Main Content

このページは前リリースの情報です。該当の英語のページはこのリリースで削除されています。

フィルター処理とフェージング チャネルによる適応イコライズ

このモデルでは、フェージング チャネルのある通信リンクでの、選択された適応イコライザーの動作を示します。送信側と受信側は、ルート レイズド コサインのパルス整形フィルター処理を行います。subsystem ブロックにより、最小平均二乗 (LMS) または再帰的最小二乗 (RLS) 適応アルゴリズムを使用する、線形イコライザーまたは判定フィードバック イコライザーを選択できます。

モデルの構成

  • 送信機は、トレーニング シーケンスを含む 16QAM のランダムな信号データを生成し、ルート レイズド コサインのパルス整形フィルター処理を適用します。

  • チャネル障害には、マルチパス フェージング、ドップラー シフト、搬送周波数オフセット、可変整数遅延、自由空間パス損失、および AWGN が含まれます。

  • 受信機は、ルート レイズド コサインのパルス整形フィルター処理、AGC を適用し、イコライザー モード コントロールを含めてトレーニングを有効にすることで、以下の選択肢からのイコライザー アルゴリズムの選択を可能にします。

$$ \begin{array}{|l|l|c|} \hline\vphantom{\displaystyle\int}
\mathbf{Selection}&\begin{array}{l}\mathbf{Equalizer\
Algorithm}\end{array}\\ \hline\mathrm{LMS\
Linear}&\begin{array}{l}\mathrm{Linear\ least\ mean\ square\
equalizer}\end{array}\\ \hline\mathrm{LMS\
DFE}&\begin{array}{l}\mathrm{Decision\ feedback\ least\ mean\ square\
equalizer}\end{array}\\ \hline\mathrm{RLS\
Linear}&\begin{array}{l}\mathrm{Linear\ recursive\ least\ square\
equalizer}\end{array}\\ \hline\mathrm{RLS\
DFE}&\begin{array}{l}\mathrm{Decision\ feedback\ recursive\ least\
square\ equalizer}\end{array}\\ \hline\end{array} $$

  • スコープは、さまざまなイコライザーと適応アルゴリズムがどのように動作するかを理解するのに役立ちます。

モデル例の調査

モデルを試す

このモデルには、設定を変更して結果を観察するためのいくつかの方法が用意されています。File>Model Properties>Callbacks にある InitFcn によって cm_ex_adaptive_eq_with_fading_init が呼び出され、モデルが初期化されます。このファイルを有効化すると、モデルの以下のような設定を変更できます。

  • SNR などのシステム パラメーター。

  • ロールオフやフィルター長などのパルス整形フィルター パラメーター

  • パス損失の値。

  • チャネル条件: レイリー フェージングまたはライス フェージング、チャネル パス ゲイン、チャネルのパス遅延、ドップラー シフト。

  • イコライザーの選択と構成。

モデルに関する考慮事項

以下の標準ベースでない通信リンクは、最新の通信システムを表しています。

  • 最適なイコライザーの構成は、チャネル条件によって異なります。初期化ファイルは、異なるイコライザーの機能を強調するドップラー シフトおよびマルチパス フェージング チャネル パラメーターを設定します。

  • 判定フィードバック イコライザー構造は、大きな符号間干渉に対して線形イコライザー構造よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

  • RLS アルゴリズムは、高いドップラー周波数に対して LMS アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

  • LMS アルゴリズムの実行は高速ですが、収束が遅く、その複雑度は重みの数と共に線形に増大します。

  • RLS アルゴリズムは迅速に収束し、その複雑度は重みの数の約 2 乗で増大します。これは重みの数が大きい場合、不安定になることがあります。

  • 異なるイコライザーに用いられるチャネルには、以下の特性があります。

$$ \begin{array}{|l|l|c|} \hline\vphantom{\displaystyle\int}
\mathbf{Selection}&\begin{array}{l}\mathbf{Channel\
Characteristics}\end{array}\\ \hline\mathrm{LMS\
Linear}&\begin{array}{l}\mathrm{3\ tap\ multipath\ fading\ channel\ with\
10\ Hz\ Doppler\ shift}\end{array}\\ \hline\mathrm{LMS\
DFE}&\begin{array}{l}\mathrm{5\ tap\ multipath\ fading\ channel\ with\
25\ Hz\ Doppler\ shift}\end{array}\\ \hline\mathrm{RLS\
Linear}&\begin{array}{l}\mathrm{3\ tap\ multipath\ fading\ channel\ with\
50\ Hz\ Doppler\ shift}\end{array}\\ \hline\mathrm{RLS\
DFE}&\begin{array}{l}\mathrm{5\ tap\ multipath\ fading\ channel\ with\
100\ Hz\ Doppler\ shift}\end{array}\\ \hline\end{array} $$

  • その他のチャネル障害に対する初期設定は、すべてのイコライザーに対して同じです。搬送周波数オフセット値は、50 Hz に設定されます。自由空間パス損失は、60 dB に設定されます。可変整数遅延は 2 サンプルに設定されます。これは、イコライザーによってタイミング再生が必要になります。

深いチャネル フェージングとパス損失により、イコライザーの入力信号レベルが目的の出力信号レベルよりもかなり小さくなる可能性があり、その結果イコライザーの収束時間が許容できない範囲で長くなる可能性があります。AGC ブロックは、受信信号の振幅を調整して、イコライザーの収束時間を短縮します。選択された変調方式に基づいて、最適な AGC 出力電力レベルを調整しなければなりません。16QAM の場合、望ましい出力電力である 10 W が使用されます。

イコライザーの学習はシミュレーションの開始時に実行されます。

シミュレーションの実行

シミュレーションを実行すると、シンボルの誤り統計が計算され、以下の図が生成されます。

  • 受信フィルターの後の信号のコンスタレーション ダイアグラム。

  • AGC の後の信号のコンスタレーション ダイアグラム。

  • イコライズ後の信号のコンスタレーション ダイアグラム (信号品質測定値を表示)。

  • イコライザーの誤差のプロット。

ここに示されているプロットの場合、選択されたイコライザー アルゴリズムは RLS Linear です。これらの数値を監視することで、受信信号品質がシミュレーション時間が進むにしたがって変化することが確認できます。

After Rx FilterAfter AGC のコンスタレーション プロットは、イコライズ前の信号を示します。After AGC は、送信された信号に対するチャネル条件の影響を示します。After Eq プロットは、イコライズ後の信号を示します。イコライズの後にコンスタレーション ダイアグラムでプロットされる信号は、イコライズ処理の効果に基づいて信号品質の変動を示します。シミュレーション全体を通して、イコライズ前にプロットされたコンスタレーションは、16QAM コンスタレーションから顕著に逸脱します。After Eq コンスタレーションでは、イコライザーの誤差信号が変化するにつれて、改善または劣化が見られます。Eq Error プロットにプロットされている Eq error は、シミュレーション開始時のイコライズが適切でないことを示しています。まず誤差が小さくなり、次にイコライザーが収束するにつれて改善が見られます。

その他の調査

Equalizer Selector ブロックをダブルクリックして、異なるイコライザーを選択します。シミュレーションを実行して、さまざまなイコライザー オプションのパフォーマンスを確認します。信号ロガーを使用して、この実験の結果を比較できます。ブロック線図で、信号線を右クリックし、Log Selected Signals を選択します。信号のログを有効にした場合は、シミュレーションの実行の終了後、シミュレーション データ インスペクターを開いてログ記録された信号を確認します。

MATLAB™ コマンド プロンプトで、edit cm_ex_adaptive_eq_with_fading_init.m を入力して初期化ファイルを開き、パラメーターを変更してシミュレーションを再実行します。たとえば、チャネル特性 (params.maxDoppler|、params.pathDelays、および params.pathGains) を調整します。RLS 適応アルゴリズムは、最大ドップラーが増加するにつれて、LMS 適応アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。