Вы же говорили, что у вас есть фапч. Вот пусть узкополосный фапч с tanlock по мягким решениям и управляет входным ddc, убирая медленное вращени созвездия. А внутри петли пусть себе работает dde. Чтобы этот узкополостный фапч схватился, ему нужно подсунуть начальное значение частоты с точностью порядка его шумовой полосы. Чтобы определить их один раз ( а не непрерывно или периодически ) и нужен feedforward алгоритм по преамбуле. Если у фапч полоса достаточно узкая (фапч медленней времени замираний ) он не почувствует что там вытворяет dde или fse эквалайзер.
Стучать по петле обратной связи периодически или непрерывно, конечно, не очень

у меня фапч встроен только в схему где применяется DFE. если я правильно понимаю, то tanlock loop по несущей работает по одному отсчету на символ. а на вход DDE у меня поступает 2 отсчета на символ. пробовал сделать предварительную синхронизацию Гарднера совместно с tanlock по несущей, и на вход DDE подавать уже один отсчет на символ, но это значительно ухудшает качество работы DDE. что я не правильно делаю?



очень интересно. у меня две ИХ для четных и нечетных отсчетов. мне нужно максимальный коэффициент с учетом двух ИХ брать для его оценки вращения (типа так max(oddWeight + evenWeight))? и еще вот такая проблемка. с течением времени степень влияния лучей изменяется. т.е. может так случиться, что в какой-то момент времени максимальный коэффициент ИХ перестанет быть максимальным. это нужно как-то учитывать?

столкнулся со следующей проблемой: алгоритм DDE способен работать даже при небольших соотношениях сигнал/шум, в том случае, если изначально ИХ канала рассчитана более-менее хорошо. в тех случаях, когда ИХ измерена плохо, либо алгоритму DDE удается скорректировать ИХ в течение нескольких последующих кадров, либо он просто разваливается. ИХ канала при маленьком отношении сигнал/шум (2-5дБ) измеряется очень плохо. есть ли способы которые как-то уменьшают влияние шума на рассчитываемую ИХ? я имею ввиду, может быть можно рассчитывать ИХ не на N известных отсчетах(пр N известных отсчетах длинна ИХ равна M = N/2 - 1), а на большем интервале времени.? т.е. взять больше количество известных отсчетов (N) для неизменной длинны ИХ (M). преамбула позволяет это сделать.

можете ли мне сказать, правильно ли я задаю шум в канале? в стандарте мне указан уровень шума в полосе 3 кГц. в моей модельке на выходе передатчика частота дискретизации 19,2 кГц. правильно ли будет добавить уровень шума следующим образом:
SNR = SNR - A + B;
где A = 10*log10(9600/3000);
B = 10*log10(E_full/E_3000), где E_full - мощность всего сигнала, E_3000 - мощность сигнала в полосе 3 кГц

я никак не могу найти алгоритм, который мог бы работать с типом сигнала, где биты передаются с помощью ортогональных последовательностей Уолша(MIL-STD-188-141B, ст.284, BW0, BW1, BW3, BW4). подскажите, пожалуйста, какой алгоритм нужно использовать и/или где об этом можно почитать ?!

Нужно гуглить что-то вроде "Maximum likelihood sequence estimation"

эти два сообщения как-то связаны между собой?

C некоторой натяжкой можно сказать что эти оба метода позволяют найти последовательность модулированных символов, которая будучи свернутой с измеренной ИХ даст максимальную корреляцию с принятой последовательностью.
Т.е задача так ставиться - есть принятые отсчеты y, есть символы которые переносят информацию x = [x1; x2;.....xn]. Есть измеренная ИХ h, для простоты предполагаем что она не изменяется во времени. Требуется найти x. Максимально правдоподобная оценка x будет такая, которая минимизирует евклидово расстояние J = sum( abs( y - conv( x, h ) .^ 2 ) . Т.е. берете все возможные последовательности x и ищете такую , для которого J минимально. Классическое решение
The Viterbi Algorithm FORNEY .

Теперь ключевой момент. Сложность алгоритма Витерби (т.е. число состояний канала ) будет M^(L-1). M - индекс модуляции символов, L длина h в символах. Если символом считать одну из последовательностей Уолша, которыми переносится информация, то L получается не велика ( что-то около 1). Таким образом данный подход будет иметь вполне приемлемую сложность.

спасибо большое.
тогда алгоритм может выглядеть следующим образом??? :
1) по преамбуле вычисляется ИХ h с учетом принимаемых 2 отсчетов на символ(т.е. две ИХ для четных и нечетных отсчетов);
2) с учетом длины последовательностей Уолша равной 16 символов, очередных 32 принятых отсчета каким-то образом перемножаются в матричной форме с ИХ таким образом, чтобы получился вектор из 16 символьных значений R(скорее всего мне здесь нужно использовать не ИХ h, а вектор обратный ИХ h. не понимаю, как это сделать?!);
3) методом наименьшего правдоподобия для каждой из возможных последовательностей Уолша W вычисляем евклидово расстояние J = sum( abs( R - conv( W, h ) .^ 2 ). по наименьшему расстоянию J принимаем решение о переданной последовательности T = W (по сути это и есть урезанный декодер Витерби?);
4) основываясь на этих 16-ти решениях T, а также на решениях принятых на предыдущей итерации и импульсной характеристике, 16 принимаемых значений могут быть предсказаны и 16 ошибок между предсказанными и полученными значениями могут быть рассчитаны.
5) эти ошибки затем коррелируют(умножаются и усредняются) с 16-ти принятыми решениями T и с несколькими решениями принятыми на предыдущей итерации(количество определяется длинной ИХ) с соответствующими значениями импульсной характеристики.
6) ИХ обновляется с учетом этих рассчитаных ошибок
7) пункты 2-6 повторяются

Сообщение отредактировал Виктор39 - Oct 30 2013, 12:36

не знаю или правильно составил я алгоритм, но в любом случае, по измеренной ИХ мне нужно рассчитать вектор значений обратный ИХ,(т.е. коэффициенты прямого фильтра, или трансверсального фильтра, или коррелятора). скажите, что я не правильно делаю? набросал несколько строк кода. по идее выходной сигнал sigOut должен равняться входному сигналу sigIn с учетом задержки. но что-то не получается.

Так обратного ИХ может и не быть - он окажется БИХ как раз вашем в случае, когда отсутствует доминирующий луч или коэффициент. Он и так всегда только приблизительный ИХ, а в этом случае даже приблизительно может не получиться

Да не должно быть ни каких "обратных ИХ". Пусть s0, s2 ... sn будут символы Уолша длиной 16. Пусть память канала (длина h ) тоже будет 16. Допустим в i-тый момент времени мы знаем состояние канала - s0, т.е знаем какой конкретно символ Уолша передавался. На выходе канала наблюдаем величину y0 (скаляр), допустим сл. символ будет s1, т.е. при смене состояния канала s0 -> s1, будет наблюдаться последовательность Y = [y1, y2.... y16];



Алгоритм следующий: для текущего состояния рассчитываем все возможные последовательности Y1, Y2 ... Yn. Находим последовательность которая имеет наибольшую корреляцию c принятыми отсчетами, скажем наилучший результат дает Y2, устанавливаем текущее состояние в s2 и все повторяется.

По одной последовательности на пороге С/Ш такой алгоритм косячить будет. Надо корректировать с некоторым соотношением между старыми и новыми коэффициентами. Хотя-бы полусумма между старыми и новыми значениями.

Не понял, чего корректировать и какие коэффициенты имеются ввиду?

здравствуйте. не могу решить следующую задачку:

преамбула состоит из 15 следующих значений: 0,1,3,0,1,3,1,2,0,D1,D2,C1,C2,C3,0
каждому значению преамбулы соответсnвует скремблированная ортогональная последовательность УОлша длинной в 32 канальных символа. данная преамбула повторяется несколько раз подряд. первая часть преамбулы мне известна (0,1,3,0,1,3,1,2,0), она состоит из 288 канальных символов. вторая часть (D1,D2,C1,C2,C3) мне предварительно не известна, в ней передается информация о типе передаваемых данных. так вот, по первой части преамбулы(0,1,3,0,1,3,1,2,0), если я правильно понимаю, мне нужно обнаружить начало сигнала, рассчитать частотную ошибку (+-75Гц), а также измерить импульсную характеристику канала... никак не могу придумать как я могу использовать преамбулу максимально выгодно.

например, я пробую по первым 6 значениям преамбулы(0,1,3,0,1,3), т.е. 192-ум канальным символам, обнаружить сигнал и рассчитать его частотную ошибку следующим образом: непрерывно сворачиваю 96 канальных символа(соответствующих трем значениям преамбулы 0,1,3) с предыдущими 96-ью символами. и когда последовательности будут совпадать, пик будет максимальный. далее рассчитывая разность фаз между соответcтвующими символами сворачиваемых последовательностей, с учетом задержки, не трудно рассчитать частоту. но есть две проблемки. первая, при таком методе не учитываются ортогональные свойства преамбулы, и пик получается очень размытый. в плохих каналах, при различных замираниях, пик может быть смещен на несколько символов в одну из сторон. но все бы хорошо, ведь я могу с помощью измеренной импульсной характеристики найти потом точку синхронизации. но проблема в том, что таким методом максимальная частотная ошибка, которую я могу измерить равна +-25Гц, а мне нужно +-75Гц. с помощью fft(свернуть часть принятой преамбулы с известными передаваемыми данными, выделив таким образом частотную ошибку, затем сделать fft ) я не могу рассчитать частотную ошибку, так как точка синхронизации известна с некой погрешностью(в несколько символов).

пробовал сделать банк фильтров, с коррелирующей последовательностью равной 48 символов. проблема в том, что для этого я не могу брать символы из первой части преамбулы (0,1,3,0,1,3), так как они повторяются, и по этой причине будет находиться два пика. это не есть хорошо. так как я могу пропустить нужный пик из-за замирания, и словить ложный. если брать в качестве коррелирующей последовательности обнаружения последующие символы (1,2,0), то у меня ничего не остается на расчет частотной ошибки и на измерение ИХ канала...

больше адекватных мыслей у меня нету. может у кого-нибудь есть варианты, что можно сделать...