qam_lms.m

LMS及RLS算法

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d=1;
snr_in_db=30;
Eav=10*d^2;
snr=10^(snr_in_db/10);
sgma=sqrt(Eav/(8*snr));
M=16;
N=1000;
for n=1:N
    temp1=rand;
    temp2=rand;
    if temp1<0.25
        dsource1(n)=-3*d;
    elseif temp1<0.5
        dsource1(n)=-d;
    elseif temp1<0.75
        dsource1(n)=d;
    else
        dsource1(n)=3*d;
    end
    if temp2<0.25
        dsource2(n)=-3*d;
    elseif temp2<0.5
        dsource2(n)=-d;
    elseif temp2<0.75
        dsource2(n)=d;
    else
        dsource2(n)=3*d;    
    end
end
dsource=dsource1+i*dsource2;                      %信道输入信号
figure
plot(dsource,'.')
axis([-6 6 -6 6])

noise1=sgma*randn(1,N );
noise2=sgma*randn(1,N);
noise=noise1+i*noise2;                            %信道噪声

for n=3:N;
    M(n)=0.1*dsource(n)+1*dsource(n-1)+0.1*dsource(n-2);
end
z=M+noise;                                       %均衡器输入，即信道输出
figure
plot(z,'.')
axis([-6 6 -6 6]) 

z1=real(z);
z2=imag(z);
order=11;                                         %均衡器阶数
error_s=zeros(1,N);    
w=zeros(1,order)';
w1=real(w);
w2=imag(w);
h=cov(z.');
u=1/(10*trace(h));
 %isi=[0.3,0.9,0.3];                             %信道特性3
 %M0=conv(x,isi);
 %M=M0(1:N); 

for n=order:N;
    d(n)=dsource(n-order+1)+noise(n-order+1);                    %均衡器理想输出    
end
d1=real(d);
d2=imag(d);

for n=order:N
    z11=z1(n:-1:(n-order+1))';
    y1(n)=w1'*z11;
    e1(n)=d1(n)-y1(n);
    w1=w1+u*z11.*conj(e1(n)); 
    z22=z2(n:-1:(n-order+1))';
    y2(n)=w2'*z22;
    e2(n)=d2(n)-y2(n);
    w2=w2+u*z22.*conj(e2(n)); 
    e(n)=e1(n)+i*e2(n);
    y(n)=y1(n)+i*y2(n);
end
    error_s=e.*conj(e);
w;
n=1:N;
figure
%plot(n,error_s);
plot(n,abs(e));
xlabel('n （当u=1;DB=30时）');
ylabel('e(n)^2');
title('LMS法1次实验误差平方的均值曲线');
figure
plot(y(100:1:N),'.')
axis([-6 6 -6 6]) 

%%观察100以后均衡后码元的矢量图，因为100以后误差已经很小；
%%再观察100以后均衡后码元的矢量图，一种情况：有噪声；另一种情况：无噪声。可以看出：均衡器减小噪声对通信质量的影响。