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LMS Linear Equalizer

(削除予定) LMS アルゴリズムで重みを更新する、線形イコライザーを使ったイコライズ

LMS Linear Equalizer は将来のリリースで削除される予定です。代わりに Linear Equalizer を使用してください。

ライブラリ

Equalizers

説明

LMS Linear Equalizer ブロックは、線形イコライザーと LMS アルゴリズムを用いて、分散チャネルを通る線形変調ベースバンド信号をイコライズします。シミュレーション中、このブロックは LMS アルゴリズムを用いて各シンボルごとに重みを更新します。[Number of samples per symbol] パラメーターが 1 であれば、ブロックは、シンボル間隔イコライザー (T 間隔イコライザー) を実装します。[Number of samples per symbol] パラメーターが 1 より大きい値の場合、ブロックは重みの更新を T/N 間隔イコライザーの N サンプルごとに 1 度行います。

入力信号と出力信号

Input 端子は、列ベクトルの入力信号を受け入れます。Desired 端子は、Input 信号中のシンボル数以下の長さのトレーニング シーケンスを受け入れます。有効なトレーニング シンボルとなるのは、[Signal constellation] ベクトルに一覧されたシンボルです。

[Reference tap] パラメーターに、ゼロより大きく [Number of taps] パラメーター値より小さい値を指定します。

Equalized 端子からは、イコライズ処理の結果が出力されます。

ブロックには次の追加端子を表示させるよう設定できます。

  • Mode 入力。

  • Err 出力。これは Equalized 出力と基準信号の差である誤差信号用です。基準信号は、トレーニング モードではトレーニング シンボル、その他の場合は検出されたシンボルからなります。

  • Weights 出力。

判定指向モードとトレーニング モード

トレーニング モードと判定指向モードでイコライザーが動作する条件を習得するには、イコライズを参照してください。

イコライザーの遅延

適切なイコライズを行うには、送信側の変調器による出力とイコライザーへの入力の間で生じるシンボルでの遅延を超えるように [Reference tap] パラメーターを設定しなければなりません。この条件が満たされる場合、シンボルでの変調器とイコライザーの "出力" 間の遅延の総和は次の値に一致します。

1+(Reference tap-1)/(Number of samples per symbol)

チャネル遅延は通常は未知であるため、一般的な方法はリファレンス タップをセンター タップに設定することです。

パラメーター

Number of taps

線形イコライザーのフィルターのタップ数です。

Number of samples per symbol

各シンボルの入力サンプルの数です。

Signal constellation

各自のモデルの変調器により決定される、変調用のコンスタレーションを指定する複素数のベクトルです。

Reference tap

イコライザーにあるタップの数以下の正の整数です。

Step size

LMS アルゴリズムのステップ サイズです。

Leakage factor

LMS アルゴリズムの漏れ係数は、0 と 1 の間の数です。1 は従来の重み更新アルゴリズムに相当し、0 はメモリのない更新アルゴリズムに相当します。

Initial weights

タップからの初期重みをリストするベクトルです。

Mode input port

チェック ボックスをオンにすると、トレーニング モードと判定指向モードを切り換える入力端子がブロックに表示されます。トレーニングの場合はモード入力は 1 で、判定指向の場合はモードを 0 にする必要があります。モード入力が 1 であるか、存在しないすべてのフレームに対して、イコライザーは期待する信号の長さについてフレームの最初でトレーニングします。

Output error

チェック ボックスをオンにすると、ブロックは、イコライズされた信号と基準信号の差を示す誤差信号を出力します。

Output weights

チェック ボックスをオンにすると、ブロックは、現在の重みを出力します。

参照

[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.

[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.

互換性の考慮事項

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R2019a での開始は非推奨

拡張機能

C/C++ コード生成
Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

R2006a より前に導入