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循环神经网络

matlab信道均衡,使用lms算法做信道均衡时,更换信道传递函数效果很差 -ag凯发k8国际

发布时间:2024/10/8 循环神经网络 0 豆豆
ag凯发k8国际 收集整理的这篇文章主要介绍了 matlab信道均衡,使用lms算法做信道均衡时,更换信道传递函数效果很差 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

clear;

clc;

% 1.产生长度为2000的0/1随机序列,进行bpsk调制,通过冲激响应为h[1,0.8,0.3]的信道传送,信道的高斯噪声为20db。

%用lms算法进行均衡输出,均衡抽头数为8,步长为0.03,训练序列长度为200。

% 2.绘制出星座图显示理想信号、均衡器输入信号、均衡器输出信号。

% 绘制出重复20次实验的瞬时误差平方的统计平均收敛曲线。更改lms算法步长和抽头个数,观察瞬时均方收敛曲线有什么变化。

% 分析步长因子和抽头个数变化对lms算法性能的影响。

n = 2000;m = 2;weight = 8;stepsize = 0.03;trainlen = 200;

g = randi(2,n,1) - 1;

cp = [];mod1 = [];f = 0.1 * 3 * pi;t = 0.19;

for n = 1 : length(g)

if g(n) == 0

a = zeros(1,20);

else

a = ones(1,20);

end

cp = [cp a];

c = cos(f*t);

mod1 = [mod1 c];

end

figure(1);

subplot(3,1,1);

plot(cp);

axis([0 200 -1 2]);

subplot(3,1,2);

plot(mod1);

axis([0 200 -2 2]);

cm = [];mod = [];

for n = 1 : length(g)

if g(n) == 0

c = cos(f*t pi / 2);

else

c = -cos(f*t pi / 2);

end

mod = [mod c];

end

subplot(3,1,3);

plot(mod);

axis([0 200 -2 2]);

figure(2);

subplot(4,1,1);

plot(mod);

axis([0 200 -2 2]);

mod = awgn(mod, 20);

subplot(4,1,2);

plot(mod);

axis([0 200 -2 2]);

%h = [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.599971];

%h = [0.734189,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,-0.406511,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.295130];

h = [1,0.8,0.3];  %冲激响应为h[1,0.8,0.3]的信道传送

rxsig = conv(mod.',h);

subplot(4,1,3);

plot(rxsig);

axis([0 200 -2 2]);

eqlms = lineareq(weight,lms(stepsize));

eqlms.reftap = 1;

y = equalize(eqlms,rxsig,mod(1:trainlen));

subplot(4,1,4);

plot(y);

axis([0 200 -2 2]);

hold on;

modmsg = pskmod(g,m);

filtmsg = conv(h,modmsg);

eq1.sigconst = pskmod([0,m - 1],m);

[symbolest,yd] = equalize(eqlms,filtmsg,modmsg(1:trainlen));

h = scatterplot(filtmsg,1,trainlen,'rx');

hold on;

scatterplot(symbolest,1,trainlen,'g.',h);

scatterplot(eq1.sigconst,1,0,'k*',h);

legend('filtered signal','equalized signal','ideal sinal constellation');

hold off;

总结

以上是ag凯发k8国际为你收集整理的matlab信道均衡,使用lms算法做信道均衡时,更换信道传递函数效果很差的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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