problemi di interpretazione DFE?

[completelyuseless]

Ciao a tutti, non im molto luminoso e Ive stato alle prese con questo per un certo tempo.
dal front-end che ha im utilizzando un filtro feedforward e di un filtro FIR di feedback.

1) il mio segnale ricevuto (da un canale di Rayleigh fading) è in ingresso nel filtro feedforward FIR.l'uscita del segnale ricevuto è y (t)

2) Ho quindi sottrarre l'uscita del mio filtro di feedback da y (t) - x (t) = d (t)

3) d (t) entra in un dispositivo di decisione ==> d '(t) e poi nel filtro Feeback, da cui ottenere x (t) nel passaggio 2.

quale combinazione (o segnale di esso) rappresenterebbe l'errore di equalizzazione?
che il segnale è il segnale ideale?

Qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato.

 

[bulx]

> Ciao a tutti, non im molto luminoso e Ive stato alle prese con ...
E 'abbastanza ovvio che il vero apprendimento è il risultato del processo di lotta .. dont perdersi d'animo

Immagino si deve confrontare con il segnale originale trasmesso per trovare qualsiasi tipo di errore.Quindi una misura di errore sarebbe E [(d '(t) - s (t)) ^ 2], dove s (t) è il simbolo di trasmissione (prima che il canale ralyleigh), che a sua volta è il segnale "ideale".

-b

 

[completelyuseless]

ok, questo Ive visto prima (o qualcosa di simile atleast), salvo che per ottenere l'errore di perequazione, usano d (t), e non d '(t) ...importa doesnt, Ive ha provato entrambe le cose.Tuttavia, che cosa mi è come confondere il ricevitore sapere qual è il segnale trasmesso è prima il canale di Rayleigh?è lì e la stima fatta sul segnale ricevuto, che fornisce il segnale di "ideale" in applicazioni del mondo reale?
è lo scopo del filtro di feedback per creare una stima?

 

[bulx]

In realtà, il ricevitore non è possibile stimare l'errore effettivo, tranne nei casi in cui la trasmissione di simboli sono noti in anticipo.(E 'abbastanza comune per conoscere i simboli trasmistted durante la fase di installazione di un sistema di comm).Inoltre, se è sempre saputo che l'errore esatto, avrebbe potuto tornati i dati inviati senza errori di sempre!In pratica, si ri-treno ogni volta conosciuti simboli vengono inviati, e presuppone che le stime sono abbastanza buone da applicare quando i dati sconosciuto è stato inviato.

Inoltre, è utile pensare che il segnale inviato è noto a Rx e quindi arrivare a una stima di errore di analisi o di simulazione, e lo usa come un criterio per confrontare i diversi metodi di perequazione o per trovare modi per migliorare.

Il feedback è una parte cercando di rimuovere l'effetto dei simboli passato sul simbolo corrente sottraendo una somma ponderata dei pochi in modo ottimale i campioni del passato.

-b

 

[completelyuseless]

Okay, che abbia un senso, l'unica cosa che mi disturba thats ora è questa.

I domanda in realtà dovrebbe porsi è cosa devo vedere accade nel toccare vettore dei pesi.

tempo fa ho fatto una simulazione di un filtro adattativo.(un feed pura e semplice filtro FIR in avanti.) il segnale di ingresso è una sinusoide con il rumore, e quindi il segnale desiderato è un'onda sinusoidale pura.dopo i coefficienti adeguati, rimangono le stesse, ho pensato che questo era dovuto al singolo essere un segnale periodico.quindi se il segnale ideale è rimossa, ei coefficienti sono invariati, il sistema continuerà a funzionare.

nel mio DFE, im utilizzando generato casualmente bit che formeranno i simboli per DQPSK.perché il suo caso, ogni volta che guardo il rubinetto vettore dei coefficienti, la sua continua evoluzione.Presumo che ciò sta accadendo perché il isnt segnale periodico.ma finora, im solo ricevendo una potenza relativamente corretta perché non ho il segnale conosciuto.

così che cosa viene utilizzato quando il segnale desiderato è sconosciuto?

 

[cheggy]

Salve,

Toccare coefficienti di variazione a causa di errore residuo (suppongo che il pareggio è convergente, e questi cambiamenti sono solo "oscillazioni" intorno ad alcuni valori di rubinetto).Avete controllato i risultati di perequazione: si tratta di dati lasciando pareggio (dopo la decisione è stata presa) bene o no?

 

[completelyuseless]

Ciao, mi spiace per la sua risposta in ritardo, e ho apprezzato molto tutti i vostri input.Ci sono due algoritmi di equalizzazione che sto usando,
RLS, e
RLS con adaptive fattore di dimenticanza.

il RLS pianura sembra funzionare, ma l'altro sembra funzionare bene per circa 600 simboli e poi d'un tratto tutti i parametri (coefficienti, vettori di guadagno, e di altri parametri definiti nel nuovo algoritmo) improvvisamente tutti i salti all'infinito.

su 1000 simboli dire, il primo 650, 640 o giù di lì sono molto buone, con solo gli errori a causa di troppo rumore, ecc ..Ma anche se i sopprimere completamente il rumore, poi ho ancora ottenere questo risultato ed i coefficienti irregolare.