Godard.zip_Bussgang盲均衡Godard仿真_bussgang_盲均衡_盲均衡godard_盲均衡算法

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5星 · 超过95%的资源 130 浏览量 2022-07-14 18:23:46 上传评论 1 收藏 1KB ZIP 举报

在通信系统中，数据传输的质量受到信道干扰、噪声等因素的影响，这时就需要使用均衡技术来恢复原始信号。本文将深入探讨“Bussgang盲均衡”中的Godard算法，并基于MATLAB进行仿真分析。 Bussgang盲均衡是一种无码间干扰（MISO）的均衡方法，它在不知道发送信号的情况下，利用统计信息对信道的影响进行估计和校正。Godard算法是Bussgang盲均衡的一种具体实现，由Michael Godard于1980年提出。该算法基于自回归（AR）模型，通过对输入信号的统计特性进行建模，实现了对线性失真信道的均衡。 Godard算法的核心思想是将均衡器的输出与输入之间建立一个线性关系，通过最小化均方误差（MSE）来调整均衡器的系数。在算法中，输入信号被假设为高斯白噪声，而均衡器的作用是尽可能地减小因信道引起的失真，使接收信号接近原始发送信号。 MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化平台，是进行通信系统仿真理想的工具。在给定的压缩包文件中，"Godard.m"这个文件很可能是实现Godard算法的MATLAB代码。代码可能包括以下几个步骤： 1. **信道模型设定**：首先定义信道模型，这通常涉及添加随机的线性失真，模拟实际通信环境中的信道影响。 2. **数据生成**：生成符合高斯分布的随机信号作为输入，模拟实际通信中的数据流。 3. **Godard算法实现**：编写均衡器的更新规则，计算新的均衡器系数，以最小化输入与输出之间的MSE。 4. **迭代优化**：不断迭代均衡器的系数，直到收敛或达到预设的迭代次数。 5. **性能评估**：通过计算误码率（BER）或眼图等指标，评估均衡效果。 6. **可视化结果**：可能包括均衡前后信号的波形图、信噪比（SNR）提升等，帮助理解算法的性能。通过这样的仿真，我们可以观察到Godard算法在不同信道条件下的性能表现，以及在有噪声和干扰情况下恢复信号的能力。这不仅有助于理论上的理解，也有助于实际应用中选择合适的均衡策略。 Bussgang盲均衡Godard算法是通信系统中的一种重要技术，它在不知道发送信号的具体信息时，仍能有效地改善接收端的信号质量。通过MATLAB进行仿真是研究和验证这种算法的有效手段，能够直观地展示算法的性能，并为实际系统设计提供参考。

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N=100000;%定义基本参数 M=1; %fs=1000; x=randi([0,3],N,M); y=qammod(x,M); z=qamdemod(y,M); y1=awgn(y,20);z1=qamdemod(y1,M);%yl=awgn(y,SNR-10*log10(0.5)-10*log10(N),'measured',[],'dB'); y2=awgn(y,-20);z2=qamdemod(y2,M); %画实域频域频谱 xw=fft(x,100000); mag_xw=abs(xw); zw=fft(z,100000); mag_zw=abs(zw); z1w=fft(z1,100000); mag_z1w=abs(z1w); z2w=fft(z2,100000); mag_z2w=abs(z2w); fs=1000;N=100000; n=0:N-1; f=n*fs/N; %叠加噪声和误码分析 SNR=-10:10; for i=1:length(SNR); y3=awgn(y,SNR(i)); %加入高斯小噪声，信噪比从-10dB到10dB z3=qamdemod(y3,M);%调用数字带通解调函数ddemod对加噪声信号进行解调 [br, Pe(i)]=symerr(x,z3);%对解调后加大噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe(i)为符号误差率 end figure(1) stairs(x);title('四进制基带信号');xlabel('时间 t');ylabel('序列值');axis([1 20 -1 5]);grid on figure(2) subplot(211);stairs(real(y));title('QAM信号实部');axis([1 20 -3 3]);grid on subplot(212);stairs(imag(y));title('QAM信号虚部');axis([1 20 -3 3]);grid on figure(3); stairs(z);title('QAM解调后四进制基带信号');xlabel('时间 t');ylabel('序列值');axis([1 20 -1 5]);grid on figure(4); subplot(3,1,1);stairs(x);title('四进制基带信号');xlabel('时间 t');ylabel('序列值');axis([1 20 -1 4]);grid on subplot(3,1,2);stairs(z1);title('大信噪比解调恢复四进制基带信号');xlabel('时间 t');ylabel('序列值');axis([1 20 -1 4]);grid on subplot(3,1,3);stairs(z2);title('小信噪比解调恢复四进制基带信号');xlabel('时间 t');ylabel('序列值');axis([1 20 -1 4]);grid on figure(5); subplot(211);plot(f,mag_xw);title('四进制基带信号频谱');xlabel('频率 f');ylabel('幅度值');axis([0 1 0 4500]);grid on subplot(212);plot(f,mag_zw);title('无噪声下QAM解调后四进制基带信号频谱');xlabel('频率 f');ylabel('幅度值');axis([0 1 0 4500]);grid on figure(6) subplot(211);plot(f,mag_z1w);title('大信噪比QAM解调恢复四进制基带信号频谱');xlabel('频率 f');ylabel('幅度值');axis([0 1 0 4500]);grid on subplot(212);plot(f,mag_z2w);title('小信噪比QAM解调恢复四进制基带信号频谱');xlabel('频率 f');ylabel('幅度值');axis([0 1 0 4500]);grid on figure(7) semilogy(SNR,Pe); % 调用semilogy函数绘制信噪比与误码率的关系曲线 xlabel('信噪比 SNR(r/dB)'); ylabel('误码率 Pe'); title('信噪比与误码率的关系'); axis([-10 10 0 1]) grid on %scatterplot(y)%理想调制输出 %scatterplot(y1)%大信噪比调制输出 %scatterplot(y2)%小信噪比调制输出