MMSE Equalizer Design

合集下载

码分导频CDMA系统中低复杂度自适应MMSE均衡器设计

码分导频CDMA系统中低复杂度自适应MMSE均衡器设计

杂 度 自适 应 MMS E均 衡 器 设 计 方 法 。它 消 除 了矩 阵 求 逆 运 算 ,并 根 据 算 法 的特 点通 过 快 速 傅 立 叶 变 换 进 一 步 降 低 其 运 算 量 ,而 其 性 能 模 型
收 稿 日期 t 0 80 -7 2 0 .22 修 订 日期 : 2 0 —33 0 80 —0 基 金 项 目 t 国家 自然 科 学 基 金 ( 7 2 6 ) 0 7 0 7
3 4
电路 与系统学报

引 言
在 C DMA 系 统 下 行链 路 中 , 个 用 户 的信 号 经 过 同一 个 无 线 信 道 到 达 接 收 端 。多 径 传 播 破 坏 了 不 各
同用 户 之 问 的 正 交 性 并 由此 引起 了多 址 干 扰 ( MAI )和 码 片 问干 扰 (C ) I I 。为 了满 足 高速 数 据 传 输 业
本文利 用最 速 下 降法和 快速 傅立 叶变 换 ,提 出一种 码 分导 频 C DMA 系统 中低 复杂 度 自适应 MMS E均衡 器 设计方 法 。 在运算 量大 大 降低 的前 提下 ,计 算机 仿真 表 明 ,本文 提 出的低 复杂 度 自适应 MMS E均 衡器 的性 能接 近 于理想 的码 片级 MMS E均 衡器 。 关 键词 ;码 分 导频 ;低 复杂 度 ; 自适 应 MMS E均衡 器 ;最速 下 降法 ;快 速傅 立 叶变换 中图分 类号 t N9 95 3 文献标 识码 t T 2 .3 A
务 要 求 , 必 须 降低 扩 频 因 子 。这 使 得 系 统 对 多径 干 扰 的抑 制 能 力 减 弱 。在 这 种 情 况 下 ,传 统 的 R k ae 接 收 机 难 以满 足 系 统 的性 能 要 求 。码 片 级 均 衡 器 作 为 一 种 有 效 的抵 抗 多 径干 扰 的 方法 恢 复 了不 同用 户

mmse预编码的功率归一化因子

mmse预编码的功率归一化因子

mmse预编码的功率归一化因子问题:mmse预编码的功率归一化因子引言:在无线通信系统中,多输入多输出(MIMO)技术被广泛应用以提高通信的可靠性和数据传输的速率。

在MIMO系统中,预编码是一种重要的信号处理技术,用于提高系统性能。

MMSE预编码是一种基于最小均方误差准则的预编码方法,其功率归一化因子是影响预编码性能的重要参数。

本文将依次介绍MMSE预编码的基本原理、功率归一化因子的定义及其影响,并详细解析如何求解该因子。

一、MMSE预编码的基本原理:MMSE预编码是一种线性预编码技术,旨在最小化接收信号与期望信号之间的均方误差。

基本原理是在发送端对待发送的符号进行线性组合,并通过调整预编码矩阵的权重系数,使接收端的均方误差最小化。

其数学模型可以表示为:y = Hx + n其中,y是接收到的信号向量,H是信道矩阵,x是发送信号向量,n是噪声向量。

MMSE预编码的目标是找到一个预编码矩阵W,使得误差e = y - Hx最小化。

二、功率归一化因子的定义及影响:功率归一化因子是指在预编码过程中,对发送信号进行功率调整的系数。

其定义为调整后的预编码矩阵W的Frobenius 范数的倒数,即γ= 1 / √(tr(WW^H))其中,W^H表示矩阵W的共轭转置。

功率归一化因子的大小直接影响了预编码矩阵的尺度和发送信号的功率。

较大的gamma值对应着较小的预编码矩阵W,使得发送信号的功率被平衡和调整。

较小的gamma值则对应着较大的预编码矩阵W,使得发送信号的功率更大。

因此,功率归一化因子对于预编码技术的性能至关重要。

三、求解功率归一化因子的方法:求解功率归一化因子的方法通常可以分为两步:首先,根据信道矩阵H的特性,通过矩阵运算得到预编码矩阵W,然后根据预编码矩阵W的性质,计算出功率归一化因子。

1. 求解预编码矩阵W:根据MMSE预编码的目标函数,可以使用矩阵运算求解预编码矩阵W。

通过求解以下方程组,可以得到预编码矩阵W的形式:W = (HH^H + σ^2I)^(-1)H其中,I是单位矩阵,σ^2是噪声的方差。

用于LTE接收机的MMSE-FDE均衡算法

用于LTE接收机的MMSE-FDE均衡算法

用于LTE接收机的MMSE-FDE均衡算法作者:王连友卢志茂时代来源:《现代电子技术》2010年第01期摘要:根据LTE 上行SIMO接收机特点,对MMSE-RISIC均衡器进行简化修改,得到MMSE-FDE均衡器。

该均衡器所有步骤全在频域进行,大大降低了均衡算法的复杂度。

将该均衡器进行计算机仿真,其结果表明,该均衡器在3GPP LTE协议最常用的EPA和EVA信道中应用,能比较有效地消除MMSE均衡残留的码间干扰,使系统性能明显提高。

关键词:LTE系统;上行SIMO;MMSE-FDE均衡器;码间干扰中图分类号:TN929.5文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)01-040-03MMSE-FDE Equalization Algorithm for LTE ReceiverWANG Lianyou1,2,LU Zhimao1,SHI Dai2(1.College of Information and Communications,Harbin EngineeringUniversity,Harbin,150001,China;2.State Key Laboratory of Wireless Communications(CATT),Beijing,100083,China)Abstract:According to the characteristics of LTE uplink SIMO receiver,the MMSE-RISIC equalizer is simplified and the MMSE-FDE equalizer is gained.All steps of this equalizer perform in frequency domain,the complexity of algorithm decrease sharply.Through simulation in computer,the result shows that MMSE-FDE equalizer removes some the inter-symbol-interference(ISI) introduced by the MMSE equalizer in EPA and EVA channel which are the common channels in 3GPP LTE protocol,and the ability of the system is improved obviously.Keywords:LTE system;uplink SIMO;MMSE-FDE equalizer;inter-symbol-interference0 引言Long Term Evolution(LTE)上行传输方案采用带Cyclic Prefix(CP)的Single-Carrier Frequency Division Multiple Access(SC-FDMA)方案[1],其最大的优点之一就是可以进行低复杂度的频域均衡。

mmsegmentation 评价指标

mmsegmentation 评价指标

mmsegmentation 评价指标mmsegmentation是一个用于图像分割任务的开源代码库。

它提供了多种经典和先进的分割模型,包括FCN、U-Net、DeepLab等,以及常用的数据增强和训练优化技术。

该库的目标是为研究人员和工程师提供一个灵活、高效的工具,用于图像分割任务的开发和研究。

评价指标是衡量模型性能的重要标准,用于比较不同模型的优劣。

对于图像分割任务,常用的评价指标包括准确率、召回率、精确度和IoU(交并比)等。

准确率指模型正确预测的像素数占总像素数的比例,召回率指模型正确预测的像素数占真实像素数的比例,精确度指模型预测为正的像素中真正为正的比例。

而IoU则是通过计算预测结果和真实结果的交集与并集之间的比例来评估模型的分割精度。

除了这些传统的评价指标,mmsegmentation还提供了一些额外的指标来评估模型的性能。

例如,平均交并比(mIoU)是IoU的平均值,用于衡量模型的整体分割精度。

此外,mmsegmentation还支持像素准确率(Pixel Acc.)和类别准确率(Class Acc.)等指标,用于评估模型在像素级和类别级的分类准确性。

mmsegmentation提供了丰富的评价指标,用于评估图像分割模型的性能。

这些指标能够全面、客观地评估模型在不同任务上的表现,并为用户提供参考,以选择适合自己需求的模型和参数配置。

通过使用这些评价指标,研究人员和工程师可以更好地理解和改进他们
的图像分割模型,从而提高分割任务的效果和准确性。

UFMC_系统中基于MMSE-DFE_的均衡器设计

UFMC_系统中基于MMSE-DFE_的均衡器设计

第14期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.14July,2023作者简介:高燕妮(1993 ),女,四川南充人,助教,硕士研究生;研究方向:移动通信技术㊂UFMC 系统中基于MMSE -DFE 的均衡器设计高燕妮(四川邮电职业技术学院,四川成都610067)摘要:通用滤波多载波(Universal Filtered Multi -carrier Technique ,UFMC )作为一种新型多载波技术,采用子带滤波的方式抑制带外辐射㊁实现宽松同步,能够更好地适应机器通信中短小数据包的传输㊂UFMC 系统未引入循环前缀(Cyclic Prefix ,CP ),在多径衰落信道中会产生符号间干扰(Inter Symbol Interference ,ISI )和子载波间干扰(Inter -Carrier Interference ,ICI ),必须设计相应的均衡器来抑制干扰㊂文章在分析多径信道下UFMC 系统干扰的基础上,通过采用判决反馈(Decision Feedback ,DF )抑制时域ISI ,根据最小均方误差(Minimum Mean Squared Error ,MMSE )准则减小ICI 以及噪声的影响㊂仿真验证证明文章研究方法在UFMC 中的应用能够很好地抑制干扰,降低误码率㊂关键词:通用滤波多载波;符号间干扰;载波间干扰;判决反馈均衡;最小均方误差中图分类号:TN929.5㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀5G 已逐步商业化,与4G 主要关注的移动宽带业务不同,其应用场景和业务类型都更加丰富,主要包括eMBB 业务㊁mMTC 业务㊁uRLLC 业务,多样化业务需求对5G 的波形设计提出了要求[1]㊂正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种4G 标准,利用多个非重叠的正交子载波进行信号传输,被用于许多通信,例如3GPP LTE㊁Wi-Fi 和Wi-Max 等㊂严格的正交性使得OFDM 对定时误差和载波频率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)误差敏感,OFDM 通过添加CP 来消除ISI,针对mMTC 业务㊁uRLLC 业务这类短小数据包的传输,这种方式无疑增加了开销,降低了频谱效率[2]㊂目前6G 的研发工作已经启动,6G 中业务类型更加多样化,频谱效率要求更高,连接数更多[3],为了满足6G 在连接数㊁频谱效率㊁时延㊁速率等方面的需求,研究人员提出了多种替代OFDM 的新型多载波:滤波器组多载波(Filter Bank Multi -carrier,FBMC )㊁通用滤波多载波(Universal Filtered Multi -carrier,UFMC)和滤波型的OFDM(F -OFDM)[4]㊂在OFDM 的所有替代波形中,UFMC 被认为是短突发传输的最佳选择,并已在上行链路协调多点(Coordinated Multi -Point,CoMP )场景中成功实现[5]㊂UFMC 被视为介于OFDM 和FBMC 之间的中间技术,它结合了OFDM 的简单性和FBMC 的抗干扰性,UFMC 中的滤波操作是在一组连续子载波上执行的,这大大缩短了滤波器长度,因此,与FBMC 相比,UFMC 实现复杂性以及传输延迟显著降低,同时UFMC 不需要插入循环前缀或保护间隔,从而大大提高了频谱效率[6]㊂与OFDM 添加CP 对抗多径干扰不同,在UFMC 系统中通过滤波形成的缓降区为对抗ISI 提供 软保护 作用,但在延迟较大时这种 软保护 效果并不能很好地抑制ISI,同时系统也会因为正交性的破坏而产生ICI [7],采用相应的均衡技术来减小干扰㊁降低接收端信号的误比特率,对提高UFMC 系统的传输性能具有重要的意义㊂目前,针对UFMC 接收机均衡方面,多数采用单抽头均衡,缺乏对ISI 和ICI 的考虑㊂田广东等[8]提出一种基于最小自适应算法(Least Mean Square,LMS)进行干扰消除,其主要考虑频偏引起的ICI 以及子带间干扰(Inter Band Interference,IBI),但对于ISI 严重的信道环境,该算法存在一个启动模式,收敛速度慢㊂余翔等[9]提出一种并行干扰抵消均衡算法,但具体抵消过程中只考虑了部分载波,抑制效果受限㊂本文针对上述问题,在多径信道中UFMC 系统干扰分析的基础上,采用时域判决反馈消除ISI,根据MMSE 准则抑制ICI,最后仿真证明这种方法应用到UFMC 中能够很好地降低误码率,提升系统性能㊂1㊀UFMC 系统模型及干扰分析㊀㊀相较于OFDM 系统,新型多载波UFMC 系统在设计上不添加CP,增加子带滤波环节㊂在OFDM 中添加CP 的目的是减少多径信道带来的干扰,UFMC 在这方面,主要利用滤波形成的缓降区为对抗ISI 提供 软保护 作用,但当多径延迟较大时,这种 软保护 效果不及OFDM 中CP 的作用,特别是应用于短突发包传输的场景,对延迟会更加敏感,经过多径信道会产生ISI 以及由于正交性破坏带来的ICI,如图1所示㊂图1㊀UFMC 系统经过多径信道所受ISI 以及ICI㊀㊀UFMC 系统模型如图2所示,UFMC 系统将信号传输的整体频段进行划分,分成B 个子带,设总的子载波数量为N ,每个子带包括N B 个连续子载波㊂频域上每个子带i 进行N 点的IDFT 得到时域信号s i ,输出信号s i 经过长度为L 1的滤波器f i 进行滤波,因为s i 与f i 的线性卷积,最后符号长度变为G =N +L 1-1㊂图2㊀UFMC 系统模型在每个子带经过滤波之后,所有子带信号叠加进行传输,综上输出信号x 可以表示为:x =ðB -1i =0F i D i S i (1)其中,S i 为N 个子载波上调制的频域数据,D i 为N 点IDFT 矩阵D 的第(kN B +1)列到第((k +1)N B )列,矩阵D 中第k 行第n 列元素为d k ,n =1Ne i 2πkn /N㊂F i 为托普利兹矩阵,第一列为f ~i =[f i (0),f i (1),...,f i (L 1-1),01ˑ(N -1)]T ,第一行为[f i (0),01ˑ(N -1)]㊂本文中假设信道为多径频率选择性衰落信道,并且信道系数在一个UFMC 符号期间保持不变,无线多径衰落信道冲击响应为:h n ()=ðL 2-1l =0h l δ(n -τl )=ðL 2-1l =0ρl e j 2πφlδ(n -τl )(2)式(2)中,L 2代表不同路径的数目,ρl 是多径信道的衰落因子,2πφl 为在[0,2π]服从均匀分布的多径随机相移㊂假设接收端用固定的间隔T S 进行采样,在第一条路径(l =0)进行同步,多径延迟τl 为T S 的整数倍,即τl =lT s (l =0,1,...,L 2-1),并且假设UFMC 符号长度大于信道延迟,那么经过多径信道,第M 个符号接收端信号受到的ISI 以及ICI 相应的数学表达式为:y m =Hx m +H isi x m -1+ηm (3)其中,y m 和ηm 为G 维向量,表示接收信号以及噪声的G 点连续采样点,H 和H isi 为G ˑG 矩阵,分别为:H =h 00 0h 1h 00 0︙⋱⋱⋱⋱⋱⋱︙h L 2-1h L 2-2 h 00 00h L 2-1h L 2-2 h 00 0︙⋱⋱⋱⋱⋱⋱︙0 0h L 2-1h L 2-2 h 0éëêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúH isi=0 0h L 2-1h 10 0h L 2-1 h 1︙⋱⋱⋱⋱⋱︙0 0 0h L 2-10 0 00︙⋱⋱⋱⋱⋱︙00éëêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúH isi 为前一符号对当前符号的干扰,H 为进行卷积的托普利兹矩阵,也是加重UFMC 载波间干扰的原因㊂因此,为了接收端能够进行正确解调得到发送端数据,必须采用相应的均衡方法来抑制相应的ISI 以及ICI㊂2㊀基于MMSE 的反馈均衡设计㊀㊀加入相应均衡器的UFMC 接收机如图3所示㊂图3㊀DFE -MMSE 接收机其中,Z -1表示延迟一个符号周期,yᶄm 为消除ISI 之后的信号,可以表示为:yᶄm =y m -H isi FD S ~m -1(4)假设接收端能够正确判决,即S ~m -1=S m -1,根据公式(3)和(4)可得:yᶄm =Hx m +ηm (5)接收端通过MMSE 滤波器W f 之后有:x^m =W f yᶄm =W f Hx m +ηm ()(6)误差向量为:e m =x m -x^m =x m -W f yᶄm (7)要使得E e m 2{}最小,根据正交准则有[11]:E e m x ^H m ()=E x m -W f yᶄm ()W f yᶄm ()H ()=0(8)trace x m yᶄH m -W f yᶄm yᶄH m ()W Hf ()=0(9)考虑噪声是均值为零㊁方差为σn 2的高斯白噪声,信号功率为σx 2且噪声与信号之间相互独立,根据式(5)以及迹运算性质有:trace ((-σx 2H H W f (H σx 2H H +σn 2I ))W H f )=0(10)要满足上式,则有:㊀σn 2H H =W f (H σx 2H H +σn 2I )(11)可得:W f =H HHH H +1SNRI ()-1(12)在上述系统设计中,假设符号估计S m -1是无差错的,接收端能够完全消除ISI,然而实际中如果前一个检测的符号包含错误,那么当前符号减去的ISI 部分也存在错误,所以可以考虑采用相应的误差消除方案来提高准确率㊂现在前向纠错(Forward Error Correction,FEC)技术被广泛应用到无线通信系统中,此处可以在硬判决后面添加信道编码模块,相应地在反馈回路中加入信道解码模块,如图4所示,这样便可以克服判决后符号的估计误差过大的问题㊂图4㊀加入FEC 模块的DFE -MMSE 接收机3㊀仿真分析㊀㊀本文仿真的相关参数设置如下:FFT 大小为N =1024,采用QPSK 调制方式,滤波长度为L 1=20,滤波器边带衰减为40dB,子带数目为B =10,瑞利衰落信道路径数为L 2=6,路径最大延迟为τL 2-1=60,图5为两种不同信道(瑞利㊁高斯)下以及瑞利信道中经过MMSE -DFE 均衡后UFMC 系统的误码率㊂从图中可以看出UFMC 系统在经过不加均衡器的多径信道时,会产生较大的误码,而在经过本文设计的均衡器之后,虽然没有完全消除干扰,但误码率随着信噪比的增加明显下降,说明本文设计的均衡器能够在一定程度上提高UMFC 系统性能㊂图5㊀高斯㊁瑞利信道以及均衡后UFMC 系统误码率图6将单抽头均衡器㊁LMS 均衡算法[8]㊁MMSE 均衡算法与本文所用的MMSE -DFE 均衡算法进行对比,分析了在不同信噪比环境下,4种均衡方法的误码率,可以看出单抽头均衡器的性能明显劣于其他3种,对于多径衰落信道而言不能很好地抑制干扰,降低误码率㊂而LMS 算法调节存在启动模式,收敛速度比较慢,当存在较大ISI 时,性能不及MMSE 与MMSE -DFE 均衡算法,但其只存在简单的迭代过程,算法复杂度低㊂而MMSE 与MMSE -DFE 由于存在矩阵的求逆过程,复杂度比较高㊂图6㊀几种不同均衡方法的误码率4 结语㊀㊀本文主要针对多径衰落信道中UFMC系统中的干扰问题,通过采用时域判决反馈消除ISI,考虑此处存在错误累加的因素,加入前向纠错(FEC)模块来提高准确率㊂而对于存在的ICI问题,由于UFMC系统进行线性滤波器,不能再继续使用常用的构建循环矩阵的方式来消除ICI,所以本文根据信道响应矩阵采用基于MMSE的均衡方法来抑制ICI,通过仿真验证,这种方法应用到UFMC系统中能够很好地抑制干扰,降低误码率㊂参考文献[1]LI B,FEI Z,ZHANG Y.UAV communications for5G and beyond:recent advances and future trends [J].IEEE Internet of Things Journal,2018(2): 2241-2263.[2]KUMAR R A,KODATI S parative analysis of OFDM,FBMC,UFMC&GFDM for5G wireless communications[J].International Journal of Advanced ㊀㊀Science and Technology,2020(5):2097-2108. [3]KARTHIK K V,SANDYARANI B,RADHAK RISHNA K.A survey on future generation wireless communications-6G:requirements,technologies,challenges and applications[J].International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering,2021 (5):3067-3076.[4]JEAN F D E,JEAN A B,LUC E I,et al. Performance evaluation of FBMC,UFMC,and F-OFDM modulation for5G mobile communications[J].The International Journal of Engineering and Science,2021 (5):1-5.[5]SHAWQI F S,AUDAH L,HAMMOODI A T,et al.A review of PAPR reduction techniques for UFMC waveform[C].20204th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT),IEEE,2020:1-6.[6]SIDIQ S,MUSTAFA F,SHEIKH J A,et al.FBMC and UFMC:the modulation techniques for5G[C].2019 International Conference on Power Electronics,Control and Automation(ICPECA),IEEE,2019:1-5. [7]YARRABOTHU R S,NELAKUDITI U R. Optimization of out-of-band emission using kaiser-bessel filter for UFMC in5G cellular communications [J].China Communications,2019(8):15-23. [8]田广东,王珊,何萍,等.基于LMS算法的UFMC 系统自适应干扰消除[J].电子技术应用,2016(7): 21-25.[9]余翔,高燕妮,段思睿.基于并行干扰抵消的UFMC系统信道均衡[J].计算机应用研究,2019(8): 2496-2499,2503.(编辑㊀王雪芬)Design of equalizer based on MMSE-DFE in UFMC systemGao Yanni Zhang Qinqin Leng WeiSichuan Vocational and Technical College of Posts and Telecommunications Chengdu610067 ChinaAbstract As a new multicarrier technology the Universal filtered multi carrier UFMC technique can reduce out of band radiation achieve loose synchronization by sub-band filtering it more efficiently support short burst packet transmission in the machine type communication.The UFMC system does not introduce cyclic prefix CP which will generate inter symbol interference ISI and inter-carrier interference ICI in multipath fading channels.The corresponding balancer must be designed to suppress the interference.On the basis of analyzing the UFMC system interference in multipath fading channels this article uses decision feedback DF to suppress time domain ISI and reduce the impact of ICI and noise according to the minimum mean squared error MMSE criterion.The simulation results show that this method can be applied to UFMC to suppress interference and reduce bit error rate.Key words UFMC intersymbol interference inter-carrier interference decision feedback MMSE。

mmsegmentation 阈值

mmsegmentation 阈值

mmsegmentation 阈值摘要:一、mmsegmentation 简介1.mmsegmentation 的背景与目的2.mmsegmentation 的功能与特点二、阈值在mmsegmentation 中的应用1.阈值的概念与作用2.mmsegmentation 中阈值的使用方法3.阈值设置对结果的影响三、mmsegmentation 阈值的具体设置1.阈值的类型与选择2.阈值设置的依据与方法3.实例分析:mmsegmentation 中阈值的设置四、阈值调整与优化1.阈值调整的原则与方法2.阈值优化对结果的影响3.实例分析:通过调整阈值优化segmentation 结果正文:mmsegmentation 是一款基于深度学习的目标检测与分割工具,广泛应用于医学图像分析、遥感图像处理等领域。

它通过设计不同类型的网络结构,实现了对图像像素级别的分类与分割,为各类应用提供了强大的技术支持。

在mmsegmentation 中,阈值的设置是影响结果的重要因素之一。

阈值在mmsegmentation 中主要应用于对网络输出结果的处理,将预测概率转化为具体的类别标签。

通过设置合适的阈值,可以有效地将不同类别的像素区分开来,从而得到清晰的分割结果。

在mmsegmentation 中,阈值的具体设置需要根据实际需求与数据特点进行。

一般来说,可以采用以下方法来设置阈值:首先,根据目标类别与非目标类别的预测概率分布特点,选择一个合适的阈值类型(如Otsu、Adaptive 等);然后,结合领域知识与实际需求,设置阈值的具体数值。

在实际应用中,阈值设置的合理性往往需要通过多次实验与调整来验证。

以医学图像分析为例,通过调整阈值,可以有效地改善肝脏、肿瘤等目标区域的分割效果。

在遥感图像处理领域,阈值的优化也可以提高地物分类的精度与稳定性。

总之,mmsegmentation 中的阈值设置是影响分割效果的关键因素。

mmsegmentation 和 mmcv的对应关系

mmsegmentation 和 mmcv的对应关系

mmsegmentation 和mmcv的对应关系"mmsegmentation 和mmcv 的对应关系"入门级计算机视觉任务已经取得了重大进展,使得许多研究人员和开发者能够更加容易地实现和部署各种视觉任务模型。

为了帮助开发者更好地处理这些任务,很多深度学习工具包已经发布,其中包括mmsegmentation 和mmcv。

在这篇文章中,我们将深入探讨mmsegmentation 和mmcv 的对应关系。

我们将从两个工具包的简介开始,然后逐步介绍它们之间的关联和使用方式。

最后,我们将总结这两个工具包的优势和使用建议。

mmsegmentation 简介mmsegementation 是一个基于PyTorch 的深度学习库,旨在帮助开发者更轻松地构建和训练图像分割模型。

它提供了一组丰富的基本组件和模型,以及许多流行的图像分割模型的预训练权重。

开发者们可以使用这些组件和模型来构建自己的分割网络,并在各种视觉数据集上进行训练和评估。

mmsegmentation支持多种图像分割任务,包括语义分割、实例分割和全景分割等。

开发者可以根据具体需求选择不同的模型和损失函数。

此外,mmsegmentation 还提供了一些常见的数据增强和优化技术,以提高模型的性能。

mmcv 简介mmcv 是一个基于PyTorch 的通用计算机视觉工具包。

它提供了大量的视觉算法和工具函数,旨在帮助开发者更高效地实现各种计算机视觉任务。

mmcv 提供了丰富的数据结构,如图像、视频和点云,以及一些常见的视觉处理函数和工具类。

mmcv 以其模块化和可扩展的设计而广受欢迎。

它提供了很多高效且易于使用的函数,如图像预处理、数据加载和模型构建等。

开发者可以使用mmcv 来加速算法的开发和实现,并与其他工具包无缝集成,如mmsegmentation。

mmsegmentation 和mmcv 的联系mmsegmentation 是基于mmcv 构建的。

mmsegmentation 阈值

mmsegmentation 阈值

mmsegmentation 阈值随着计算机视觉技术的发展,图像分割在众多领域发挥着重要作用。

其中,医学图像分割尤为重要,它有助于医生对患者病情进行准确诊断和治疗。

本文主要介绍了一种名为MMSegmentation的图像分割算法,并探讨了适用于该算法的阈值选择方法。

一、背景介绍医学图像分割面临着许多挑战,如图像噪声、灰度不均匀性等。

为了解决这些问题,研究人员提出了许多分割算法,如阈值分割、区域生长、基于边缘的分割等。

然而,这些传统算法在处理复杂场景时效果有限。

近年来,基于深度学习的图像分割算法逐渐成为研究热点。

MMSegmentation是其中一种具有代表性的算法。

二、MMSegmentation算法概述MMSegmentation,即多模态医学图像分割算法,采用深度学习技术实现。

它主要包括两个阶段:预处理和分割。

预处理阶段主要对输入的医学图像进行灰度均衡、噪声去除等操作。

分割阶段采用一种基于区域生长的方法,从初始区域逐步扩展,同时结合多尺度分析、边缘检测等技术,实现对图像中目标区域的准确分割。

三、阈值选择方法在MMSegmentation算法中,阈值的选择对于分割结果具有重要影响。

本文提出了以下几种阈值选择方法:1.最大最小值法:通过计算图像中最大和最小灰度值,得到分割阈值。

2.Otsu算法:基于图像的像素灰度差异性,自动确定最佳阈值。

3.自适应阈值法:根据图像局部区域的特点,动态调整阈值。

四、实验与分析为验证所提方法的有效性,本文选取了多种医学图像进行实验。

实验结果表明,所提出的阈值选择方法在很大程度上提高了MMSegmentation算法的分割准确性。

同时,通过对比不同阈值分割结果,分析了各种方法的优缺点,为实际应用中阈值选择提供了有益参考。

五、结论与展望本文通过对MMSegmentation算法的阈值选择方法进行研究,提高了医学图像分割的准确性。

未来,我们将进一步优化算法,探讨更多有效的阈值选择方法,以实现更高质量的医学图像分割。

mmsegmentation相关知识点

mmsegmentation相关知识点

mmsegmentation相关知识点mmsegmentation是一个基于PyTorch的图像分割工具箱,提供了一系列的图像分割模型和训练、测试代码,可以用于解决语义分割、实例分割和全景分割等任务。

本文将介绍mmsegmentation的相关知识点,包括其主要特点、常用模型和使用方法。

一、mmsegmentation的主要特点1. 高度模块化:mmsegmentation采用模块化设计,将不同的组件独立开发,可以方便地组合和替换模型的各个部分,使得模型的构建更加灵活。

2. 多种分割模型:mmsegmentation提供了多种经典的分割模型,包括UNet、FCN、DeepLabv3等,可以根据任务需求选择合适的模型进行训练和测试。

3. 支持多种数据增强方法:mmsegmentation内置了丰富的数据增强方法,可以有效提升模型的泛化能力和鲁棒性,包括随机裁剪、随机翻转、颜色抖动等。

4. 可视化工具支持:mmsegmentation提供了可视化工具,可以直观地展示模型对图像的分割效果,方便用户进行调试和结果分析。

二、常用的分割模型1. UNet:UNet是一种经典的全卷积网络,由编码器和解码器组成,可以有效地捕捉不同尺度的特征信息。

它在语义分割任务中表现出色,特别适用于小样本和不平衡数据集。

2. FCN:FCN(Fully Convolutional Network)是第一个将全卷积网络引入图像分割领域的模型,通过将全连接层替换为卷积层,使得模型能够接受任意尺寸的输入图像。

3. DeepLabv3:DeepLabv3是一种基于空洞卷积和多尺度金字塔池化的分割模型,能够有效地捕捉图像中的上下文信息和多尺度特征。

4. HRNet:HRNet(High-Resolution Network)是一种高分辨率网络,通过多分支的特征融合和自顶向下的特征传播,可以在保持高分辨率的同时保持丰富的语义信息。

三、mmsegmentation的使用方法1. 数据准备:首先需要准备训练和测试所需的数据集,包括图像和对应的标签。

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法

自适应非零延迟MMSE盲均衡算法高从芮;许华【摘要】针对单输入多输出(SIMO)模型提出一种基于非零延迟均衡器的自适应最小均方误差(MMSE)盲均衡算法,该方法通过均衡器系数、不同延迟下的截短协方差矩阵及信号子空间三者之间的关系将零延迟均衡器推广到非零延迟均衡器.该方法不同于传统的零延迟均衡算法,可利用信道的多阶参数进行盲均衡使其减小信道一阶参数对均衡效果的影响,且对信道阶数过估计具有鲁棒性.文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好地适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,利用快速次子空间追踪算法(FDPM)通过递归迭代得到算法的自适应实现过程.仿真实验表明在信道一阶参数能量较小或信道阶数过估计的条件下,即使信噪比较低,算法仍具有良好的均方误差(MSE)性能,此外自适应算法能够在几百个样本值内使信号快速达到收敛.【期刊名称】《空军工程大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(019)006【总页数】6页(P79-83,96)【关键词】盲均衡;非零延迟;自适应;最小均方误差【作者】高从芮;许华【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安,710077;空军工程大学信息与导航学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TN911.7在无线通信系统中,由于传输信道的非理想特性,当信号调制带宽大于信道相干带宽时产生符号间干扰,使误码率升高[1]。

信道均衡可有效克服码间串扰,提高系统性能。

与自适应均衡相比,盲均衡算法不需要训练序列即可跟踪信道的变化,补偿信道特性,提升系统的可靠性和传输速率[2]。

1994年Tong Lang等人[3]指出信号经过多通道或过采样后具有循环平稳性,提出了基于循环二阶统计量(Second Order Statistics,SOS)非最小相位系统的盲辨识和盲均衡算法,该方法具有收敛速度快、需要数据量少的优点而受到广泛的关注。

发展至今,大致可分为经典子空间(Subspace Method,SS)法[4-5]、交叉相关(Cross Relation,CR)法[6]、线性预测(Linear Prediction,LP)法[7-10]等几类:SS法和CR法对信道阶数估计有严格要求,过估计和欠估计都会使算法性能下降;LP法对信道阶数估计具有鲁棒性,但是均衡性能有待提高。

mmse均衡的matlab 代码

mmse均衡的matlab 代码

文章主题:深入理解mmse均衡的matlab代码一、引言在通信系统中,信道均衡是非常重要的环节,它可以帮助系统在传输过程中减小信号受到的衰减和失真。

而在数字通信领域中,mmse (最小均方误差)均衡是一种常见且有效的均衡方法。

本文将围绕着mmse均衡的matlab代码展开深入讨论,旨在帮助读者更全面地理解这一主题。

二、mmse均衡的原理和过程在通信系统中,信道的衰减和失真会导致信号的受损,从而影响接收端对信号的正确解析。

而mmse均衡正是为了解决这一问题而提出的一种均衡方法。

其原理是通过最小化接收信号与发送信号之间的均方误差,从而实现信道均衡。

matlab代码实现mmse均衡的过程主要包括以下几个步骤:1. 接收到信号的采样和量化2. 估计信道的冲激响应3. 生成mmse均衡器4. 对接收信号进行mmse均衡处理5. 输出均衡后的信号三、mmse均衡的matlab代码实现在matlab中,可以使用一系列函数和工具箱来实现mmse均衡。

我们可以先利用matlab中的函数对接收信号进行采样和量化,并利用信道估计工具箱来估计信道的冲激响应。

可以借助matlab中的滤波器设计工具箱来生成mmse均衡器,并将接收信号输入均衡器进行处理。

我们可以得到经过mmse均衡处理后的输出信号。

四、个人观点和理解在对mmse均衡的matlab代码进行深入研究后,我对其有了更深刻的理解。

我认为,mmse均衡作为一种经典的均衡方法,不仅在理论上具有很强的可行性,在实际应用中也展现出了良好的性能。

而通过编写和理解mmse均衡的matlab代码,我对其实现原理和过程有了更清晰的认识,从而可以更好地应用于实际工程项目中。

五、总结通过上述讨论,我们对mmse均衡的matlab代码有了全面的了解。

从理论原理到实际代码实现,我们对这一主题有了更为深刻的认识。

采用mmse均衡处理的通信系统可以更好地抵抗信道的衰减和失真,从而提高系统的性能和可靠性。

mmsegmentation二分类

mmsegmentation二分类

一、概述mmsegmentation是一个基于PyTorch的语义分割库,提供了一系列强大的模型和训练、测试工具。

在语义分割任务中,模型需要将图像中的每个像素分配给特定的类别,这对于图像理解和实时场景分析非常重要。

而mmsegmentation提供了丰富的功能和工具,使得用户可以方便地进行语义分割任务的实验和研究工作。

二、mmsegmentation的特点和优势1. 多种模型支持:mmsegmentation支持多种经典的语义分割模型,包括FCN、PSPNet、DeepLabV3等,用户可以根据具体任务选择合适的模型进行训练和测试。

2. 多样化的数据增强:mmsegmentation集成了丰富的数据增强方法,包括随机裁剪、随机翻转、色彩抖动等,可以有效提升模型的鲁棒性和泛化能力。

3. 灵活的训练配置:用户可以通过简单的配置文件实现对模型、数据集、训练参数等的灵活管理,同时支持分布式训练,使得训练过程更加高效。

4. 强大的可视化工具:mmsegmentation提供了丰富的可视化工具,包括TensorBoard等,可以直观地展现模型的训练过程和结果。

5. 兼容性好:mmsegmentation兼容了大部分的语义分割数据集,并且提供了方便的数据集处理工具,用户可以快速地搭建自己的数据处理流程。

三、使用mmsegmentation进行二分类的实践在实际应用中,二分类是一种常见的语义分割任务,常见的场景包括道路和非道路的分割、人像和背景的分割等。

接下来,我们将以道路和非道路的分割任务为例,介绍如何使用mmsegmentation进行二分类任务的实践。

1. 数据准备我们需要准备道路和非道路的标注数据集,可以使用开源数据集,也可以自行收集和标注数据。

对于道路和非道路的分割任务,可以采集无人机或者卫星图像,并对图像进行标注,标注方法可以是像素级标注、矢量标注等。

2. 模型选择根据实际情况和要求,我们选择合适的模型进行训练和测试。

基于MATLAB的OFMD仿真实验-OFDM基础1

基于MATLAB的OFMD仿真实验-OFDM基础1

Frequency Selective Fading
Delay spread Tm is much larger than symbol duration T
Inter-symbol interference (ISI)
同一个信息的信号由于到达目的地的路径不同,导致了到达 时间不同。也就是接收端在时间1收到第一条路径发来的该信 息,可能在时间4收到2条路径发来的该信息。假设这个信息有 这两条到达路径,那么接收端本来应该在时间1接收完所有关 于该信息的信号,结果却在时间4之后才全部收完。
Multipath channel
In wireless telecommunications, multipath is the propagation phenomenon that result in radio signals reaching the receiving antenna by two or more paths.
相干时间和相干带宽都是描述信道特性的参数,当两个发射 信号的频率间隔小于信道的相干带宽,那么这两个经过信道后 的,受到的信道传输函数是相似的,由于通常的发射信号不是 单一频率的,即一路信号也是占有一定带宽的,如果,这路信 号的带宽小于相干带宽,那么它整个信号受到信道的传输函数 是相似的,即信道对信号而言是平坦特性的,非频率选择性衰 落的。
(TM / max:最大(多径)时延扩展)
BC 1 TM
信道扩展主要可以分为三方面:多径(时延)扩展(delay spread); 多普勒扩展;角度扩展。
相干带宽(coherence bandwidth) 是描述时延扩展的:相干带宽是 表征多径信道特性的一个重要参数,它指某一特定的频率范围,在 该频率范围内任意两个频率分量都具有很强的幅度相关性。即: 在 相干带宽范围内,多径信道具有恒定的增益和线性相位。通常, 相干带宽Bc近似等于最大多径s), is roughly inversely

码分导频CDMA系统中低复杂度自适应MMSE均衡器设计

码分导频CDMA系统中低复杂度自适应MMSE均衡器设计
l
时间 (∆t ) c 有关,一般取 WTs << (∆t ) c 。若滑动窗太短也会造成信道估计误差方差加大,所以滑动窗长的 选取要综合考虑信道时变速度与 PN 序列的部分自相关特性,选取适当的值。
5
低复杂度自适应 MMSE 均衡器
由式( 13)可知,在用时间递归方程更新均衡器系数时,主要运算量来自于两个信道卷积矩阵相
( 15)
T * * 其 中 β1 = [β0 β1 " β L−1 0 " 0]1 。 记 A = H H H , β = β0 β1* " β L 0 " 0 1×2 L , −1 ×( L + M −1) β ′ = [β0 0 " 0 β L−1 " β1 ]1×2 L , ϕ = β ⊗ β ′ 。其中运算符 ⊗ 表示圆周卷积。记 ai , j = A(i, j ) ,则
[
]
( 8)
*
式中自相关矩阵 R = E[ y (i) y (i )] ,互相关矢量 p = E[ y (i)d (i)] , σ 是信号功率。 (⋅) 表示共轭。因为无
H ∗ 2 s
线多径信道是时变的,均衡器系数必须自适应地更新。通常的自适应算法要求已知参考信号即 d (i ) , 为了解决这个问题, 本文采用最速下降法, 而在码分导频 CDMA 系统下行链路中,d (i) 难以可靠提取。 由式( 8)可得梯度矢量
2 R = E[ y (i ) y H (i )] = E[ s (i ) s H (i )]{H H (i ) H (i )}T + E[n(i )n H (i )] = σ s2 {H H (i ) H (i )}T + σ n I
( 11) ( 12)

mmsegmentation修改解释像素的类别算子

mmsegmentation修改解释像素的类别算子

mmsegmentation修改解释像素的类别算子随着神经网络技术的不断发展和完善,图像语义分割引起了人们广泛的关注。

作为图像语义分割领域的一种重要应用,mmsegmentation修改解释像素的类别算子,去除了传统的基于数量级的像素分类方法,更加准确地描述了像素间的关系,使得图像语义分割技术在多个场合得到了广泛应用。

一、mmsegmentation的基本介绍mmsegmentation是基于PyTorch实现的图像语义分割工具包,提供了多种经典的语义分割算法实现。

其优点在于具备高效的数据处理能力,灵活的模型定义方式以及完整的训练以及测试流程。

相比于常规的图像分类模型,mmsegmentation在实现上,更注重对像素级别信息的提取和处理。

同时,它还支持各种数据增强和分布式训练。

二、像素的类别算子的定义像素的类别算子,可以认为是一种基于统计学方法的像素分类算法,用于描述像素之间的关系和相互影响。

在传统的像素分类算法中,通常采用固定的分类界限,将像素分成若干类别。

而基于像素的类别算子则提供了一个完整的像素分布图,以反映像素之间更丰富的分类信息。

三、mmsegmentation中的像素类别算子mmsegmentation在像素分类方面借鉴了像素的类别算子,并作出了相应的改进。

具体地,引入了一种迭代的方式,将像素分类从原有的标准进行扩展,增加了像素之间的交叉填充信息。

同时,mmsegmentation还引入了多尺度机制,以保证不同尺度的特征都可以得到提取和利用。

这种改进使得mmsegmentation对于图像中较为复杂的区域分割,可以有更好的表现和处理能力。

四、mmsegmentation修改解释像素的类别算子的优势mmsegmentation修改解释像素的类别算子在多个维度上都可以得到很好的应用和优化,例如:1.准确性采用像素的类别算法,可以更准确地描述像素之间的关系与分类,从而提升了图像分割的准确度。

信道均衡mmse算法

信道均衡mmse算法

信道均衡中的MMSE(最小均方误差)算法是一种常用的均衡算法。

MMSE算法的目标是使均衡后的信号与原始信号之间的均方误差最小化。

它基于最小均方误差准则,通过最小化信号传输过程中产生的误差来达到均衡效果。

在MMSE算法中,首先需要对接收到的信号进行线性变换,以抵消信道对信号的影响。

然后,使用最优滤波器来估计原始信号,并最小化估计误差的均方值。

MMSE算法具有优良的性能,因为它能够有效地减小信号传输过程中的误差,提高信号的接收质量。

需要注意的是,MMSE算法在某些情况下可能无法完全消除信道对信号的影响,因此在实际应用中可能需要结合其他均衡算法或优化技术来进一步提高均衡性能。

最小均方误差均衡器的Matlab仿真设计

最小均方误差均衡器的Matlab仿真设计

最小均方误差均衡器的Matlab仿真设计作者:张丹丹,张禾,刘慧芳,杨婧来源:《现代电子技术》2010年第19期摘要:随着集成电路与计算机技术的发展,数字通信以其特有的优越性已得到广泛应用。

就数字通信而言,误码率和频谱效率是两个主要的系统衡量指标。

由于常用信道传输特性不是理想的,数字信号经过传输后会产生严重的码间干扰,这对于接收机的正确判决非常不利,从而增加了通信的误码率,因此码间干扰的消除对提高通信系统的传输质量有重要意义。

介绍基于最小均方误差准则的线性均衡器原理,利用Matlab对最小均方误差均衡器进行仿真设计,并对其性能进行分析。

结果表明,最小均方误差均衡器能够有效消除码间干扰,增强基带传输系统的传输特性,是一种有效的均衡接收技术。

关键词:码间干扰; 均衡器; 最小均方误差; Matlab中图分类号:TN911.5-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)19-0114-03Simulation Design of MMSE Equalizer Based on MatlabZHANG Dan-dan, ZHANG He, LIU Hui-fang, YANG Jing(Electronics Information Engineering College, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China)Abstract: With the development of integrated circuit and computer technology, the digital communication because of its peculiar advantage has been widely used. Spectrum efficiency and bit-error-rate are two main indexes of measuring systems in the digital communication. Due to the characteristics of common transmission channels are not ideal, the digital signal produces serious intersymbol interference (ISI) after its transmission and increase the communication bit-error-rate. This is very disadvantageous for the correct decision of the receiver. So, it′s important to eliminate ISI for the improvement of transmission quality. The principle of linear equalizer based on MMSE is introduced. The simutation and design of MMSE equalizer is carried out with Matlab. Its performance is analyzed. The results show that MMSE equalizer can eliminate ISI effectively, improve the transmission characteristic of the baseband transmission system, and is an effective equilibrium receiving device.Keywords: ISI; equalizer; MMSE; Matlab收稿日期:2010-04-20数字通信以其特有的优越性而得到广泛应用,并且随着集成电路及计算机技术的发展,数字通信必将具有更高的数据率和更高的可靠性。

mmsegmentation使用iou评价指标

mmsegmentation使用iou评价指标

MMSegmentation是一个流行的开源库,用于图像分割任务。

它提供了许多功能,包括预处理、模型训练和评估等。

在MMSegmentation中,使用iou(Intersection over Union)指标进行评估是一种常见的做法。

iou是一种常用的图像分割评价指标,用于比较不同算法或模型生成的分割结果。

它衡量了预测分割区域与真实标签之间的重叠程度,并给出了一种综合评估。

在使用MMSegmentation进行图像分割评估时,iou指标的计算通常涉及以下几个步骤:1. 准备数据集:首先,需要准备包含真实标签和预测分割结果的图像数据集。

真实标签通常由专业人员手动标记,而预测分割结果由算法生成。

2. 提取预测结果:从MMSegmentation模型输出的预测分割结果中,提取每个像素的预测类别和位置信息。

通常,模型会生成一个二进制掩码表示每个像素是否属于某个类别。

3. 提取真实标签:从数据集中提取每个图像的真实标签,并将其与预测分割结果进行比较。

通常,真实标签以相同的格式存储在数据集中。

4. 计算iou:根据预测分割结果和真实标签,计算每个像素的iou值。

iou的计算公式为:iou = (intersection) / (union),其中intersection表示预测分割结果和真实标签重叠的部分,union 表示两个区域的并集。

5. 汇总和比较:将所有图像的iou值进行汇总,并与其他算法或模型生成的分割结果进行比较。

通常,iou值越高,表示模型的性能越好。

在MMSegmentation中使用iou指标评估图像分割的优点包括:* 客观性:iou指标是一种客观的评价标准,不受人为因素的影响,可以提供更公正的评价结果。

* 可重复性:iou指标的计算方法在学术界和工业界得到了广泛的应用和验证,具有可重复性。

* 适用于多种任务:iou指标不仅适用于语义分割任务,还适用于实例分割任务。

它可以帮助我们比较不同算法在不同任务上的性能。

mmsegmentation 量化训练

mmsegmentation 量化训练

mmsegmentation 量化训练摘要:1.毫米级语义分割(mmsegmentation) 简介2.量化训练的作用和原理3.毫米级语义分割的训练过程4.量化训练在毫米级语义分割中的应用5.毫米级语义分割量化训练的挑战与未来发展正文:毫米级语义分割(mmsegmentation) 是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。

它是指在图像中将每个像素点划分到不同的物体部分,实现对图像中物体的精确分割。

毫米级语义分割对于自动驾驶、机器人导航、城市规划等领域有着重要的应用价值。

量化训练是深度学习中的一种训练方法,其主要作用是将模型的参数值量化为离散的数值,从而加快模型的训练速度和提高模型的准确性。

量化训练的原理是将模型参数值转换为较低的位数,从而减少模型参数的存储空间和计算量。

在深度学习模型中,量化训练可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸等问题,提高模型的训练效率和准确性。

毫米级语义分割的训练过程需要使用大量的标注数据进行模型训练。

在训练过程中,需要对图像中的每个像素点进行分类,以实现对物体的精确分割。

由于毫米级语义分割需要对图像进行高精度的分割,因此需要使用深度学习模型进行训练。

在训练过程中,需要使用大量的标注数据进行模型训练,以提高模型的准确性。

量化训练在毫米级语义分割中的应用可以通过提高模型的训练速度和准确性来提高模型的整体性能。

在量化训练中,可以将模型参数值量化为离散的数值,从而减少模型参数的存储空间和计算量。

这样可以加快模型的训练速度,提高模型的准确性,并最终提高毫米级语义分割的性能。

毫米级语义分割量化训练还面临着许多挑战和未来的发展方向。

其中,最大的挑战是如何在保证模型的准确性的同时提高模型的训练速度和效率。

均衡的三种算法:ZF、MMSE和MLSE

均衡的三种算法:ZF、MMSE和MLSE

三、均衡三种算法的比较
N
MLSE 算法:
arg min ri Hs
s i 1

2

W HT
~ s H T r H T Hs Ds
n hi ˆ i 1 s 1 ˆ2 s 0 s ˆM 0 20 hii 1n2
0
s1 s 0 2 n 2 s M hi i 1 0
四、小结
1. ZF算法比较简单,但是放大了噪声,性能最差;
2. MMSE算法考虑了噪声因素,性能比ZF算法好;
w12 w22 wM 2
w1N n1 w2 N n2 w1N nN
三、均衡三种算法的比较
MMSE 算法:
2 H arg min E s W r w
Where
W H H I nr
二、均衡的分类
ZF 算法: Zero Forcing
MMSE 算法: Minimum Mean Square Error
MLSE 算法: Maximum Likelihood Channel Estimation
三、均衡三种算法的比较
ZF 算法:
Wi H j

0 i j 1 i j
W H H H HH
H



1
ˆ Wr WH s Wn s
ˆ1 1 0 0 s1 w11 s ˆ2 0 1 0 s2 w21 s s ˆM 0 0 1 sM wM 1
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

and assume that this effective channel is causal with finite length Nh . Throughout, we 2 2 assume that the effective channel coefficients {h[k ]}, as well as the variances σa and σw , are known. Learning these quantities is a separate (and often challenging) problem. Notice that, because the effective channel is causal and length Nh , it can delay the upsampled input signal a↑ [k ] by between 0 and Nh − 1 samples. Since it is difficult to compensate for this delay with a causal equalizer, we will allow for the presence of endto-end system delay. Thus, our goal is to make y [m] ≈ a[m − ∆] for some integer ∆ ≥ 0. Throughout the design, we assume that ∆ has been chosen for us, although eventually we shall see how to optimize ∆. 1
0
v ˜[k ] = w ˜ [k ] +
n=1−Na
a[n]h[k − nP ]. 2
(11)
Next we use a vector formulation to simplify the development. We start by rewriting (5) as v ˜[0] v ˜[−1] (12) e[0] = q [0] q [1] · · · q [Nq − 1] − a[−∆], . . . := q T v ˜[1 − Nq ] where, for l ∈ {0, . . . , Nq − 1}, a[0] a[−1] . . . := a
e[0] = q T (w + Ha) − a[−∆].
(15)
Defining δ ∆ as the column vector with a 1 in the ∆th place1 and 0’s elsewhere, we can write δ T ∆ a = a[−∆], which yields the final expression for the time-0 error: e[0] = q T (w + Ha) − δ T ∆a = q T w + (q T H − δ T ∆ )a. Next, we derive an expression for the MSE E . Notice that E = E{|e[0]|2 } = E{e[0]e∗ [0]} = E = E = E
Nq −1
(4) (5) (6) (7)
=
l=0
q [l]˜ v [−l] − a[−∆]

v ˜[k ] = w ˜ [k ] +
l=−∞ ∞
a↑ [l]h[k − l] a[n]h[k − nP ],
n=−∞
= w ˜ [k ] +
where in (7) we used the fact that a↑ [l] = 0 when l is not a multiple of P and that a↑ [nP ] = a[n]. Though (7) is written with an infinite summation, it turns out that most values of n will not contribute. Due to the causality and length-Nh of h[n], the values of n which lead to contributions to v ˜[k ] ensure that 0 ≤ k − nP ≤ Nh − 1 for at least one k ∈ {0, −1, . . . , −Nq + 1} (8) k Nh − 1 − k ⇔ ≥ n ≥ − for at least one k ∈ {0, −1, . . . , −Nq − 1}(9) P P Nh + Nq − 2 , (10) ⇔ 0 ≥ n ≥ − P := Na − 1 where Na denotes the number of contributing symbols. In other words,
v ˜[−l] = w ˜ [−l] + h[−l] h[−l + P ] · · · h[−l + (Na − 1)P ] (13) T a[1 − Na ] := h −l so that + = a. T w ˜ [1 − Nq ] v ˜[1 − Nq ] h1−Nq := w := H
MMSE Equalizer Design
Phil Schniter March 6, 2008
w ˜ [k ] a[m] ↑P a↑ [k ] g [k ] m ˜ [k ] ˜ [k ] h + v ˜[k ] q [k ] y↑ [k ] ↓P y [m]
˜ [k ] = δ [k ]), we know that the use of square-root raisedFor a trivial channel (i.e., h cosine (SRRC) pulses at transmitter and receiver suppresses inter-symbol interference (ISI) and maximizes the received signal-to-noise ratio (SNR) in the presence of white noise {w ˜ [k ]}. With a non-trivial channel, however, we need to re-visit the design of the receiver pulse {q [k ]}, which is called an “equalizer” when it tries to compensate for the channel. Here we design the minimum mean-squared error (MMSE) equalizer coefficients {q [k ]} assuming that the input symbols {a[n]} and the noise {w ˜ [k ]} are white random sequences that are uncorrelated with each other. This means that
2 δ [m − n] E{a[m]a∗ [n]} = σa ∗ 2 E{w ˜ [k ]w ˜ [m]w ˜ ∗ [l]} = 0
(1) (2) (3)
2 2 for some positive variances σa and σw . For practical implementation, we will consider a causal equalizer with length Nq , so that q [k ] = 0 for k < 0 and k ≥ Nq . To simplify the ˜ [k ] derivation, we combine the transmitted pulse g [k ] and the complex-baseband channel h into the “effective channel” ˜ [k ] h[k ] := g [k ] ∗ h
Recall that if y [m] = a[m − ∆], then we will be able to make perfect decisions on the symbols a[m] from the output sequence y [m]. However, we would never expect a perfect output in the presence of noise. Thus, we take as our objective the minimization of the error signal e[m] := y [m] − a[m − ∆]. In particular, we minimize the mean squared error (MSE) E := E{|e[m]|2 }. We saw earlier that, if e[m] can be modelled as a zero-mean Gaussian random variable 2 2 (with variance σe = E ), then the symbol error rate (SER) decreases as E /σa decreases. Thus, there is good reason to minimize E . Our eventual goal is to derive an expression for the MSE E from which the equalizer coefficients can be optimized. But first we notice that, due to the stationary of {a[m]} and {w ˜ [k ]} (i.e., the time-invariance of their statistics) and the LTI nature of our filters, the statistics of {e[m]} will also be time invariant, allowing us to write E = E{|e[0]|2 }. This allows us to focus on e[0] instead of e[m], which simplifies the development. The next step is then to find an expression for e[0]. From the block diagram, e[0] = y [0] − a[−∆]
相关文档
最新文档