Questions tagged «equalization»

1
有关CMA均衡器的一般问题
因此,我最近在MATLAB中实现了CMA均衡器,该均衡器使用最速下降方法收敛到最小成本。(我在均衡器实现狂潮中)。 我的问题如下: 1)在我看来,CMA算法仅适用于相对“平坦”的通道。换句话说,它不适合用于淡入淡出/空的通道吗?这通常是真的吗? 2)我使用的是BPSK信号,从这里的第一个图可以看出,在多径效应之后,我在BPSK信号的复平面上出现了拖影-正如预期的那样,没有两个漂亮的簇。相反,我们看到4个红色簇。我的问题是,在CMA均衡器之后,我还有 4个集群怎么办?(我把那些颜色涂成蓝色)。我认为这是有一定道理的,因为CMA只是将信封设置为1,而不是“关心”您正在谈论的集群。我听说CMA可能会遇到局部最小问题。这是一个例子吗?(即,由于这是BPSK,因此获得4个群集而不是2个群集)。如果没有,该怎么办? 3)几乎好像在回答问题2一样,我继续进行了更改,以求将误差最小化的常数模量。我选择了0.25作为模数,而不是选择1(如BPSK那样)。这是我得到的星座: 问题是,即使这是一个“解决方案”,人们如何先验地知道选择模数是什么呢?我认为这是一个问题,原因是如果我有4个群集而不是2个群集,则会使符号后相位/频率偏移估计/校正更加复杂,尤其是当由于BPSK信号而期望2个群集时。 (为完整起见,我附加了相同的图,但是当我添加频率偏移时) 在此先感谢您对均衡器的任何见解!

2
预编码矩阵以保持DFT向量上的复杂共轭对称性的条件
假设存在一个长度为N 的DFT向量,该向量在其中点附近表现出复杂的共轭对称性,即,等。 和分别是DC和奈奎斯特频率,因此是实数。其余元素很复杂。 X (1 )= X (N - 1 )* X (2 )= X (N - 2 )* X (0 )X (N / 2 )XX\mathbf{X}X(1)=X(N−1)∗X(1)=X(N−1)∗X(1) = X(N-1)^*X(2)=X(N−2)∗X(2)=X(N−2)∗X(2) = X(N - 2)^*X(0)X(0)X(0)X(N/2)X(N/2)X(N/2) 现在,假设有一个矩阵,大小为,它与向量X相乘。 N × NTT\mathbf{T}N×NN×NN \times N Y=TXY=TX\begin{align} \mathbf{Y} = \mathbf{T}\mathbf{X} \end{align} 问题是: 在什么条件下,对于矩阵,保留了所得矢量中点周围的复共轭对称性?ÿTT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} 这个问题的动机是试图提出一个预编码器矩阵,该矩阵会产生一个IFFT为实的预编码(预均衡)符号。ÿTT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} 编辑: 谢谢@MattL。和@niaren。关于这个问题的困难是找到必要的条件。马特的答案确实足够。进行以下修改也是足够的: 第一行和第一列不必为零。相反,它们可以是非零的,只要它的值在中点周围呈现复杂的共轭对称性,它的第一个值是实数,第个值是实数,就像该符号一样。对于第列,第行和主对角线也可以这样说。(ñ / …
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.