Adaptive Channel Equalization using NLMS Algorithm：自适应线性均衡器以两种模式运行：训练模式和决策方向模式-matlab开发

我们考虑渠道： C(z)=0.5 + 1.2z-1 + 1.5z-2 + z-3 “READ ME”文件中显示的均衡器结构； 符号{s(i)}通过信道传输并且被加性复值白噪声 {v(i)} 破坏。 接收信号{u(i)}由FIR处理均衡器生成估计值 {s(i-Δ)}，这些估计值被输入到决策设备中。 均衡器有两个操作模式：一种训练模式，其中输入序列的延迟副本用作参考序列，以及决策导向模式，在此期间决策设备的输出替换参考序列。 输入序列 {s(i)} 选自 QAM 星座。 1) 编写一个程序，用来自 QPSK 星座的 500 个符号训练自适应滤波器， 随后是在来自 64 QAM 星座的 5000 个符号期间进行决策指导的操作。 选择噪声方差以在输入端强制执行 30 dB 的 SNR 水平均衡器。 选择 Δ = 15，均衡器长度 L = 35。使用 ε-NLMS 训练均衡器步长大小 μ = 0.4