matlab均衡仿真報告胡夢春

1、均衡matlab實驗仿真報告 學(xué)院：電子信息工程學(xué)院班級：通信1106班姓名：胡夢春學(xué)號：指導(dǎo)教師：楊維老師 時間：2014年5月27日均衡MATLAB仿真報告要求：現(xiàn)給出迫零均衡（ZF）、最小均方誤差均衡中的最小均方算法（LMS）的matlab程序，理解各程序，完成以下習(xí)題。將程序運行結(jié)果及各題目的解答寫入word中：用matlab分別運行“main_zf.m”和“main_lms.m”（a）在程序中標注“注釋”處加上注釋（英文或中文）。main_zf.mM=1500; %碼元數(shù)目P=0.5; %1碼概率data=2*round(rand(1,M)+P-0.5)-1;%產(chǎn)生一列01 碼h=0

2、.02 0.05 0.1 -0.2 1 -0.2 0.1 0.06 0.01;%注釋：歸一化的多徑信道系數(shù)hr=conv(data,h);%迫零均衡N=5;C=force_zero(h,N); %獲得均衡器系數(shù)Cdataout=conv(r,C); %注釋:將經(jīng)過多徑信道傳輸?shù)男盘柾ㄟ^均衡器figure(1)subplot(2,2,1)plot(1:length(data),data,.)title(發(fā)送信號序列)subplot(2,2,2)plot(1:length(r),r,.)title(多徑信號序列)subplot(2,2,3)plot(1:length(dataout),dataou

3、t,.)title(均衡后的信號序列)figure(2)eyediagram(r,2);title(迫零均衡前的眼圖);figure(3)eyediagram(dataout,2);title(迫零均衡后的眼圖); %注釋：畫迫零均衡后的眼圖%用不同階數(shù)的迫零均衡器均衡后的誤碼率，并與理想誤碼率曲線比較。snr_in_dB=4:11; %注釋：產(chǎn)生不同的信噪比條件，4dB到11dBN=1 2 3; %注釋：均衡器抽頭數(shù)為2*N+1，分別表示3、5、7階均衡器err_rate=zeros(length(N),length(snr_in_dB); %注釋：經(jīng)過均衡誤碼率統(tǒng)計err_rate1=ze

4、ros(1,length(snr_in_dB); %注釋：未經(jīng)過均衡誤碼率統(tǒng)計for ii=1:length(N)C=force_zero(h,N(ii);forjj=1:length(snr_in_dB)SNR=10(snr_in_dB(jj)/10); %注釋：將信噪比dB值轉(zhuǎn)化為線性值err=0; %注釋：經(jīng)過均衡的誤碼個數(shù)err1=0; %注釋：沒有經(jīng)過均衡的誤碼個數(shù)for kk=1:103 %注釋：kk從1到1000，每種信噪比下，試驗1000次x=2*round(rand(1,M)+P-0.5)-1; %注釋： %產(chǎn)生一列01碼，1碼概率為Px2=awgn(x,SNR,measur

5、ed,linear); %注釋：x序列中加入高斯白噪聲x1=conv(x2,h); %注釋：序列x2通過多徑信道y=conv(x1,C); %注釋：將經(jīng)過多徑信道傳輸?shù)男盘柾ㄟ^均衡器L=(length(y)-M)/2; y=y(L+1:L+M); %注釋：取L+1到L+M個數(shù)的符號 y=sign(y); %注釋：根據(jù)y的正負，以零為判決門限 err=err+sum(abs(x-y)/2; %根據(jù)收發(fā)序列是否相同統(tǒng)計誤碼個數(shù)%-不經(jīng)過均衡 L1=(length(x1)-M)/2; %注釋：收到序列的起始點 x11=x1(L1+1:L1+M); %注釋：取L+1到L+M個數(shù)的符號 y11=sign

6、(x11); %注釋：根據(jù)y的正負，以零為判決門限 err1=err1+sum(abs(x-y11)/2; %注釋：根據(jù)收發(fā)序列是否相同統(tǒng)計誤碼個數(shù)enderr_rate(ii,jj)=err/(M*103) %注釋：統(tǒng)計不同階數(shù)均衡器下的誤碼率err_rate1(1,jj)=err1/(M*103) %注釋：統(tǒng)計不經(jīng)過均衡器的誤碼率endendfigure;semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(1*10.(snr_in_dB/10),g*-);hold on;semilogy(snr_in_dB,err_rate1(1,:),g-);hold on;semilog

7、y(snr_in_dB,err_rate(1,:),ko);hold on;semilogy(snr_in_dB,err_rate(2,:),go);hold on;semilogy(snr_in_dB,err_rate(3,:),ro);title(誤碼率);legend(高斯信道下理想誤碼率特性,未進過均衡的誤碼率,三階迫零均衡誤碼率,五階迫零均衡誤碼率,七階迫零均衡誤碼率);xlabel(SNR);main_LMS.mclear;clc;%*變量設(shè)置區(qū)*%N=10000; %二進制信源的長度,測誤碼率時使用的N h = 0.6 -0.3 0.1; %多徑響應(yīng)序列order = 5; %C

8、的階數(shù)(取大于1的奇數(shù))mu = 0.01; % 步長delta=2; %延遲SNRdB = 5:15; Loops = 100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100; %循環(huán)數(shù)，實現(xiàn)信源長度106%*%C = zeros(order,1); %初始化自適應(yīng)系數(shù)for i = 1:length(SNRdB) % 注釋：在不同信噪比下，從5dB到15dBdisp(目前仿真到第,num2str(i),輪:,SNR=,num2str(SNRdB(i),dB); %注釋：不同輪數(shù)，不同信噪比條件下TotalError = 0; % 注釋：經(jīng)過均衡的誤碼個數(shù)，初

9、始化為0totalerror1=0;SNR = 10(SNRdB(i)/10); % 注釋：將信噪比dB值轉(zhuǎn)化為線性值for JJJ = 1:Loops(i) % 注釋：第一輪迭代循環(huán)x=randsrc(1,N,0,1;0.5,0.5);%注釋：產(chǎn)生有N個數(shù)的01隨機序列，0、1概率都為0.5 x1=1-x*2; %注釋：將x序列中的0轉(zhuǎn)化為1,1轉(zhuǎn)化為-1 x2 = conv(x1,h); % 注釋：序列x1通過多徑信道 x3 = awgn(x2,SNR,measured,linear); %注釋：x2序列中加入高斯白噪聲for jjj=order+1:N % iterate 循環(huán)，迭代rr

10、=x3(jjj:-1:jjj-order+1); % vector of received signal e=x1(jjj-delta)-C*rr; % calculate error C=C+mu*e*rr; % update equalizer coefficientsend x6=filter(C,1,x3); %注釋：通過信道傳輸?shù)男蛄衳3經(jīng)過均衡器C x7 = (1-sign(x6)/2; %注釋：判決x6序列，小于0的數(shù)判為1，大于零的數(shù)判為-1 x8=x30; %注釋：經(jīng)信道傳輸不經(jīng)過均衡器x3小于0，x8為1，否則x8為0 TotalError = TotalError + s

11、um(abs(x-x7(3:end); %注釋：統(tǒng)計經(jīng)過均衡器的誤碼數(shù) totalerror1=totalerror1+ sum(abs(x8(1:end-2)-x); %注釋：統(tǒng)計不經(jīng)過均衡器的誤碼endBER(i) = TotalError / (N-order) / Loops(i); % 注釋：統(tǒng)計經(jīng)過均衡器的誤碼率ber1(i)= totalerror1 / N / Loops(i); %注釋：統(tǒng)計不經(jīng)過均衡器的誤碼率endfigure(1)subplot(2,2,1)plot(1:length(x1),x1,.)title(發(fā)送信號序列)subplot(2,2,2)plot(1:l

12、ength(x2),x2,.)title(多徑信號序列)subplot(2,2,3)plot(1:length(x3),x3,.)title(多徑加噪聲信號序列)subplot(2,2,4)plot(1:length(x6),x6,.)title(均衡后信號序列)eyediagram(x3,2);title(均衡前的眼圖);eyediagram(x6,2);title(均衡后的眼圖);figure(2)semilogy(SNRdB, BER,r.-); %注釋：畫經(jīng)過均衡器的誤碼率曲線hold on;semilogy(SNRdB, ber1,g.-); hold on;semilogy(SNR

13、dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.(SNRdB/10)/sqrt(2),-);ylim(10(-6),10(0);legend(均衡后的誤碼率曲線,均衡前的誤碼率曲線,理想誤碼率曲線);xlabel(SNR（單位：dB）);ylabel(誤碼率);（b）寫出這兩種算法實現(xiàn)的流程。（1）這兩種方法的理論實現(xiàn)流程：迫零均衡的理論實現(xiàn)流程如圖1所示，迫零均衡是根據(jù)信道特性F(z)獲得均衡器響應(yīng)1/F(z)。圖1 迫零均衡流程采用有限長濾波器，第n個抽頭系數(shù)用en表示，共有(2K+1)個，均衡器的輸出信號采樣為ci等于輸入信號Ui與抽頭系數(shù)序列en的卷積，表示為：通過強迫信道和均衡器組合沖激

14、響應(yīng)的抽樣值Ck在除k=0外的其它抽樣時刻取值為零，使均衡器輸出端的失真最小。截取矩陣U的前K行和后K行， U矩陣為2K+1方陣，為2K+1維由C =UE 得E =U-1C。迫零法通過選擇en的加權(quán)，迫使均衡器的輸出信號在期望脈沖的兩側(cè)各K個采樣值為0(名稱的由來），即選擇抽頭系數(shù)使下式成立：求解2K+1方程，可得到en ，濾波器的長度（抽頭系數(shù)的個數(shù)）取決于信道產(chǎn)生干擾的程度。迭代LMS的算法理論實現(xiàn)流程a. 用對權(quán)值進行初始化b. 計算一個MSE的梯度近似值，使用R，P的估計值，n表示迭代次數(shù),梯度估計c. 通過負梯度方向調(diào)整權(quán)值參數(shù)，決定了收斂速度和剩余誤差算法收斂，是相關(guān)矩陣R的最大特征值d. 滿足終止條件，停止，否則到第b步（2）這兩種方法的程序?qū)崿F(xiàn)流程迫零均衡的程序?qū)崿F(xiàn)流程：迭代LMS的算法程序?qū)崿F(xiàn)流程： （c）運行程序，會得到關(guān)于信號的一系列圖形，包括信號序列圖、均衡前后眼圖以及均衡前后的誤碼率圖，分析這些圖形，你能得到什么結(jié)論？解答：迫零均衡中的相關(guān)圖如圖2、3、4、5所示：圖2 迫零均衡圖3迫零均衡圖4迫零均衡圖5迫零均衡最小均方誤差均衡中的最小均方算法（LMS）中的相關(guān)圖如圖6、7、8、9所示：圖6 最小均方誤差（LMS算法）均衡圖7最小均方誤差（LMS算法）均衡圖8最小均方誤差（LMS算法）均衡圖9最小均方誤差（LM