[masverter 0]

Здравствуйте!

Наблюдаю такой эффект: при уменьшении ОСШ, начиная с определенного значения, адаптивный эквалайзер начинает "стягивать" созвездие. Для примера - модуляция BPSK, DD Linear LMS Equalizer, канал без искажений с АБГШ (модель прилагаю). Созвездие на входе эквалайзера и на выходе привожу ниже. Видно, что выходное созвездие стянуто к центру координатной плоскости.

Хотелось бы понять почему так происходит (ошибки в принятии решения так влияют?) и что с этим делать: использовать другие алгоритмы при падении ОСШ, "растянуть" уровень сигнала после эквалайзера с помощью АРУ, что-нибудь еще?

Попробовал разные виды эквалайзеров из Simulink. CMA, Normalized LMS, Normalized LMS DFE, Sign-LMS примерно также стягивают созвездие, Sign Regressor LMS и Sign Sign LMS - нет.

 

equalizers.slx

[petrov 6]

Шум даёт такое смещение, но ошибка-то минимизируется, что и требуется, если для каких-то других целей нужно, то оценивают шум и как-то учитывают эту оценку в модифицированном LMS.

[des00 25]

12 hours ago, masverter said:

 и что с этим делать: использовать другие алгоритмы при падении ОСШ, "растянуть" уровень сигнала после эквалайзера с помощью АРУ, что-нибудь еще?

Для BPSK ничего не делать. 

[masverter 0]

On 1/29/2020 at 8:57 PM, petrov said:

Шум даёт такое смещение, но ошибка-то минимизируется, что и требуется, если для каких-то других целей нужно, то оценивают шум и как-то учитывают эту оценку в модифицированном LMS.

 

On 1/30/2020 at 6:21 AM, des00 said:

Для BPSK ничего не делать. 

Спасибо. В нашем приложении красивая картинка играет не последнюю роль. Выводим отношение сигнал+шум/шум и получается, что с выключенным эквалайзером оно ощутимо выше, чем с включенным. Да, MSE становится меньше, о чем Вы писали, но ОСШ при таком стягивании падает.

[des00 25]

6 hours ago, masverter said:

 

Спасибо. В нашем приложении красивая картинка играет не последнюю роль. Выводим отношение сигнал+шум/шум и получается, что с выключенным эквалайзером оно ощутимо выше, чем с включенным. Да, MSE становится меньше, о чем Вы писали, но ОСШ при таком стягивании падает.

просто вы его направильно считаете. вы считаете RxMER, а не SNR. вам нужно искать мат.ожидание и дисперсию. А вы принимаете мат.ожидание равным жесткому решению. На ошибки, в вашем случае, это практически не повлияет. Но, если вам уж так принцпиально, ару по решениям, за эквалайзером, вам поможет.

ЗЫ. либо уходить со слепого эквалайзирования, в пользу эквалайзирования по известным последовательностям.

[masverter 0]

On 2/3/2020 at 5:43 AM, des00 said:

ЗЫ. либо уходить со слепого эквалайзирования, в пользу эквалайзирования по известным последовательностям.

Сделал эквалайзер с обучением по известной последовательности - разницы не заметил. Не могли бы прокомментировать? Модельку прикладываю.

equalizer_known_symbols.slx

[andyp 9]

 

On 5/24/2021 at 11:56 AM, masverter said:

Сделал эквалайзер с обучением по известной последовательности - разницы не заметил. Не могли бы прокомментировать? Модельку прикладываю.

equalizer_known_symbols.slx 40.67 kB · 2 downloads

А что тут комментировать? Попробуйте выписать формулу для веса однотапового эквалайзера, минимизирующего СКО, потом, с использованием этого веса для его выходного сигнала. Уже там будет видно, что оценка получается смещенной. Смещение обратно пропорционально ОСШ.

Изменено 2 июня, 2021 пользователем andyp

[masverter 0]

12 hours ago, andyp said:

 

А что тут комментировать? Попробуйте выписать формулу для веса однотапового эквалайзера, минимизирующего СКО, потом, с использованием этого веса для его выходного сигнала. Уже там будет видно, что оценка получается смещенной. Смещение обратно пропорционально ОСШ.

 

Спасибо!