Выравнивание канала для QAM16 Опции

[tim_s80]

Как правильно эквалайзить (слепым подходом) сигнал, представленный по сылке, T/2, QAM16
 T2QAM16.rar ( 69.08 килобайт ) Кол-во скачиваний: 165


Пробовал СМА, но бестолку.
Или такой случай бесперспективен? Если бесперпективен, то по каким внешним признакам это можно оценить?

[des00]

CMA в топку. Делайте Годдарда/ММА/SMMA + DD (direct decision). переключение между ними делайте по mse, область переключения когда mse лежит в пределах половины области нахождения жесткого решения(точки).

[tim_s80]

CMA в топку. Делайте Годдарда/ММА/SMMA + DD (direct decision). переключение между ними делайте по mse, область переключения когда mse лежит в пределах половины области нахождения жесткого решения(точки).

А СМА и Годдар разве по сути не одно и тоже?

[des00]

А СМА и Годдар разве по сути не одно и тоже?

Да, но я указал вам использовать два различных переключаемых детектора. В своих модемах я использую MMA+DD. Мне это нравится больше чем Goddard + DD. SMMA хорошо, но дорого по ресурсу.

ЗЫ. знаковые версии годдара/мма/смма лучше не использовать %) где то на форуме есть тема про эквалайзеры, я там перебирал 7-9 алгоритмов адаптации (в том числе Stop&Go, который иногда приводят с ошибкой, про это я в той теме тоже писал) поищите.

[tim_s80]

Да, но я указал вам использовать два различных переключаемых детектора. В своих модемах я использую MMA+DD. Мне это нравится больше чем Goddard + DD. SMMA хорошо, но дорого по ресурсу.

ЗЫ. знаковые версии годдара/мма/смма лучше не использовать %) где то на форуме есть тема про эквалайзеры, я там перебирал 7-9 алгоритмов адаптации (в том числе Stop&Go, который иногда приводят с ошибкой, про это я в той теме тоже писал) поищите.

Попробовал ММА, в принципе большго отличия от СМА пока не заметил за исключением того, что созвездие ставит ровно. Требуемый порядок эквалайзера, время схождения вроде бы те же.

[des00]

Попробовал ММА, в принципе большго отличия от СМА пока не заметил за исключением того, что созвездие ставит ровно. Требуемый порядок эквалайзера, время схождения вроде бы те же.

я же писал, используйте ДВА детектора. Если брать слепые алгоритмы, ИМХО, то лучшее качество, по критерию остаточного mse, вы получите только на DD детекторе. К нему приближается SMMA. Все остальное нужно только в том случае, когда DD детектору доверять нельзя.

Зы. нужна быстрая сходимость ? делайте не слепой эквалайзер или RLS или ортогонализируйте входные данные через ортогональные преобразования.

[tim_s80]

или ортогонализируйте входные данные через ортогональные преобразования.

Можно здесь немного прояснить.
Ортогонализация, отбеливание, раскорреляция - это все одно и тоже?

ДПФ это есть частный случай ортогонализации?

[des00]

Можно здесь немного прояснить.
Ортогонализация, отбеливание, раскорреляция - это все одно и тоже?

хмм, последние два термина слышу впервые, хотя и понимаю о чем речь %)

Да это все из одной области. Если посмотреть формулу Винера, которая описывает решение задачи эквализации, то там есть обращение матрицы входных отсчетов. Оно же явно или неявно присутствует в выводе различных алгоритмов адаптации. Поэтому крайне желательно чтобы матрица не вырождалась, а этого можно достичь тогда, когда входные отсчеты статистически независимы (во многих книгах написано еще и в каком смысле независимы). Поэтому любые процедуры, способствующие этому для эквалайзера благо.

ДПФ это есть частный случай ортогонализации?

да, есть эквалайзеры работающие в частном домене через прямое и обратное ДПФ.

[tim_s80]

хмм, последние два термина слышу впервые, хотя и понимаю о чем речь %)

Да это все из одной области. Если посмотреть формулу Винера, которая описывает решение задачи эквализации, то там есть обращение матрицы входных отсчетов. Оно же явно или неявно присутствует в выводе различных алгоритмов адаптации. Поэтому крайне желательно чтобы матрица не вырождалась, а этого можно достичь тогда, когда входные отсчеты статистически независимы (во многих книгах написано еще и в каком смысле независимы). Поэтому любые процедуры, способствующие этому для эквалайзера благо.

да, есть эквалайзеры работающие в частном домене через прямое и обратное ДПФ.

Тогда что получается, что после ортогонализации (частный случай есть ДПФ) я уже не могу применять класс алгоритмов СМА, а так как по сути перехожу в некий ортогональный базис (в частном случае в частотный) должен что-то другое применять?

[des00]

Тогда что получается, что после ортогонализации (частный случай есть ДПФ) я уже не могу применять класс алгоритмов СМА, а так как по сути перехожу в некий ортогональный базис (в частном случае в частотный) должен что-то другое применять?

смотря какой метод ортогонализации (временной, частотный) вы используете и в каком базире работате (временном, частотном).

CMA алгоритм это метод вычисления ошибки, основанный на вычислениях во временной области

[tim_s80]

смотря какой метод ортогонализации (временной, частотный) вы используете и в каком базире работате (временном, частотном).

CMA алгоритм это метод вычисления ошибки, основанный на вычислениях во временной области

Если я ухожу в некий ортогональный базис (например из временной области в частотную), то я получаю некоррелированные отсчеты в новом (ортогональном) базисе, т.е. я выполнил ортогонализацию Из него я могу обратным преобразованием получить один в один исходный сигнал.
Если же я делаю что-то такое (ортогонализирую во временной области), что у меня во временной области нарушается имеющаяся независимость отсчетов, то формально я искажию имеющиеся входные данные - это разве допустимо, вначале исказить, а потом пытаться эквалайзить?

И не подскажите ли название метода ортогонализации во временной области, после которой можно также будет применить что-нибудь из класса СМА?

[des00]

Если я ухожу в некий ортогональный базис (например из временной области в частотную), то я получаю некоррелированные отсчеты в новом (ортогональном) базисе, т.е. я выполнил ортогонализацию Из него я могу обратным преобразованием получить один в один исходный сигнал.
Если же я делаю что-то такое (ортогонализирую во временной области), что у меня во временной области нарушается имеющаяся независимость отсчетов, то формально я искажию имеющиеся входные данные - это разве допустимо, вначале исказить, а потом пытаться эквалайзить?

боюсь вас увести не в ту область, т.к. вплотную занимался сим вопросом года полтора назад. поищите документы на тему Transfom Domain Equalizers, сейчас глянул свою библиотеку, по диагонали не нашел нужную доку. Насчет Frequency Domain неплохо у хайкина написано.

И не подскажите ли название метода ортогонализации во временной области, после которой можно также будет применить что-нибудь из класса СМА?

Например дискретное преобразование Адамара. На этом форуме есть тема, где уважаемый petrov выкладывал модель такого эквалайзера. Делал эквалайзер с адамаром, сходится быстрее чем классический.

[tim_s80]

боюсь вас увести не в ту область, т.к. вплотную занимался сим вопросом года полтора назад. поищите документы на тему Transfom Domain Equalizers, сейчас глянул свою библиотеку, по диагонали не нашел нужную доку. Насчет Frequency Domain неплохо у хайкина написано.


Например дискретное преобразование Адамара. На этом форуме есть тема, где уважаемый petrov выкладывал модель такого эквалайзера. Делал эквалайзер с адамаром, сходится быстрее чем классический.

Пощупаю по данным ключевым словам.

Но позвольте еще один вопрос задать. Чуть выше Вы приводили связку SMMA и DD. Но в
y_re*(y_re^2 - a_re^c*R_re) + j*y_im*(y_im^2 - a_im^c*cR_im), где а - это оценки по квадратурам текущего символа. Разве это не есть по сути единение MMA и DD, какой смысл еще раз DD на выходе включать?
Далее, если у меня в начале квадрат стоит с неким наклоном, то применение оценок сигнала можно применять или надо правдами неправдами квадрат в начале выравнивать?
Ну и -с- из каких соображений выбирается?

[des00]

Но позвольте еще один вопрос задать. Чуть выше Вы приводили связку SMMA и DD. Но в
y_re*(y_re^2 - a_re^c*R_re) + j*y_im*(y_im^2 - a_im^c*cR_im), где а - это оценки по квадратурам текущего символа. Разве это не есть по сути единение MMA и DD, какой смысл еще раз DD на выходе включать?

Вы правы, я делал для ПЛИС и дело было в ресурсе, при ограниченной разрядности вычислений, в установившемся режиме DD дает лучший результат чем SMMA (думаю что это очевидно %)).

Далее, если у меня в начале квадрат стоит с неким наклоном, то применение оценок сигнала можно применять или надо правдами неправдами квадрат в начале выравнивать?

про наклон ничего не понял. вы имеете в виду перекос спектра ? Короткие линейные эквалайзеры ИМХО плохо его компенсируют (а TSE тем более).

Ну и -с- из каких соображений выбирается?

хмм, поднял свои наработки, я использовал c = 0.5. Если мне память не изменяет выбирал ее исходя из ошибки в установившемся режиме/скорости схождения.

[tim_s80]

про наклон ничего не понял. вы имеете в виду перекос спектра ?

Не совсем точно выразился. Речь идет о квадрате созвездия, который на начальном этапе повернут, т.е. стороны квадрата созвездия не параллельны сторонам опорного созвездия.

[des00]

Не совсем точно выразился. Речь идет о квадрате созвездия, который на начальном этапе повернут, т.е. стороны квадрата созвездия не параллельны сторонам опорного созвездия.

т.е., как я понимаю, у вас есть нескомпенсированный фазовый сдвиг созвездия. Для настройки эквалайзера это не принципиально(особенно для слепых методов основанных на статистиках высоких порядков).

Даже скажу больше, чисто в экспирементальных целях делал демодулятор на хороших генераторах, без отдельной петли по несушке. Петлей был TSE эквалайзер, его быстродействия хватало что бы держать созвездие (восстановление тактовой не зависело от фазового сдвига) %)

И экспиремента ради делал FSE эквалайзер, который работал интерплятором Фэрроу в петле по тактовой %)