(65)使用RLS自适应滤波器进行信道均衡的MATLAB仿真

news2024/11/13 18:57:05

文章目录

  • 前言
  • 一、仿真说明
  • 二、码间串扰、色散、与频率选择性衰落
    • 1. 码间串扰(ISI)
    • 2. 信道的色散与码间串扰
    • 3. 减少ISI的方法
  • 三、MATLAB仿真代码
  • 四、仿真结果
    • 1.发送16QAM信号的星座图
    • 2.信道的频率响应
    • 3.接收16QAM信号的星座图
    • 4.均衡后16QAM信号的星座图
    • 5.训练误差
  • 总结与后续


前言

信道均衡是通信系统中的一项重要技术,特别是在无线通信中。它的目的是补偿由于多径传播、频率选择性衰落和其他信道效应导致的符号间干扰(ISI)。RLS(递归最小二乘)自适应滤波器是一种用于信号处理的算法,其原理基于最小二乘法。本文给出RLS自适应滤波器用于信道均衡的MATLAB仿真代码。


一、仿真说明

本文将重点介绍RLS滤波器进行信道均衡的仿真,以及仿真中所使用传输信道的频率选择性和群时延色散特性。

为避免内容重复,本文将不再对RLS滤波器的基本概念、算法原理等方面进行介绍。关于这些内容,以及RLS滤波器用于未知系统辨识、降噪、和预测等方面的内容,可以参看之前的三篇文章:

(62)使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真

(63)使用RLS自适应滤波器进行降噪的MATLAB仿真

(64)使用RLS自适应滤波器进行预测的MATLAB仿真

二、码间串扰、色散、与频率选择性衰落

1. 码间串扰(ISI)

码间串扰是指当传输的数字信号通过信道时,由于信道传输特性的不理想,一个符号(或码元)的影响会扩展到相邻的符号时间间隔内,从而干扰到其他符号。在理想的传输系统中,每个符号的波形应该在符号时间间隔内完全衰减,以避免与下一个符号重叠。然而,实际信道的色散会导致符号波形的尾部延伸到下一个符号时间间隔,造成ISI。

2. 信道的色散与码间串扰

信道的色散与码间串扰(Inter-Symbol Interference, ISI)是数字通信系统中密切相关的两个概念。下面解释它们之间的关系:

色散是指信号中的不同频率分量在传输过程中以不同的速度传播,导致信号失真。在数字通信系统中,色散通常指的是群时延色散(Group Delay Dispersion, GDD),它描述了信号的不同频率分量经历不同的时延。色散会导致信号的相位失真,从而影响信号的完整性。

色散是造成ISI的主要原因之一,以下是它们之间的关系:

(1)时延差异:色散导致信号中的不同频率分量有不同的传播速度,这意味着某些频率分量会比其他分量到达接收端的时间更晚。这种时延差异会使得原本设计为不重叠的符号波形在时间上重叠,从而引起ISI。
(2)频率选择性衰落:色散意味着信道对不同频率有不同的衰减和相位偏移。如果一个数字信号包含多个频率分量,这些分量在通过信道时可能会经历不同的衰减和时延,导致信号波形失真,进而引起ISI。
(3)符号速率与信道带宽:当符号速率(即码元传输速率)相对于信道带宽较高时,色散会导致ISI问题更加严重。这是因为符号波形的变化速度(由符号速率决定)比信道能够支持的频率变化快,导致波形重叠。

3. 减少ISI的方法

为了减少ISI,可以采取以下措施:

均衡技术:在接收端使用均衡器来补偿信道的频率选择性影响,从而减少ISI。
滤波器设计:在发送端使用根升余弦(Raised Cosine)滤波器或其他类型的滤波器来限制信号带宽,减少符号波形的旁瓣,从而降低ISI。
增加符号间隔:通过降低符号速率来增加符号之间的时间间隔,从而减少ISI的可能性。
使用更宽的信道带宽:增加信道带宽可以减少色散的影响,因为更宽的带宽可以更好地容纳信号的频率分量。

总之,信道的色散是引起码间串扰的一个关键因素,理解和控制色散对于设计高效的数字通信系统至关重要。下面给出使用RLS滤波器进行信道均衡从而降低ISI的仿真代码。

三、MATLAB仿真代码

使用RLS滤波器进行信道均衡的仿真代码:

%% 设计RLS均衡器
nTaps = 20;                                               % 权系数的个数
lambda = 0.99;                                            % 遗忘因子
RLSfilter = dsp.RLSFilter(nTaps, 'ForgettingFactor', lambda);
%% 生成发送信号
% 生成一个由5000个16-QAM符号组成的序列,各个符号等概出现。
ntrans = 5000;
j = sqrt(-1);
s = sign(randn(1,ntrans)).*(2+sign(randn(1,ntrans)))+...   % 生成16QAM信号
    j*sign(randn(1,ntrans)).*(2+sign(randn(1,ntrans)));

figure();
plot(s,'o');
grid on;
axis([-4 4 -4 4]); 
axis('square');
xlabel('Re\{s(n)\}');
ylabel('Im\{s(n)\}');
title('发送信号的星座图(16QAM)');
%% 传输信道(1)频率选择与群时延色散
% 传输信道由信道脉冲响应和噪声特性定义。传输信道同时具有频率选择性和群时延色散特性。
b = exp(j*pi/5)*[0.2 0.7 0.9];
a = [1 -0.7 0.4];
channel = dfilt.df2t(b,a);                                 % 传输信道

% 信道的脉冲响应
hFV = fvtool(channel,'Analysis','impulse');
legend(hFV, 'Transmission channel');
set(hFV, 'Color', [1 1 1])

% 信道的频率响应
set(hFV, 'Analysis', 'freq')

%% 传输信道(2)生成加性噪声
% 加性噪声为复高斯噪声,方差设置为使得接收信号的信噪比为30dB。
sigma = sqrt(1/16*(4*18+8*10+4*2))/sqrt(1000)*norm(impz(channel));       % 平均噪声幅度,也即噪声的标准差
v = sigma*(randn(1,ntrans) + j*randn(1,ntrans))/sqrt(2);   % 生成加性噪声

%% 生成接收信号
% 发射信号s[n]经信道脉冲响应滤波并叠加噪声v[n]得到接收信号x[n]。
x = filter(channel,s) + v;                                 % 生成接收信号

figure();
plot(x,'.');
grid on;
xlabel('Re\{x[n]\}');
ylabel('Im\{x[n]\}');
axis([-40 40 -40 40]);
axis('square');
title('接收信号的星座图(16QAM)');
%% 训练序列
% 训练信号是原始发送信号s[n]的移位版本。该信号对于发射机和接收机来说都是已知的。
d = [zeros(1,nTaps/2) s(1:ntrans-nTaps/2)];                % 所谓训练信号,也即期待信号
%% 均衡器的训练阶段
% 用前2000个样本对RLS均衡器进行训练。均衡器输出信号星座图是以十六个不同符号为中心的符号集,
% 该结果说明已经实现了对信道的均衡。
ntrain = 1:2000;                                           % 训练序列长度
[y,e] = RLSfilter(x(ntrain),d(ntrain));                    % RLS滤波器训练,x 为带噪信号,d 为原始信号

figure();
plot(y(1:2000),'.');
grid on;
xlabel('Re\{y[n]\}');
ylabel('Im\{y[n]\}');
axis([-5 5 -5 5]);
axis('square');
title('均衡后信号的星座图(16QAM)');
%% 训练误差
% 绘制误差信号e[n]的幅度平方,可以看到RLS算法的收敛速度很快。
% 在本例所给定均衡器设置的情况下,收敛发生在大约60个样本处。
figure();
semilogy(ntrain,abs(e).^2);
grid on;
xlabel('迭代次数');
ylabel('|e[n]|^2');
title('训练误差的模平方');

四、仿真结果

仿真结果如下:

1.发送16QAM信号的星座图

在这里插入图片描述

2.信道的频率响应

在这里插入图片描述

3.接收16QAM信号的星座图

在这里插入图片描述

4.均衡后16QAM信号的星座图

在这里插入图片描述

5.训练误差

在这里插入图片描述

由均衡后16QAM信号的星座图和绘制的误差信号e[n]的幅度平方,可以看到RLS算法的收敛速度很快。在本例所给定均衡器设置的情况下,收敛发生在大约60个样本处。

总结与后续

本文是RLS自适应滤波器应用举例的第四篇文章,给出了RLS自适应滤波器用于信道均衡的仿真与结果。在后续的文章中,将给出RLS算法和LMS算法进行信道均衡的性能比较,给出具体的MATLAB仿真,希望对您有用。感谢关注!



本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2238501.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构与算法:双指针之“最长连续不重复子序列” +位运算之“求二进制中第k个数字”、“求二进制表示”、“二进制中1的个数” +整数离散化

双指针: 简介 常见问题分类: 对于一个序列,用两个指针维护某一段特定的区间 对于两个序列,维护某种次序(譬如归并排序中合并两个有序序列的操作) 双指针算法的最核心点在于,将O(N^2)的暴力…

东方通TongWeb替换Tomcat的踩坑记录

一、背景 由于信创需要,原来项目的用到的一些中间件、软件都要逐步替换为国产品牌,决定先从web容器入手,将Tomcat替换掉。在网上搜了一些资料,结合项目当前情况,考虑在金蝶AAS和东方通TongWeb里面选择,后又…

kafka 的一些问题,夺命15连问后续

16、kafka是如何做到高效读写 因为kafka本身就是分布式集群,可以采用分区技术,并行度高 读取数据可以采用稀疏索引,可以快速定位要消费的数据(mysql中索引多了以后,写入速度就慢了) 可以顺序写磁盘&#…

使用 Node.js 了解 MVC 模式

模型-视图-控制器 (MVC) 模式是 Web 开发中最流行的架构模式之一。通过将应用程序划分为三个相互关联的组件(模型、视图和控制器),MVC 促进了有组织、可维护和可扩展的代码。Node.js 具有异步处理和庞大的生态系统&…

flink 同步oracle11g数据表到pg库

1. 关闭防火墙和selinux systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld systemctl status firewalldvi /etc/selinux/config 修改为disabled2.安装java8 yum list java-1.8* yum install java-1.8.0-openjdk* -yjava -version3.下载和部署postgresql 看需求安装pg库…

catchadmin-webman 宝塔 部署

1:宝塔的php 中删除禁用函数 putenv 问题: 按照文档部署的时候linux(php) vue (本地) 无法访问后端api/login 的接口 。 解决办法: webman 没有配置nginx 反向代理 配置就能正常访问了

【go从零单排】接口(interface)和多态(Polymorphism)

🌈Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力,虚度你的光阴,每天迈出一小步,回头时发现已经走了很远。 📗概念 在Go语言中,interface 是一种重要的类型,用于定义一组方法…

第3章-需求 3.1需求的概念

产品开发的需求阶段是指立项完成之后,根据立项计划书的任务内容,对任务进行目标分解,形成需求文档,确认项目需求分解到相关责任人或部门。在需求阶段,需要一名具备专业技能和项目经验的工程师来把控整体需求和需求细节…

创新培养:汽车零部件图像分割

汽车零部件图像分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-DCNV3&yolov8-seg-C2f-SCcConv等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 项目来源AAAI Glob…

关于git使用的图文教程(包括基本使用,处理冲突问题等等)超详细

目录 用户签名,初始化git git提交流程图 提交到本地库 版本穿梭 分支操作 分支合并冲突 团队协作 github的使用 推送代码 克隆 拉取代码 团队协作冲突 团队协作之分支管理 推送分支到分支: 拉去远程库分支到本地库: 本地删除远程分支&am…

Linux kernel 堆溢出利用方法(二)

前言 本文我们通过我们的老朋友heap_bof来讲解Linux kernel中off-by-null的利用手法。在通过讲解另一道相对来说比较困难的kernel off-by-null docker escape来深入了解这种漏洞的利用手法。(没了解过docker逃逸的朋友也可以看懂,毕竟有了root权限后&a…

【算法一周目】双指针(1)

目录 1.双指针介绍 2.移动零 解题思路 C代码实现 3.复写零 解题思路 C代码实现 4.快乐数 解题思路 C代码实现 5.盛水最多的容器 解题思路 C代码实现 1.双指针介绍 常见的双指针有两种形式,一种是对撞指针,一种是快慢指针。 对撞指针&#x…

VS2022项目配置笔记

文章目录 $(ProjectDir)与 $(SolutionDir) 宏附加包含目录VC目录和C/C的区别 $(ProjectDir)与 $(SolutionDir) 宏 假设有一个解决方案 MySolution,其中包含两个项目 ProjectA 和 ProjectB,目录结构如下: C:\Projects\…

万字长文解读机器学习——决策树

🌺历史文章列表🌺 机器学习——损失函数、代价函数、KL散度机器学习——特征工程、正则化、强化学习机器学习——常见算法汇总机器学习——感知机、MLP、SVM机器学习——KNN机器学习——贝叶斯机器学习——决策树机器学习——随机森林、Bagging、Boostin…

Kotlin约束泛型参数必须继承自某个父类

Kotlin约束泛型参数必须继承自某个父类 open class SuperData { }class DataA : SuperData {constructor() {println("DataA constructor")} }class DataB : SuperData {constructor() {println("DataB constructor")} }fun <T : SuperData> myfun(p…

Spring挖掘: (事务篇)

谈到事务,我们就绕不开事务的ACID四大特性,我们先来简单介绍一下何为事务 一. 概念 事务是数据库操作的最小工作单元&#xff0c;作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。这些操作作为一个整体一起向系统提交&#xff0c;要么都执行、要么都不执行。事务是一组不可再分割的操作…

Information Server 中共享开源服务中 kafka 的__consumer_offsets目录过大清理

1,11.7新版本的 IBM InfoSphere Information Server 将 Apache Kafka、Solr 和 ZooKeeper 安装在<ISHOME>服务层的 /shared-open-source 目录中。 默认情况下&#xff0c;共享开源中的 Kafka 对 __consumer_offsets 主题使用“压缩”日志清理策略&#xff0c;这可能会导…

Linux系统程序设计--2. 文件I/O

文件I/O 标准C的I/O FILE结构体 下面只列出了5个成员 可以观察到&#xff0c;有些函数没有FILE类型的结构体指针例如printf主要是一些标准输出&#xff0c;因为其内部用到了stdin&#xff0c;stdout&#xff0c;stderr查找文件所在的位置:find \ -name stat.h查找头文件所…

linux网络的基本设置

1、查看网络接口信息 ip a/ip addr #简略的查看网络接口信息 ifconfig #只显示当前活跃的设备 ifconfig -a #实现当前主机的所有网络设备&#xff0c;包括未运行的设备 rootubuntu1:~# ifconfig ens33:flags4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1500 设备名…

利用AI制作《职业生涯规划PPT》,10分钟完成

职业生涯规划是大学生活中非常重要的一环。通过制定职业规划&#xff0c;你能够明确未来的职业目标、认清自身的优劣势&#xff0c;进而制定切实可行的计划&#xff0c;以便顺利踏上职业发展的道路。而制作一份精美的职业生涯规划PPT&#xff0c;能有效帮助你在面试、职业规划报…