LMS RLS CMA 自适应均衡算法matlab仿真

LMS、RLS、CMA自适应均衡算法matlab仿真，出图效果很好。

%A-3 CMA算法均衡器均衡的程序：
clear all
M=4;  %采用4QAM调制
n=1000; %序列长度原来取的7000
u1=0.001; %步长因子0.001
m=1000;  %发送序列次数，原来取的400？？？
h=[1 0.3 -0.3 0.1 -0.1];
L=7;  %抽头数
mse_av1=zeros（1n-L+1）; %6994


for j=1:m  %x需要提到此处，让产生的随机序列不同
a=randint（1nM）;%产生随机序列
a1=qammod（aM）; %经过4QAM调制后的信号
m1=abs（a1）.^4; %m1不都=4了？
m2=abs（a1）.^2;	
r1=mean（m1）;%均值
r2=mean（m2）;
R2=r1/r2;%R2有什么用？

s=filter（h1a1）; % 信号经过信道！！！！！！信号指的是a1
snr=15;   %信噪比，按dB算
x=awgn（ssnr‘measured‘）; %在s上加上噪声！！！！怎么个加上去的机制：
%如果第三个参数是个数，那么就代表信号的功率，如果是‘measured’那么AWGN函数就在加噪之前自己测量

c=[0 0 0 1 0 0 0]; %初始化权系数！！ c为权系数向量  7个抽头


for i=1:n-L+1  %迭代次数
y=x（i+L-1:-1:i）; % 均衡器输入端的信号 y为7阶行向量
%算法的开始
z1（i）=c*y‘;  %c从1到7，y从7到1，内积得z，c为权系数！！！！！z为输出端。
e=R2-（abs（z1（i））^2）; %迭代公式 的一部分
c=c+u1*e*y*z1（i）; %权系数更新公式
mse1（i）=e.^2; %均方误差？
end;
mse_av1=mse_av1+mse1; %400次？
end;
mse_av1=mse_av1/m; %对就是将400次的结果平均为什么还是毛刺状？

hold on%用hold on可以将下一个曲线画在已有的图中
plot（[1:n-L+1]mse_av1）; %均方误差收敛图 %方误差收敛图


scatterplot（a110‘b*‘）; %标准4QAM 1，0均是默认值
axis（[-2.5 2.5 -2.5 2.5]）

scatterplot（x10‘g*‘）; %均衡器输入值
axis（[-2.5 2.5 -2.5 2.5]）
title（‘均衡前的星座图‘）;

scatterplot（z110‘r*‘）
%scatterplot（z（1000:6800）10‘r*‘）; %这个是，为什么要设定从1000到6800？
axis（[-2.5 2.5 -2.5 2.5]）
title（‘均衡后的星座图‘）;

hold off

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        1614  2014-05-26 20:32  自适应均衡算法仿真\CAMeqhfxy.m
     文件         995  2014-05-26 14:11  自适应均衡算法仿真\LMSeqhfxy.m
     文件         957  2014-05-22 12:36  自适应均衡算法仿真\rlseqhfxy.m
     目录           0  2014-05-28 00:00  自适应均衡算法仿真\