует алгоритм RLS, чтобы обновить веса один раз на символ. Когда вы устанавливаете параметр Number of samples per symbol равным 1блок реализует эквалайзер с интервалами по символам и обновляет веса фильтров один раз для каждого символа. Когда вы устанавливаете параметр Number of samples per symbol на значение, больше 1веса обновляются один раз в Nth выборка для фракционно расположенного эквалайзера.
Входной и выходной сигналы
The Input порт принимает вектор-столбец входной сигнал. The Desired port получает обучающую последовательность с длиной, которая меньше или равна количеству символов в Input сигнал. Допустимыми обучающими символами являются символы, перечисленные в векторе Signal constellation.
Установите параметр Reference tap так, чтобы он был больше нуля и меньше, чем значение для параметра Number of forward taps.
Порт маркирован Equalized выводит результат процесса эквализации.
Можно сконфигурировать блок таким образом, чтобы один или несколько из следующих дополнительных портов:
Modeвход.Errвыход сигнала ошибки, который является различием междуEqualizedВыход и опорный сигнал. Этот опорный сигнал состоит из обучающих символов в режиме обучения и обнаруженных символов в противном случае.Weightsвыход.
Режим, ориентированный на принятие решений, и режим обучения
Чтобы узнать условия, при которых эквалайзер работает в обучающем или направленном на принятие решений режиме, смотрите эквализация.
Задержка эквалайзера
Для правильной эквализации необходимо задать параметр Reference tap так, чтобы он превысил задержку в символах между выходом модулятора передатчика и входом эквалайзера. Когда это условие удовлетворено, общая задержка в символах между выходом модулятора и выходом эквалайзера равна
1 + (Reference tap-1) / (<reservedrangesplaceholder0>)
Поскольку задержка канала обычно неизвестна, распространенной практикой является установка ссылки отвода к центральному отводу прямого фильтра.
Параметры
- Number of forward taps
Количество ответвлений в прямом фильтре эквалайзера обратной связи принятия решения.
- Number of feedback taps
Количество ответвлений в фильтре обратной связи эквалайзера обратной связи принятия решения.
- Number of samples per symbol
Количество входа отсчетов для каждого символа.
- Signal constellation
Вектор комплексных чисел, который задает созвездие для модуляции.
- Reference tap
Положительное целое число, меньше или равное количеству прямых отводов в эквалайзере.
- Forgetting factor
Коэффициент забывания алгоритма RLS, число от 0 до 1.
- Inverse correlation matrix
Начальное значение для матрицы обратной корреляции. Матрица должна быть N-на-N, где N - общее количество отводов вперед и обратной связи.
- Initial weights
Вектор, который конкатенирует начальные веса для ответвлений вперед и с обратной связью.
- Mode input port
Когда вы устанавливаете этот флажок, блок имеет вход порт, который позволяет вам переключаться между обучением и направленным на принятие решений режимом. Для обучения вход режима должен быть 1, а для решения, направленного, режим должен быть 0. Для каждой системы координат, в котором вход режима равен 1 или отсутствует, эквалайзер обучает в начале системы координат длину требуемого сигнала.
- Output error
Когда вы устанавливаете этот флажок, блок выводит сигнал ошибки, который является различием между уравненным сигналом и опорным сигналом.
- Output weights
Когда вы устанавливаете этот флажок, блок выводит текущие веса прямого вызова и обратной связи, объединенные в один вектор.
Ссылки
[1] Farhang-Boroujeny, B., Adaptive Filters: Theory and Applications, Chichester, England, Wiley, 1998.
[2] Haykin, Simon, Adaptive Filter Theory, Third Ed., Upper Saddle River, N.J., Prentice Hall, 1996 год.
[3] Kurzweil, Jack, An Introduction to Digital Communications, New York, Wiley, 2000.
[4] Proakis, John G., Digital Communications, Fourth Ed., New York, McGraw-Hill, 2001.