В этом примере показано, как использовать блок LTE Convolutional Encoder для кодирования данных и как сравнить аппаратно-удобный проект с результатами LTE Toolbox™. Рабочий процесс следует следующим шагам:
Сгенерируйте системы координат случайных входных выборок в MATLAB ®.
Закодируйте данные с помощью функции LTE Toolbox lteConvolutionalEncode.
Преобразуйте входные данные с рамкой в поток выборок и импортируйте поток в Simulink ®.
Чтобы закодировать выборки с помощью аппаратно-удобной архитектуры, запустите модель Simulink, которая содержит Wireless HDL Toolbox™ блокирующий LTE Convolutional Encoder.
Экспорт потока закодированных бит в рабочее пространство MATLAB.
Преобразуйте поток выборок назад в данные с системой координат и сравните системы координат с ссылочными данными.
Сгенерируйте входные данные систем координат. Сгенерируйте ссылочные закодированные данные с помощью lteConvolutionalEncode.
rng(0); frameLength = 256; numframes = 2; txframes = cell(1,numframes); txcodeword = cell(1,numframes); rxSoftframes = cell(1,numframes); for k = 1:numframes txframes{k} = randi([0 1],frameLength,1)>0.5; txcodeword{k} = lteConvolutionalEncode(txframes{k}); end
Сериализуйте входные данные для модели Simulink. Оставьте достаточно времени между системами координат, чтобы каждая система координат был полностью закодирована до начала следующего. Блок принимает frameLength + 5 циклов, чтобы закодировать систему координат.
idleCyclesBetweenSamples = 0;
idleCyclesBetweenFrames = frameLength+5;
[sampleIn,ctrlIn] = whdlFramesToSamples(...
txframes,idleCyclesBetweenSamples,idleCyclesBetweenFrames);
Запустите модель Simulink. Из-за добавленных циклов простоя между системами координат потоковые входные данные включают в себя достаточно циклов, чтобы модель могла завершить кодирование обеих систем координат.
sampletime = 1;
samplesizeIn = 1;
simTime = size(ctrlIn,1);
modelname = 'ltehdlConvolutionalEncoderModel';
open_system(modelname);
sim(modelname);
Модель Simulink экспортирует sampleOut и ctrlOut назад в рабочее пространство MATLAB. Десериализуйте выходные выборки и сравните их с закодированной системой координат.
Выходные выборки блока LTE Convolutional Encoder являются перемеженными результатами трех полиномов.
Аппаратный выход: G0_1 G1_1 G2_1 G0_2 G1_2 G2_2 ... Gn G1_n G2_n
Вывод LTE Toolbox: G0_1 G0_2 ... G0_n G1_1 G1_2 ... G1_n G2_1 G2_2 ... G2_n
The whdlSamplesToFrames Функция предоставляет опцию для переупорядочивания выборок. Сравните переупорядоченные выходные системы координат с эталонными закодированными системами координат.
interleaveSamples = true; sampleOut = sampleOut'; txhdlframes = whdlSamplesToFrames(sampleOut(:),ctrlOut,[],interleaveSamples); fprintf('\nLTE Convolutional Encoder\n'); for k = 1:numframes numBitsDiff = sum(double(txcodeword{k})-double(txhdlframes{k})); fprintf([' Frame %d: Behavioral and ' ... 'HDL simulation differ by %d bits\n'],k,numBitsDiff); end
Maximum frame size computed to be 768 samples. LTE Convolutional Encoder Frame 1: Behavioral and HDL simulation differ by 0 bits Frame 2: Behavioral and HDL simulation differ by 0 bits
lteConvolutionalEncode (LTE Toolbox)