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RLS Linear Equalizer

(削除予定) RLS 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

RLS 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

イコライザー

説明

RLS Linear Equalizer ブロックは、線形イコライザーと RLS アルゴリズムを使って分散チャネルを通るベースバンドの線形変調信号をイコライズします。シミュレーション中に、ブロックは RLS アルゴリズムを使って、シンボルごとに 1 回重みを更新します。[Number of samples per symbol] パラメーターを 1 に設定すると、ブロックはシンボル間隔 (T 間隔) のイコライザーを実装し、各シンボルで 1 回フィルター重みを更新します。[Number of samples per symbol] パラメーターを 1 よりも大きな値に設定すると、ブロックは、分数間隔 (T/N 間隔) のイコライザーに対して、重みを N 番目のサンプルごとに更新します。

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 とラベル付けされた端子からは、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

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。

Forgetting factor

0 から 1 までの数である、RLS アルゴリズムの忘却係数。

Inverse correlation matrix

逆相関行列の初期値。行列は、N 行 N 列でなければなりません。N はタップ数です。

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

このチェック ボックスをオンにすると、ブロックは、トレーニング モードと decision-directed モードを切り替えることのできる入力端子をもちます。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 にしなければなりません。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

このチェック ボックスをオンにすると、ブロックは誤差信号を出力します。誤差信号は、イコライズされた信号と基準信号の差異です。

Output weights

このチェック 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。

参考文献

[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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