Документация

Выравнивание сигнала Вектора в MATLAB

Вы можете использовать mlseeq функция или comm.MLSEEqualizer Системный объект для эквализации MLSE в MATLAB^®. Примеры в этом разделе вызывают mlseeq функция. Аналогичный рабочий процесс применяется при использовании comm.MLSEEqualizer Системный объект. Для примеров, которые используют системный объект, смотрите comm.MLSEEqualizer Системный объект страницы с описанием.

mlseeq Функция имеет две операции:

Если вы не обрабатываете серию векторов и не должны задавать преамбулу или постамбл, рабочие режимы почти идентичны. Они отличаются тем, что непрерывный режим операции имеет задержку, в то время как режим сброса операции не имеет. В следующем примере используется режим сброса операции. Если вы измените пример, чтобы запустить его в режиме непрерывной операции, будет задержка в выравненном выходе. Дополнительные сведения об этой задержке см. в разделе Задержки в режиме непрерывной операции.

M = 4; 
msg = pskmod([1 2 2 0 3 1 3 3 2 1 0 2 3 0 1]',M);

chcoeffs = [.986; .845; .237; .12345+.31i];
filtmsg = filter(chcoeffs,1,msg);

const = pskmod([0:M-1],M);
tblen = 10;
chanest = chcoeffs;

msgEq = mlseeq(filtmsg,chanest,const,tblen,'rst');
isequal(msg,msgEq)

ans = logical
   1

Выравнивание сигналов в режиме непрерывной операции

Если ваши данные разделены на ряд векторов (которые вы обрабатываете, например, в цикле), непрерывный режим работы является подходящим способом использовать mlseeq функция. В режиме непрерывной операции, mlseeq может сохранить информацию о своем внутреннем состоянии для использования в последующем вызове и может инициализировать с помощью ранее сохраненной информации о состоянии. Выбор режима непрерывной операции при вызове mlseeq, задайте 'cont' как входной параметр.

sm = [];
ts = [];
ti = [];
for ...
    [y,sm,ts,ti] = mlseeq(x,chcoeffs,const,tblen,'cont',nsamp,sm,ts,ti);
...
end

y = mlseeq(ones(1,10),1,[-7:2:7],3,'cont')

y =
    -7   -7   -7    1    1    1    1    1    1    1

numsym = 200; % Number of symbols in each iteration
numiter = 25; % Number of iterations

M = 4; % Use 4-PSK modulation
qpskMod = comm.QPSKModulator('PhaseOffset',0);

chcoeffs = [1 ; 0.25]; % Channel coefficients
chanest = chcoeffs; % Channel estimate

const = qpskMod((0:M-1)');
tblen = 10;
nsamp = 1;
sm = [];
ts = [];
ti = [];

fullmodmsg = [];
fullfiltmsg = [];
fullrx = [];

for jj = 1:numiter
    msg = randi([0 M-1],numsym,1); % Random signal vector
    modmsg = qpskMod(msg); % PSK-modulated signal
    filtmsg = filter(chcoeffs,1,modmsg); % Filtered signal
    % Equalize the signal.
    [rx,sm,ts,ti] = mlseeq(filtmsg,chanest,const, ...
        tblen,'cont',nsamp,sm,ts,ti);
    % Update vectors with cumulative results.
    fullmodmsg = [fullmodmsg; modmsg];
    fullfiltmsg = [fullfiltmsg; filtmsg];
    fullrx = [fullrx; rx];
end

hErrorCalc = comm.ErrorRate('ReceiveDelay',10);
err = step(hErrorCalc, fullmodmsg, fullrx);
numsymerrs = err(1)

numsymerrs = 0

h = scatterplot(fullfiltmsg); 
hold on;
scatterplot(fullrx,1,0,'r*',h);
legend('Filtered signal before equalization','Equalized signal',...
   'Location','NorthOutside');
hold off; 

Использование преамбулы или постамба

Некоторые системы включают последовательность известных символов в начале или конце набора данных. Известная последовательность в начале или конце называется преамбулой или постамблом, соответственно. mlseeq функция может включать преамбулу и постамб, которые уже включены в ее входной сигнал. Когда вы вызываете функцию, вы задаете преамбулу и postamble как целочисленные векторы, которые представляют последовательность известных символов путем индексации в вектор сигнального созвездия. Для примера - вектор преамбулы [1 4 4] и 4-PSK сигнальное созвездие [1 j -1 -j] указывает, что модулируемый сигнал начинается с [1 -j -j].

Если ваша система использует преамбулу без postamble, используйте вектор postamble of [] при вызове mlseeq. Если ваша система использует postamble без преамбулы, используйте вектор преамбулы [].

M = 4; 
tblen = 16;
nsamp = 1;
preamble = [3;1];
msgLen = 500;

const = pskmod(0:3,4);

msgData = randi([0 M-1],msgLen,1);
msgData = [preamble; msgData];
msgSym = pskmod(msgData,M);

chcoeffs = [0.623; 0.489+0.234i; 0.398i; 0.21];
chanest = chcoeffs;
msgFilt = filter(chcoeffs,1,msgSym);
msgRx = awgn(msgFilt,9,'measured');

eqSym = mlseeq(msgRx,chanest,const,tblen,'rst',nsamp,preamble,[]);
[nsymerrs,ser] = symerr(msgSym,eqSym)

nsymerrs = 8

ser = 0.0159

Использование эквалайзеров MLSE в Simulink

Блок MLSE Equalizer использует алгоритм Viterbi, чтобы выровнять линейно модулированный сигнал через дисперсионный канал. Блок выводит максимальную оценку последовательности правдоподобия (MLSE) сигнала путем использования вашей оценки канала, смоделированного как фильтр с конечной входной характеристикой (конечной импульсной характеристикой). При использовании блока MLSE Equalizer вы задаете оценку канала и сигнальное созвездие входного сигнала. Можно также задать ожидаемую преамбулу входного сигнала и postamble в качестве входных параметров для блока MLSE Equalizer.

MLSE- Эквализации с динамически изменяющимся каналом

Используйте эквалайзер оценки последовательности максимальных правдоподобий (MLSE), чтобы выровнять эффекты многолучевого Канала с релеевским замиранием. Эквалайзер MLSE вводит данные, которые прошли через изменяющийся во времени дисперсионный канал и оценку канала. Оценка канала содержит динамически изменяющиеся коэффициенты канала двухпутного Канала с релеевским замиранием.

BER = 0.033645