矩形 QAM 解调器基带
采用矩形 QAM 调制的数据解调。
类型: RectangularQAMDemodulator
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图书馆中的路径: |
端口
输入
输入 - QAM 调制信号
scalar | vector
以标量或列向量形式指定的 QAM 调制信号。
在启用 Var 端口之前，该端口保持未命名状态。
数据类型: Float16, Float32, Float64, Int8, Int16, Int32, Int64, UInt8, UInt16, UInt32, UInt64, Bool
支持复数：是
Var - 噪音方差
正标量
以正标量或正值矢量形式给出的噪声方差。如果噪声方差或信号功率导致计算涉及极端正值或负值，请参阅*软解调*，了解有关解调决策类型的讨论。
依赖关系
要启用此参数，请将*噪声方差源*参数设置为 "端口"。
数据类型: Float64
参数
主要参数
Mary 数字 - 调制顺序
16（默认）"｜"正整数
调制阶指定为等于 2 的正整数。调制阶 M 定义信号星座的点数。
对于某个正整数 K，M 的形式必须是 2K。
程序块根据*归一化方法*参数的值对信号星座进行缩放。
输出类型 - 输出类型
整数（默认） | 位
决定程序块是输出整数还是整数的二进制表示。
-
如果将*输出类型*参数设置为 "整数"，程序块将为每个字符输出范围为 [0, (M - 1)] 的整数。M 是调制顺序（M 次数）。
-
如果将 Output type 参数设置为 "Bit"（比特），Decision type 参数设置为 "Hard decision"（硬判定），程序块将为每个字符输出一组 K 比特，称为二进制字。K=log2(M).
-
如果将*输出类型*参数设置为 "比特"，并将*判定类型*参数设置为 "对数似然比 "或 "近似对数似然比"，程序块将分别输出比特 LLR（链路损耗信号）或近似 LLR。
决定类型 - 解调决定类型
硬解调（默认）` | 对数似然比 | 近似对数似然比。
解调决策类型指定为 "硬决策"、"对数似然比 "或 "近似对数似然比"。
依赖关系
当*输出类型*参数设置为 "Bit1 "时，会出现此参数。
噪声方差源 - 噪声方差源
对话框（默认）` | `端口
指定为 Dialog 或 Port 的噪声方差源。
-
选择
Dialog时，必须使用 Noise variance 参数来设置噪声方差。 -
如果选择 "端口"，则必须使用 Var 端口来设置噪声方差。
依赖关系
要启用此参数，请将 Decision type 参数设置为 Approximate log-likelihood ratio 或 Log-likelihood ratio。
噪声方差 - 噪声方差
1（默认）` | 正标量 | 正向量。
噪声方差，指定为正标量或正值向量。
当 Noise variance 设置为标量时，该值将用于输入信号的所有元素。
将*噪声方差*指定为矢量时，矢量的长度必须等于输入信号的列数。噪声方差矢量的每个元素都会应用到输入信号的相应列。
该参数可在正常模式、加速器模式和快速加速器模式下调整。
精确 LLR 算法使用有限精度算术计算指数。对于正值或负值非常大的计算，精确 LLR 算法会给出：
-
Inf "或"-Inf"，如果噪声方差非常大的话。
-
如果噪声方差和信号功率都非常小，则为
NaN。
近似 LLR 算法不计算指数。使用近似 LLR 算法可以避免出现 Inf、Inf 和 NaN 的结果。
依赖关系
要启用此参数，请将*决策类型*参数设置为 "逻辑似然比 "或 "近似逻辑似然比"，并将*噪声方差源*参数设置为 "对话框"。
*星座排序*是字符显示的顺序
二进制（默认）` | 灰色 | 用户自定义。
字符排序，设置为 "二进制"、"灰色 "或 "用户自定义"。
星座排序*参数指定块如何将每个字符映射到输出位组或整数。
星座映射*是用户定义的星座映射
[0:15]（默认）` | "向量
用户定义的星座映射，定义为包含范围 [0, (M - 1)] 内唯一整数值的 M 元素。
该向量的第一个元素对应星座最左上角的点，随后的元素从左到右依次排列。最后一个元素对应的是最低点和最右边的点。
依赖关系
要启用此参数，请将*星座排序*参数设置为 "用户自定义"。
归一化方法 - 星座的缩放方法
最小。符号间距（默认）` | 平均功率 | 峰值功率。
指定为最小符号间距、平均功率或峰值功率的星座缩放方法。
最小距离 - 星座中两个最近点之间的距离
2（默认）｜正标量
星座最近两点之间的距离，以正标量形式给出。
依赖关系
要启用此参数，请将 Normalisation method 参数设置为 "Min.符号间距离"。
平均功率，以 1 欧姆 (W) 为基准 - 平均功率
1（默认）｜正标量"。
星座符号的平均功率（瓦特），以正标量形式给出。功率值假定标称阻抗为 1 欧姆。
测量单位为*瓦*。
依赖关系
要启用此参数，请将*归一化方法*参数设置为 "平均功率"。
峰值功率，参考 1 欧姆 (W) - 峰值功率
1（默认）｜正标量"。
星座符号的最大功率，指定为正标量。功率值假定标称阻抗为 1 欧姆。
测量单位为 瓦。
依赖关系
要启用此参数，请将*归一化方法*参数设置为 "峰值功率"。
相位偏移（rad） - 信号星座的旋转
0（默认）"｜"数值标量"。
以数字标量指定信号星座的旋转。
测量单位为 radian。
算法
*QAM 信号的刚性解调。
解调器算法将接收到的输入信号星座值转换为[ ]范围内的*M*维整数字符索引 I 和 Q，然后将这些解调字符索引转换为格式化的输出值。M 是 Mary number 参数的值。
整数符号索引的计算是通过对输入信号的复数星座（可能带有噪声）分别使用一个降维系数和一个去规范化系数进行降维和缩放来完成的。这些系数是根据相位偏移（rad）、归一化方法和相关参数确定的。这些减值和去归一化值被加到 中，以将其转换为近似范围[ ]。 - 为附加噪声值。
然后，通过除以 2（或在定点运算中向右移动一位）对所得值进行缩放，得出 I 和 Q 的近似[ ]范围。
噪声索引值四舍五入为最接近的整数，并使用饱和度进行修整，然后转换为 ]范围内的整数字符值。
最后，根据其他块参数，将整数索引映射为字符值，并将其格式化和转换为选定的输出数据类型。
这些图显示了浮点算法和定点算法的框图。
当输入数据类型为双或单时，使用浮点图。
当输入信号为有符号定点数据类型时，使用定点图。如果相位偏移（rad）是 的倍数，或者导出的去规范化系数为 1，则图表将被简化。
*具有微小相位偏移且去规范化系数等于 1 的信号转换图。
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*具有非三维相移和非均匀去规范化因子的信号转换方案。
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QAM 信号的软件解调
软件解调有两种平滑决策对数似然比（LLR）算法：精确 LLR 和近似 LLR。
精确 LLR 算法更精确，但执行速度比近似 LLR 算法慢。
精确 LLR 算法使用有限精度算术计算指数。对于涉及非常大的正值或负值的计算，精确 LLR 算法会给出结果：
如果噪声方差非常大，则为 Inf 或 -Inf、
如果噪声方差和信号功率都非常小，则结果为`NaN`。
近似 LLR 算法不计算指数。使用近似 LLR 算法可以避免出现`Inf`、`Inf`和`NaN`结果。
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* 星座大小和缩放。
一个信号星座包含 M 个点，其中 M 是 Mary number 参数。
对于某个正整数 K，M 的形式必须是 。
程序块根据*归一化方法*参数的设置值对信号星座进行缩放。
下表列出了可能的缩放条件。
| 参数值 *归一化方法*a | 缩放条件 |
|---|---|
最小符号间距符号间距离`a |
星座中最近的一对点之间的距离取决于*最小距离参数*的值。 |
`Average Power`a |
星座中符号的平均功率是参数 Average power, referenced to 1 ohm (W)。 |
`Peak Power`a |
星群中符号的最大功率是参数*Peak Power，以 1 欧姆 (W)* 为基准。 |