comm.CoarseFrequencyCompensator

补偿PAM, PSK或QAM信号的频率偏移

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描述

的comm.CoarseFrequencyCompensator系统对象™使用开环技术补偿接收信号的频率偏移。

补偿PAM、PSK或QAM信号的频率偏移:

创建comm.CoarseFrequencyCompensator对象并设置其属性。
调用带有参数的对象，就像调用函数一样。

要了解更多关于System对象如何工作的信息，请参见什么是系统对象?

创建

语法

coarseFreqComp = comm.CoarseFrequencyCompensator

coarseFreqComp = comm.CoarseFrequencyCompensator(名称、值)

描述

例子

coarseFreqComp= comm.CoarseFrequencyCompensator创建粗频偏补偿器系统对象。该对象使用开环技术来估计和补偿接收信号中的载波频率偏移。有关估计算法选项的更多信息，请参见算法．

coarseFreqComp= comm.CoarseFrequencyCompensator(名称,值)使用一个或多个名称-值参数指定属性。例如,调制= '正交相移编码'指定正交移相键控调制。

属性

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除非另有说明，属性为nontunable，这意味着在调用对象后不能更改它们的值。对象在调用时锁定，而释放函数打开它们。

如果属性是可调，您可以随时更改其值。

有关更改属性值的更多信息，请参见在MATLAB中使用系统对象设计系统．

`调制`- - - - - -调制类型
`“QAM”`(默认)|`“8相移键控”`|`“BPSK”`|`“OQPSK”`|`“帕姆”`|`“正交相移编码”`

调制类型，指定为其中之一，

“BPSK”-二进制相移键控
“正交相移编码”-正交移相键控
“OQPSK”-偏移交相移键控
“8相移键控”- 8相移键控
“帕姆”-脉冲幅度调制
“QAM”-正交调幅

数据类型:字符|字符串

`算法`- - - - - -用于估计频偏的算法
`“FFT-based”`(默认)|`“Correlation-based”`

用于估计频率偏移的算法，指定为“FFT-based”或“Correlation-based”．

依赖

若要启用此属性，请设置调制来“BPSK”，“正交相移编码”，“8相移键控”,或“帕姆”．下表显示了调制类型和估计算法的有效组合。

调制	FFT-Based算法	Correlation-Based算法
`BPSK`，`正交相移编码`，`8相移键控`，`帕姆`	是的	是的
`OQPSK`，`QAM`	是的	没有

在HDL实现和其他您希望避免使用FFT的情况下，使用基于相关性的算法。

数据类型:字符|字符串

`FrequencyResolution`- - - - - -频率分辨率
`0.001`(默认)|积极的标量

偏移频率估计的频率分辨率(以赫兹为单位)，指定为正标量。该属性确定了用于进行光谱分析的FFT长度，且必须小于采样率。

数据类型:双

`MaximumFrequencyOffset`- - - - - -最大可测频率偏移
`0.05`(默认)|积极的标量

以赫兹为单位的最大可测频率偏移量，指定为正标量。

此属性的值必须小于f_桑普/米．有关更多细节，请参见Correlation-Based估计．

依赖

要启用此属性，请设置算法财产“Correlation-based”．

数据类型:双

`SampleRate`- - - - - -采样率
`1`(默认)|积极的标量

采样速率(每秒采样数)，指定为正标量。

数据类型:双

`SamplesPerSymbol`- - - - - -每个符号样本
`4`(默认)|偶数，大于或等于`4`

每个符号的样本，指定为大于或等于的偶数正整数4．

依赖

若要启用此属性，请设置调制来“OQPSK”．

使用

语法

y = coarseFreqComp (x)

[y,估计]= coarseFreqComp (x)

描述

例子

y= coarseFreqComp (x）返回一个补偿输入信号的载波频率偏移的信号。

例子

［y，估计) = coarseFreqComp (x）返回频率偏移量的标量估计值。

输入参数

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`x`- - - - - -输入信号
列向量

输入信号，指定为列向量。

数据类型:单|双

输出参数

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`y`-补偿输出信号
复杂的列向量

补偿输出信号，返回为与输入具有相同维数和数据类型的复列向量x．

`估计`-估计频率偏移量
标量

频率偏移的估计值，作为标量返回。

对象的功能

要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，释放名为obj，使用以下语法:

发行版(obj)

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特定于`comm.CoarseFrequencyCompensator`

`信息`	粗频率补偿器的特性信息
`克隆`	创建重复的系统对象
`isLocked`	确定系统对象在使用

通用于所有系统对象

`一步`	运行系统对象算法
`释放`	释放资源并允许更改系统对象属性值和输入特征
`重置`	的内部状态重置系统对象

例子

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QPSK信号的频率偏移补偿

打开生活的脚本

补偿施加在噪声QPSK信号上的4 kHz频率偏移。

设置示例参数。

nSym = 2048;输入符号的百分比sps = 4;每个符号的样本百分比nSamp = nSym * sps;%样本数量fs = 80000;采样频率(Hz)

创建一个平方根提升余弦传输过滤器。

txfilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter (.．.RolloffFactor = 0.2,.．.FilterSpanInSymbols = 8,.．.OutputSamplesPerSymbol = sps);

创建一个相位频率偏移对象来引入4khz的频率偏移。

freqOffset = comm.PhaseFrequencyOffset (.．.FrequencyOffset = -4000,.．.SampleRate = fs);

创建一个粗频率补偿器对象来补偿偏移量。

freqComp = comm.CoarseFrequencyCompensator (.．.调制=“正交相移编码”，.．.SampleRate = fs,.．.FrequencyResolution = 1);

生成QPSK符号，过滤调制数据，通过AWGN通道传递信号，并应用频率偏移。

data = randi([0 3]，nSym,1);modData = pskmod(数据、4π/ 4);txSig = txfilter (modData);rxSig = awgn (txSig 20“测量”）;offsetData = freqOffset (rxSig);

用粗频率补偿器补偿频率偏移。当频率偏置较高时，在接收滤波前应用粗频率补偿是有益的，因为滤波抑制了有用频谱中的能量。

[compensatedData, estFreqOffset] = freqComp (offsetData);

显示估计的频率偏移。

estFreqOffset

estFreqOffset = -4.0001 e + 03

返回粗频率补偿器系统对象的信息。方法之前，必须调用粗频率补偿器系统对象才能获得FFT长度信息对象的功能。

freqCompInfo = info (freqComp)

freqCompInfo =结构体字段:算法:'基于fft '

创建一个光谱分析仪对象并绘制偏移和补偿光谱。验证补偿信号的中心频率为0hz，偏移信号的中心频率为- 4khz。

sa =简介(.．.SampleRate = fs,.．.ShowLegend = true,.．.ChannelNames = [“抵消信号”，“补偿信号”]);sa ([offsetData compensatedData])释放(sa)

用粗补偿和细补偿补偿频率偏移

打开生活的脚本

使用载波同步器校正有噪声的QAM信号中的相位和频率偏移。然后使用载波同步器和粗频率补偿器校正偏移量。

设置样例参数。

fs = 10000;符号速率(Hz)sps = 4;每个符号的样本百分比M = 16;%调制顺序k = log2 (M);每个符号的比特数%EbNo = 20;% Eb /不(dB)信噪比= convertSNR (EbNo,“ebno”BitsPerSymbol = k, SamplesPerSymbol = sps);

创建一个星座图对象，以可视化偏移补偿技术的效果。指定星座图以仅显示最后4000个样本。

constdiagram = comm.ConstellationDiagram (.．.“ReferenceConstellation”, qammod (0: M - 1 M),.．.“SamplesPerSymbol”sps,.．.“SymbolsToDisplaySource”，“属性”，.．.“SymbolsToDisplay”, 4000,.．.“XLimits”, 5 [5],.．.“YLimits”5 [5]);

引入400hz的频率偏移和30度的相位偏移。

phaseFreqOffset = comm.PhaseFrequencyOffset (.．.“FrequencyOffset”, 400,.．.“PhaseOffset”30岁的.．.“SampleRate”fs);

生成随机数据符号并应用16-QAM调制。

data = randi([0 M-1]，10000,1);modSig = qammod(数据,M);

创建一个凸起余弦滤波器对象，并对调制信号进行滤波。

txfilter = comm.RaisedCosineTransmitFilter (.．.“OutputSamplesPerSymbol”sps,.．.“获得”、sqrt (sps));txSig = txfilter (modSig);

应用相位和频率偏移，然后将信号通过AWGN通道。

freqOffsetSig = phaseFreqOffset (txSig);rxSig = awgn (freqOffsetSig,信噪比);

使用载波同步器对信号进行精细的频率校正。

fineSync = comm.CarrierSynchronizer (.．.“DampingFactor”, 0.7,.．.“NormalizedLoopBandwidth”, 0.005,.．.“SamplesPerSymbol”sps,.．.“调制”，“QAM”）;rxData = fineSync (rxSig);

显示最后4000个符号的星座图。

constdiagram (rxData)

即使有时间收敛，曲线的螺旋性质表明载波同步器还没有补偿大的频率偏移。400hz的偏移量是采样率的1%。

在载波同步器之前插入粗频率补偿器重复此过程。

创建一个粗频率补偿器，以减少频率偏移到可管理的水平。

coarseSync = comm.CoarseFrequencyCompensator (.．.“调制”，“QAM”，.．.“FrequencyResolution”, 1.．.“SampleRate”fs * sps);

将接收到的信号传给粗频补偿器，然后再传给载波同步器。

syncCoarse = coarseSync (rxSig);rxData = fineSync (syncCoarse);

绘制粗、精频率补偿后的信号星座图。接收到的数据现在与参考星座对齐。

constdiagram (rxData)

算法

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Correlation-Based估计

参考[1]描述了基于相关的估计算法，用于估计PSK和PAM信号的频率偏移。为了确定频率偏移量，Δf，算法对复值振荡进行极大似然估计经验值（j2πΔ英尺)．观察到的信号,r_k，表示为

$r_{k} ＝ e^{j （ 2 π Δ f k T_{年代} + θ ）} ， 1 \leq k \leq N$

T_年代为采样间隔，θ是一个未知的随机相位，和N是样本的数量。频率偏移的ML估计等价于求似然函数的最大值，

$Λ （ Δ f ） \approx {| \sum_{我＝ 1}^{N} r_{我} e^{- j 2 π Δ f 我 T_{年代}} |}^{2} ＝ \sum_{k ＝ 1}^{N} \sum_{米＝ 1}^{N} r_{k} r_{米}^{＊} e^{- j 2 π Δ f T_{年代} （ k - 米）}$

简化后，该问题被表示为一个离散傅里叶变换，由一个抛物窗函数加权。它表示为

$即时通讯｛ \sum_{k ＝ 1}^{N - 1} k （ N - k ） R （ k ） e^{j 2 π Δ \overset{＾}{f} T_{年代}} ｝＝ 0$

R (k)表示序列的估计自相关r_k并表示为

$R （ k ） ≜ \frac{1}{N - k} \sum_{我＝ k + 1}^{N} r_{我} r_{我 - k}^{＊} ， 0 \leq k \leq N - 1$

这个词k (n - k)是抛物线窗函数。在[1]，结果表明R (k)的自相关性是一个差的估计吗r_k当k= 0或当k接近N．因此，开窗函数可以表示为1的矩形序列k= 1, 2，…，l,在那里l≤N- 1。结果是一种改进的ML估计策略

$即时通讯｛ \sum_{k ＝ 1}^{l} R （ k ） e^{- j 2 π Δ \overset{＾}{f} k T_{年代}} ｝＝ 0$

这个方程得到的估计值是 $Δ \overset{＾}{f}$ 在这

$Δ \overset{＾}{f} ≅ \frac{f_{年代一个米 p}}{π （ l + 1 ）} 参数｛ \sum_{k ＝ 1}^{l} R （ k ）｝$

采样频率,f_桑普的倒数T_年代．用于计算自相关序列的元素数量，l，确定为

$l ＝轮（ \frac{f_{年代一个米 p}}{f_{米一个 x}} ） - 1$

f_马克斯是最大期望频率偏移量。而且轮是最近的整数函数。时，频率偏移估计提高l≥7这就引出了一个建议f_马克斯≤f_桑普/ (4米）．

FFT-Based估计

基于fft的估计算法可以用来估计各种调制类型的频率偏移。粗频率补偿器的实现通过使用所提到的算法支持这些调制方法。

为BPSK，正交相移编码，8相移键控，帕姆,或QAM调制时，粗频率补偿器采用的是基于fft的算法[２]．该算法估计 $Δ \overset{＾}{f}$ 通过使用周期图米^th接收信号的功率，给出为

$Δ \overset{＾}{f} ＝ \frac{f_{年代一个米 p}}{N \cdot 米} 参数 \underset{f}{马克斯} | \sum_{k ＝ 0}^{N - 1} r^{米} （ k ） e^{- j 2 π k t / N} | ，（ - \frac{R_{年代 y 米}}{2} \leq f \leq \frac{R_{年代 y 米}}{2} ）$

在哪里米是调制阶，r (k)是接收序列，R_信谊是符号速率，和N是样本的数量。该算法搜索一个频率，最大的时间平均米接收信号的幂乘以[-]范围内的各种频率R_信谊/ 2,R_信谊/ 2)。因为算法的形式是离散傅里叶变换的定义r^米(t)时，寻找使时间平均值最大化的频率相当于在谱中寻找峰值线r^米(t)．FFT所要求的点数是

$N ＝ 2^{⌈ {日志}_{2} （ \frac{f_{年代一个米 p}}{f_{r}} ） ⌉}$

在哪里f_r是所需的频率分辨率。
对于OQPSK调制，粗频率补偿器使用基于fft的算法[4]．该算法在符号速率附近的±200 kHz处搜索谱峰。该技术在由于滤波而产生的基带频率周围频谱内容干扰中定位所需的峰值。

参考文献

[1]露西·雷贾尼尼M和r。突发模式传输用全数字调制解调器的载频恢复IEEE^®交易通讯，第43卷，no。1995年2月，2/3/4，第1169-78页。

Wang, Y.等，“QAM星座的非数据辅助前馈载波频偏估计:一种非线性最小二乘方法。”信号处理进展学报， 2004卷，no。2004年12月13日，第856139页。

中川，Tadao等，“QAM光相干接收机的非数据辅助宽范围频偏估计器”。2011年全国光纤工程师会议， 2011, p. OMJ1。

[4]岁,乔纳森。OQPSK解调器的设计．

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

看到MATLAB代码生成中的系统对象(MATLAB编码器)．

版本历史

介绍了R2015b

另请参阅

对象

comm.PhaseFrequencyOffset|comm.CarrierSynchronizer|dsp。FFT

块

粗频率补偿器

comm.CoarseFrequencyCompensator

描述

创建

语法

描述

属性

调制- - - - - -调制类型“QAM”(默认)|“8相移键控”|“BPSK”|“OQPSK”|“帕姆”|“正交相移编码”

算法- - - - - -用于估计频偏的算法“FFT-based”(默认)|“Correlation-based”

依赖

FrequencyResolution- - - - - -频率分辨率0.001(默认)|积极的标量

MaximumFrequencyOffset- - - - - -最大可测频率偏移0.05(默认)|积极的标量

依赖

SampleRate- - - - - -采样率1(默认)|积极的标量

SamplesPerSymbol- - - - - -每个符号样本4(默认)|偶数，大于或等于4

依赖

使用

语法

描述

输入参数

x- - - - - -输入信号列向量

输出参数

y-补偿输出信号复杂的列向量

估计-估计频率偏移量标量

对象的功能

特定于comm.CoarseFrequencyCompensator

通用于所有系统对象

例子

QPSK信号的频率偏移补偿

用粗补偿和细补偿补偿频率偏移

算法

Correlation-Based估计

FFT-Based估计

参考文献

扩展功能

C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

另请参阅

对象

块

`调制`- - - - - -调制类型
`“QAM”`(默认)|`“8相移键控”`|`“BPSK”`|`“OQPSK”`|`“帕姆”`|`“正交相移编码”`

`算法`- - - - - -用于估计频偏的算法
`“FFT-based”`(默认)|`“Correlation-based”`

`FrequencyResolution`- - - - - -频率分辨率
`0.001`(默认)|积极的标量

`MaximumFrequencyOffset`- - - - - -最大可测频率偏移
`0.05`(默认)|积极的标量

`SampleRate`- - - - - -采样率
`1`(默认)|积极的标量

`SamplesPerSymbol`- - - - - -每个符号样本
`4`(默认)|偶数，大于或等于`4`

`x`- - - - - -输入信号
列向量

`y`-补偿输出信号
复杂的列向量

`估计`-估计频率偏移量
标量

特定于`comm.CoarseFrequencyCompensator`

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。