Адаптивная эквализация с фильтрацией и исчезающим каналом
Эта модель показывает поведение выбранного адаптивного эквалайзера в линии связи, которая имеет исчезающий канал. Передатчик и приемник имеют повышенный косинус корня фильтрация импульсной формы. Блок подсистемы позволяет вам выбрать между линейным или эквалайзерами обратной связи решения что usie наименьшее количество среднего квадратичного (LMS) или рекурсивный наименьший квадрат (RLS) адаптивный алгоритм.
Структура модели
Передатчик генерирует 16QAM случайные данные сигнала, который включает обучающую последовательность и применяется, корень повысил косинус фильтрация импульсной формы.
Ухудшения канала включают многопутевое исчезновение, эффект Доплера, смещение несущей частоты, переменную целочисленную задержку, потери при распространении в свободном пространстве и AWGN.
Приемник применяется, корень повысил косинус фильтрация импульсной формы, настраивает усиление, включает управление режимом эквалайзера, чтобы включить обучение и позволяет вам выбрать алгоритм эквалайзера из этого выбора.
Осциллографы помогают вам изучить, как различные эквалайзеры и адаптивные алгоритмы ведут себя.
Исследуйте модель в качестве примера
Экспериментирование с моделью
Эта модель обеспечивает несколько способов для вас изменить настройки и наблюдать результаты. InitFcn найденный в File>Model Properties>Callbacks вызовы cm_ex_adaptive_eq_with_fading_init инициализировать модель. Этот файл позволяет вам варьироваться настройки по модели, включая:
Системные параметры, такие как ОСШ.
Импульсные параметры формирующий фильтра, такие как спад и длина фильтра
Значение потери на пути.
Условия канала: Rayleigh или исчезновение Rician, усиления пути к каналу, задержки пути к каналу и эффект Доплера.
Выбор эквалайзера и настройка.
Факторы модели
Эта нестандартизированная линия связи является представительной для современной системы связи.
Оптимальная настройка эквалайзера зависит от условий канала. Файл инициализации устанавливает эффект Доплера и многопутевые исчезающие параметры канала, которые подсвечивают возможности различных эквалайзеров.
Структура эквалайзера обратной связи решения выполняет лучше, чем линейная структура эквалайзера для более высокой интерференции межсимвола.
Алгоритм RLS выполняет лучше, чем LMS-алгоритм для более высоких Доплеровских частот.
LMS-алгоритм выполняется быстро, медленно сходится, и его сложность растет линейно с количеством весов.
Алгоритм RLS сходится быстро, его сложность растет приблизительно как квадрат количества весов. Это может быть нестабильно, когда количество весов является большим.
Каналы, осуществленные для различных эквалайзеров, имеют следующие характеристики.
Начальные установки для других ухудшений канала являются тем же самым для всех эквалайзеров. Значение смещения несущей частоты установлено к 50 Гц. Потери при распространении в свободном пространстве установлены в 60 дБ. Переменная целочисленная задержка установлена в 2 выборки, который требует, чтобы эквалайзеры выполнили некоторое восстановление синхронизации.
Глубокий канал исчезает, и потеря на пути может заставить уровень входного сигнала эквалайзера очень быть меньше желаемого уровня выходного сигнала и приводить к неприемлемо длинному времени сходимости эквалайзера. AGC блок настраивает величину полученного сигнала уменьшать время сходимости эквалайзера. Необходимо настроить оптимальный уровень выходной мощности усиления на основе выбранной схемы модуляции. Для 16QAM, используется желаемая выходная мощность 10 Вт.
Обучение эквалайзера выполняется в начале симуляции.
Выполнение симуляции
Выполнение симуляции вычисляет статистику ошибок символа и производит эти фигуры:
Схема созвездия сигнала после получить фильтра.
Схема созвездия сигнала после настраивающего усиления.
Схема созвездия сигнала после эквализации с показанными измерениями качества сигнала.
Диаграмма погрешностей эквалайзера.
Для графиков, показанных здесь, выбранным алгоритмом эквалайзера является RLS Linear. Контролируя эти фигуры, вы видите, что полученное качество сигнала колеблется, в то время как время симуляции прогрессирует.
После Фильтра Rx и После того, как графики созвездия AGC показывают сигнал перед эквализацией. После того, как AGC показывает удар условий канала на переданном сигнале. После того, как график Eq показывает сигнал после эквализации. Сигнал, построенный в схеме созвездия после эквализации, показывает изменение качества сигнала на основе эффективности процесса эквализации. В течение симуляции, сигнальные созвездия, построенные перед эквализацией, отклоняются заметно от 16QAM сигнальное созвездие. После того, как созвездие Eq улучшается или ухудшается, когда сигнал ошибки эквалайзера варьируется. Eq error построенный в Диаграмме погрешностей Eq, указывает на плохую эквализацию в начале симуляции. Ошибка ухудшается, сначала затем улучшается, когда эквалайзер сходится.
Дальнейшее исследование
Дважды кликните Equalizer Selector блокируйте и выберите различный эквалайзер. Запустите симуляцию, чтобы видеть эффективность различных опций эквалайзера. Можно использовать регистратор сигнала, чтобы сравнить результаты этого экспериментирования. В блок-схеме щелкните правой кнопкой по сигнальным проводам и выберите Log Selected Signals. Если вы включили логгирование сигнала, после того, как симуляция запустит концы, откроет Инспектора Данных моделирования, чтобы просмотреть регистрируемые сигналы.
В командной строке MATLAB™ введите edit cm_ex_adaptive_eq_with_fading_init.m чтобы открыть файл инициализации, затем измените параметр и повторно выполните симуляцию. Например, настройте характеристики канала (params.maxDoppler |, params.pathDelays, и params.pathGains). Адаптивный алгоритм RLS выполняет лучше, чем адаптивный алгоритм LMS как максимум, Доплер увеличен.