恒模滤波算法针对4QAM

恒模滤波算法针对4QAM

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clc
M=4;
n=5000; %信号数据量及迭代次数
m=100;
h1=[0.005 0.009 -0.024 0.854 -0.218 0.049 -0.016];%信道冲击响应
L=11;
u1=0.01;
u2=0.005;
u3=0.001;
mse_av1=zeros（1n-L+1）;
mse_av2=zeros（1n-L+1）;
mse_av3=mse_av2;
snr=20;
for f=1:m
            s=randint（1nM）;%生产1*n矩阵随机数，范围在M以内
            sk=qammod（sM）%4-QAM信号产生
            m1=sum（abs（sk）.^4）;
            m2=sum（abs（sk）.^2）;
            R2=m1/m2;%计算CMA恒模常数。
            s1=sk.*exp（j*pi/5）;%星座图旋转
                       s2=filter（h11s1）;
            x=awgn（s2snr‘measured‘）;
                 w1=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0];%滤波器抽头系数初始值。
            w2=w1;
            w3=w1;
            for i=1:n-L+1
                 y=x（i+L-1:-1:i）;
                 z1（i）=w1*y‘; z2（i）=w2*y‘;z3（i）=w3*y‘;%FIR均衡后信号。
                 e1=（R2-（abs（z1（i））^2））;%误差函数
                 e2=（R2-（abs（z2（i））^2））;
                 e3=（R2-（abs（z3（i））^2））;
                 w1=w1+u1*e1*y*z1（i）;
                 w2=w2+u2*e2*y*z2（i）;
                  w3=w3+u3*e3*y*z3（i）;
                  mse1（i）=e1^2;%均衡后第i个数据的误差。
                  mse2（i）=e2^2;
                  mse3（i）=e3^2;
            end
            mse_av1=mse_av1+mse1;
            mse_av2=mse_av2+mse2;
            mse_av3=mse_av3+mse3;
end
a=mse_av1/m;
b=mse_av2/m;
c=mse_av3/m;
plot（a‘k‘）hold on
plot（b‘y‘）hold on
plot（c‘g‘）hold on
legend（‘u1=0.01‘‘u2=0.005‘‘u3=0.001‘）
title（‘CMA‘）
xlabel（‘迭代次数‘‘fontsize‘14）
ylabel（‘Mean-square Error‘‘fontsize‘14）
hold on 
scatterplot（s110‘k*‘）
hold on 
scatterplot（x10‘k*‘）%信道传输后+高斯白噪声信号
hold on 
scatterplot（z110‘k*‘）%信道传输后+高斯白噪声信号
hold on 
scatterplot（z210‘k*‘）
hold on 
scatterplot（z310‘k*‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1821  2017-07-12 11:09  QAM4filter.m