Relatorio Simulacao Equalizador LMS - Parametros e Desempenho

Utilizando o script de simulação de um Equalizador LMS em anexo a atividade realize experimentos a fim de responder as seguintes perguntas 1 Um dos parâmetros do equalizador é o seu tamanho L que indica a quantidade de regressores de canal utilizados para construir o equalizador O que influencia na escolha do tamanho do equalizador 2 Qual o efeito do passo da adaptação do algoritmo LMS Qual a vantagem em aumentar ou reduzir o seu valor 3 O que acontece se diminuirmos a proporção entre o tamanho da sequência de treino e da sequência de dados Qual dos parâmetros do canal que está relacionado com essa proporção 4 Construa um gráfico demonstrando o desempenho do equalizador apresentando a SER em função da SNR do canal No relatório ilustre as suas respostas através dos gráficos obtidos na simulação Nome Matrícula Título Relatório de simulação do equalizador LMS Cidade Estado 2023 1 Influência do tamanho do equalizador L A escolha do tamanho do equalizador L no equalizador LMS tem um impacto em seu desempenho e complexidade O tamanho do equalizador determina o número de toques ou pesos usados para modelar o canal Um tamanho maior do equalizador permite uma representação mais detalhada do canal proporcionando melhor equalização do sinal recebido No entanto aumentar o tamanho do equalizador também leva ao aumento da complexidade computacional e pode causar problemas como overfitting ou instabilidade Por outro lado um tamanho de equalizador menor reduz a complexidade mas pode resultar em equalização abaixo do ideal A escolha do tamanho do equalizador depende das características específicas do canal desempenho desejado e recursos computacionais disponíveis Neste experimento variamos o tamanho do equalizador L e observamos seu efeito no SER O gráfico mostra o SER em função do SNR para diferentes valores de L 8 16 32 64 128 À medida que L aumenta o equalizador tornase mais capaz de mitigar as deficiências do canal resultando em melhor desempenho menor SER em valores de SNR mais baixos No entanto aumentar L além de um certo ponto não fornece melhorias adicionais significativas e pode aumentar a complexidade 2 Efeito da Etapa de Adaptação eta O tamanho do passo de adaptação eta no algoritmo LMS controla a velocidade na qual o equalizador se adapta às mudanças no canal Aumentar o tamanho do passo de adaptação leva a uma convergência mais rápida mas também pode introduzir instabilidades e oscilações no equalizador Isso pode fazer com que o algoritmo ultrapasse a solução ideal e resulte em aumento de erro Por outro lado reduzir o tamanho do passo de adaptação desacelera a convergência mas fornece mais estabilidade e robustez contra as variações do canal A vantagem de aumentar o tamanho do passo de adaptação é a convergência mais rápida em condições de canal dinâmico enquanto reduzilo garante melhor estabilidade e precisão Aqui investigamos o efeito do tamanho do passo de adaptação eta no desempenho do equalizador O gráfico representa o SER em função do SNR para diferentes valores de eta 00001 0001 001 01 1 Um era menor permite uma adaptação refinada resultando em melhor convergência mas rastreamento mais lento das variações do canal Por outro lado um eta maior permite uma adaptação mais rápida mas pode resultar em instabilidade ou ultrapassagem A escolha de um valor apropriado para eta depende das características específicas do canal e da compensação desejada entre velocidade de convergência e capacidade de rastreamento 3 Influência do Tamanho da Sequência de Treinamento Ntrain nos Parâmetros do Canal A relação entre o tamanho da sequência de treinamento Ntrain e a sequência de dados Ndata afeta a capacidade do equalizador de estimar e se adaptar ao canal Uma sequência de treinamento maior fornece mais informações sobre as características do canal permitindo que o equalizador estime melhor a resposta do canal Diminuir a proporção entre Ntrain e Ndata pode resultar em treinamento insuficiente levando a uma estimativa de canal imprecisa e desempenho de equalização ruim Essa relação está relacionada ao comprimento de memória do canal pois um canal de memória mais longo requer uma sequência de treinamento maior para capturar suas características com precisão Este experimento explora o impacto da razão entre o tamanho da sequência de treinamento Ntrain e a sequência de dados Ndata no desempenho do equalizador Variamos essa proporção e observamos seu efeito no SER O gráfico mostra o SER em função da relação NtrainNdata para diferentes valores 005 01 02 05 1 Uma razão NtrainNdata menor implica em uma sequência de treinamento mais curta em relação à sequência de dados reduzindo a quantidade de estimativa e adaptação do canal Como resultado o equalizador pode ter capacidade limitada de compensar as deficiências do canal levando a um SER mais alto Por outro lado uma relação NtrainNdata maior permite uma melhor estimativa e adaptação do canal resultando em melhor desempenho menor SER 4 Desempenho do equalizador SER vs Canal SNR Para demonstrar o desempenho do equalizador plotamos a taxa de erro de símbolo SER em função da relação sinalruído SNR do canal O SER mede a precisão da detecção de símbolos e indica a eficácia do equalizador em atenuar as deficiências do canal O gráfico mostra a relação entre o SNR do canal e o SER resultante permitindo avaliar o desempenho do equalizador em diferentes condições de ruído Um SER mais baixo corresponde a um melhor desempenho de equalização e maior confiabilidade de comunicação Conclusão Neste relatório de simulação do equalizador LMS exploramos a influência de vários parâmetros no desempenho do equalizador A escolha do tamanho do equalizador tamanho da etapa de adaptação tamanho da sequência de treinamento e SNR do canal desempenha um papel crucial na determinação da eficácia do equalizador em atenuar as distorções do canal Ao analisar os resultados da simulação e os gráficos correspondentes obtivemos informações sobre o impacto desses parâmetros no desempenho do equalizador e fizemos observações informadas sobre suas vantagens e limitações