水声多径信道下LMS仿真(Python代码)

2023-10-30 19:10
文章标签 python 代码 仿真 水声 信道 多径 lms

本文主要是介绍水声多径信道下LMS仿真(Python代码)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. 模块的导入

做仿真，numpy应该都知道
arlpy是水声通信工具箱，不仅可以产生信道的冲激响应，还有一些通信相关的函数
bokeh是用来画图的，配合jupyter notebook使用很爽！！（Matplotlib是常用的绘图工具包，个人感觉bokeh更舒服…）

# 数组运算工具包
import numpy as np
# 水声通信工具包
import arlpy.uwa as au
import arlpy.uwapm as aup
import arlpy.comms as ac
# 绘图工具包
from bokeh.plotting import show, figure
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.io import output_notebook
output_notebook()
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

2. 准备工作

2.1 水声信道的冲激响应

如何设置参数，得到冲激响应、衰减、时延等等在arlpy的官方文档中，都有介绍，可自行查阅
https://arlpy.readthedocs.io/en/latest/

# 设置环境参数
env = aup.create_env2d()
env['bottom_soundspeed'] = 1800
env['bottom_absorption'] = 0
env['depth'] = 100
env['max_angle'] = 30
env['min_angle'] = -30
env['frequency'] = 100
env['nbeams'] = 10
env['tx_depth'] = 20
env['rx_depth'] = 20
env['rx_range'] = 1000
# 假设声速在浅海环境下是递增的
sound_speed = np.zeros(shape=[6, 2])
for i in range(6):sound_speed[i, 0] = 20 * isound_speed[i, 1] = au.soundspeed(depth=20 * i)
env['soundspeed'] = sound_speedarrivals_sd = aup.compute_arrivals(env) # 声线到达的时间
delay_sd = min(arrivals_sd.time_of_arrival) # 端到端的传输时延
multidelay_sd = max(arrivals_sd.time_of_arrival) - \min(arrivals_sd.time_of_arrival) # 多径时延
fs = 100  # 信道的采样频率
cir_sd = aup.arrivals_to_impulse_response(arrivals_sd, fs=fs)
cir_sd = np.real(cir_sd)
cir_sd[(cir_sd < 0)] *= -1 # 信道的冲激响应

2.2 归一化及均衡代码

考虑到信道衰减比较大，在对信号进行处理的时候，需要考虑归一化的问题

def nor(x):'''param x: 带归一化信号return: 已归一化信号'''alpha = np.sum(np.square(x))/x.sizereturn x/np.sqrt(alpha)def equlization(sig_input, sig_expect, mu, M):'''param sig_input: 输入待均衡信号param sig_expect: 期望信号param mu: 均衡器步长param M: 均衡器长度return: (均衡后信号, 均方误差)'''n = sig_expect.sizeW = np.zeros(M)error = np.zeros(n)sig_output = np.zeros(n)if sig_input.size < n + M:sig_input = np.pad(sig_input, (0, n+M-sig_input.size))for i in range(n):input1 = sig_input[i:i+M]output = np.dot(W.T, input1)sig_output[i] = outputerror[i] = sig_expect[i] - outputW = W + mu * error[i] * input1J = np.square(error)return sig_output, J

3. 仿真

仿真的具体参数在调试时，有稍微改动，可自行调试

3.1 发射端

发射端使用了根升余弦滤波器进行滤波

N = 10000  # 数据点数
span = 4  # 升余弦滤波器范围
sps = 6  # 每符号采样率
rrc = ac.rcosfir(beta=0.5, sps=sps, span=span)
delay_rrc = int((rrc.size-1)/2)  # 经过滤波器之后，需要考虑滤波器的延迟sig_ori = ac.random_data(size=N, m=2) * 2 - 1
sig_exp = ac.upconvert(x=sig_ori, sps=sps, fs=0, fc=0)
sig_exp = nor(np.real(sig_exp))  # 使用ac.upconvert产生虚部为0的部分，为方便发图，取其实部
sig_tra = np.convolve(sig_exp, rrc)  # 发射滤波器的输出信号TOOLS = 'pan,box_zoom,xwheel_zoom,ywheel_zoom,crosshair,save,reset'  # 使用bokeh绘图时使用的交互工具
p1 = figure(tools=TOOLS, plot_width=800, plot_height=500,toolbar_location='above', toolbar_sticky=False)
p1.line(np.linspace(0, sig_exp.size-1, sig_exp.size),np.real(sig_exp), legend='sig_exp', line_color='red')
p1.line(np.linspace(0, sig_tra.size-1, sig_tra.size),np.real(sig_tra), legend='sig_tra-未考虑滤波器延迟',line_color='blue', line_dash='dashed')
p1.line(np.linspace(0, sig_tra.size-1-delay_rrc, sig_tra.size-delay_rrc),np.real(sig_tra[delay_rrc:]), legend='sig_tra-考虑滤波器延迟',line_color='green')
show(p1)

这个图是可以动的！

这个图是可以动的，横着拉，竖着拉，局部放大…（下面的图也是…）

3.2 多径信道

这里设置了三个不同的采样频率分别为100Hz，500Hz，1000Hz，得到的信道抽头个数分别为12,56,110，由仿真图可观察到采样频率越大，失真越严重

# fs = 100，信道长度为12
sig_isi1 = np.convolve(cir_sd, sig_tra)
sig_isi1 = nor(sig_isi1)p2 = figure(tools=TOOLS, plot_width=800, plot_height=300, title='信道长度为12',toolbar_location='left', toolbar_sticky=False)
p2.line(np.linspace(0, sig_exp.size-1, sig_exp.size),np.real(sig_exp), legend='sig_exp', line_color='red')
p2.line(np.linspace(0, sig_isi1.size-1-delay_rrc, sig_isi1.size-delay_rrc),np.real(sig_isi1[delay_rrc:]), legend='sig_isi-考虑滤波器延迟',line_color='green')fs = 500  # 信道的采样频率
cir_sd2 = aup.arrivals_to_impulse_response(arrivals_sd, fs=fs)
cir_sd2 = np.real(cir_sd2)
cir_sd2[(cir_sd2 < 0)] *= -1  # 信道的冲激响应
sig_isi2 = np.convolve(cir_sd2, sig_tra)
sig_isi2 = nor(sig_isi2)
p3 = figure(tools=TOOLS, plot_width=800, plot_height=300, title='信道长度为56',toolbar_location='left', toolbar_sticky=False)
p3.line(np.linspace(0, sig_exp.size-1, sig_exp.size),np.real(sig_exp), legend='sig_exp', line_color='red')
p3.line(np.linspace(0, sig_isi2.size-1-delay_rrc, sig_isi2.size-delay_rrc),np.real(sig_isi2[delay_rrc:]), legend='sig_isi-考虑滤波器延迟',line_color='green')fs = 1000  # 信道的采样频率
cir_sd3 = aup.arrivals_to_impulse_response(arrivals_sd, fs=fs)
cir_sd3 = np.real(cir_sd3)
cir_sd3[(cir_sd3 < 0)] *= -1  # 信道的冲激响应
sig_isi3 = np.convolve(cir_sd3, sig_tra)
sig_isi3 = nor(sig_isi3)
p4 = figure(tools=TOOLS, plot_width=800, plot_height=300, title='信道长度为110',toolbar_location='left', toolbar_sticky=False)
p4.line(np.linspace(0, sig_exp.size-1, sig_exp.size),np.real(sig_exp), legend='sig_exp', line_color='red')
p4.line(np.linspace(0, sig_isi3.size-1-delay_rrc, sig_isi3.size-delay_rrc),np.real(sig_isi3[delay_rrc:]), legend='sig_isi-考虑滤波器延迟',line_color='green')
show(p2)
show(p3)
show(p4)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

为了方便观察，使用抽头长度为12的信道

3.3 接收端

接收方式：（做以下两种方式的测试）
（1）先滤波再均衡
（2）先均衡再滤波

M = int(cir_sd3.size)
mu = 0.0001
sig_rec1 = np.convolve(rrc, sig_isi3)
[sig_equ1, temp] = equlization(sig_rec1[delay_rrc*2:], sig_exp, mu, M)p5 = figure(tools=TOOLS, plot_width=800, plot_height=300,toolbar_location='above', toolbar_sticky=False)
p5.line(np.linspace(0, sig_exp.size-1, sig_exp.size),np.real(sig_exp), legend='sig_exp', line_color='red')
p5.line(np.linspace(0, sig_equ1.size-1, sig_equ1.size),np.real(sig_equ1), legend='sig-先滤波再均衡',line_color='green')[sig_equ2, temp] = equlization(sig_isi3[delay_rrc:], sig_exp, mu, M)
sig_rec2 = np.convolve(sig_equ2, rrc)[delay_rrc:]
p5.line(np.linspace(0, sig_rec2.size-1, sig_rec2.size),np.real(sig_rec2), legend='sig-先均衡再滤波',line_color='blue')
show(p5)

在这里插入图片描述

3.4 判决并得到误码率

3.4 判决并得到误码率

1、只与原序列进行比较判决
2、在下采样之前就进行判决

def decision1(sig_ori, sig_res, sps):err = 0for i in range(sig_ori.size):if sig_res[i*sps+int(sps/2)] < 0:temp = -1else:temp = 1if temp != sig_ori[i]:err += 1return errdef decision2(sig_exp,sig_res):err = 0for i in range(sig_exp.size):if sig_res[i] < 0:temp = -1else:temp = 1if temp != sig_exp[i]:err  += 1return errprint(decision1(sig_ori,sig_equ1,sps)/N,decision1(sig_ori,sig_rec2,sps)/N)
print(decision2(sig_exp,sig_equ1)/N/sps,decision2(sig_ori,sig_rec2)/N/sps)

0.0298 0.0699
1.0 0.08368333333333333

在不同的采样频率下，得到的信道抽头个数就不同，具体均衡器的步长需要进一步设定。
经测试，调整步长的之后，误码率的结果还看的过去（比上面好看！）…

一花

第一次发博，关于Python、仿真或者其他地方有不好的地方，请批评我！！！

这篇关于水声多径信道下LMS仿真(Python代码)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/309984。

相关文章

python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法

python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法

《python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法》本文主要介绍了python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要... 最近在做项目，需要用到给定一个程序名字就可以自动获取到这个程序在Windows系统下的绝对路径，以下
阅读更多...
使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结
阅读更多...
Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、
阅读更多...
Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》：本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法（1）多个e
阅读更多...
Python中logging模块用法示例总结

Python中logging模块用法示例总结

《Python中logging模块用法示例总结》在Python中logging模块是一个强大的日志记录工具,它允许用户将程序运行期间产生的日志信息输出到控制台或者写入到文件中,：本文主要介绍Pyt... 目录前言一. 基本使用1. 五种日志等级2.  设置报告等级3. 自定义格式4. C语言风格的格式化方法
阅读更多...
Python实现精确小数计算的完全指南

Python实现精确小数计算的完全指南

《Python实现精确小数计算的完全指南》在金融计算、科学实验和工程领域,浮点数精度问题一直是开发者面临的重大挑战,本文将深入解析Python精确小数计算技术体系,感兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录引言：小数精度问题的核心挑战一、浮点数精度问题分析1.1 浮点数精度陷阱1.2 浮点数误差来源二、基础解决
阅读更多...
使用Python实现Word文档的自动化对比方案

使用Python实现Word文档的自动化对比方案

《使用Python实现Word文档的自动化对比方案》我们经常需要比较两个Word文档的版本差异,无论是合同修订、论文修改还是代码文档更新,人工比对不仅效率低下,还容易遗漏关键改动,下面通过一个实际案例... 目录引言一、使用python-docx库解析文档结构二、使用difflib进行差异比对三、高级对比方
阅读更多...
深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

《深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现》在编译器设计、配置文件处理和数据转换领域,递归下降解析器是最常用且最直观的解析技术,本文将详细介绍递归下降解析器的原理与实现,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录引言：解析器的核心价值一、递归下降解析器基础1.1 核心概念解析1.2 基本架构二、简单算术表达
阅读更多...
从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南

从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南

《从入门到精通详解Python虚拟环境完全指南》Python虚拟环境是一个独立的Python运行环境,它允许你为不同的项目创建隔离的Python环境,下面小编就来和大家详细介绍一下吧... 目录什么是python虚拟环境一、使用venv创建和管理虚拟环境1.1 创建虚拟环境1.2 激活虚拟环境1.3 验证虚
阅读更多...
详解python pycharm与cmd中制表符不一样

详解python pycharm与cmd中制表符不一样

《详解pythonpycharm与cmd中制表符不一样》本文主要介绍了pythonpycharm与cmd中制表符不一样,这个问题通常是因为PyCharm和命令行（CMD）使用的制表符（tab）的宽... 这个问题通常是因为PyCharm和命令行（CMD）使用的制表符（tab）的宽度不同导致的。在PyChar
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2