chromaticDispersion1Signal.m

   1 M = 4;
   2 numSymbs = 100000;
   3
   4 Rsym = 2.5e10; % symbol rate (sym/sec)
   5
   6 span = 6; % Tx/Rx filter span
   7 rolloff = 0.25; % Tx/Rx RRC rolloff
   8 sps = 4; % samples per symbol
   9
  10 fs = Rsym * sps; % sampling freq (Hz)
  11 Tsamp = 1 / fs;
  12
  13 t = (0 : 1 / fs : numSymbs / Rsym + (1.5 * span * sps - 1) / fs).';
  14
  15 data = randi([0 M - 1], numSymbs, 1);
  16 modData = pskmod(data, M, pi / M, 'gray');
  17 x = txFilter(modData, rolloff, span, sps);
  18
  19 %% Simulate chromatic dispersion
  20 D = 17; % ps / (nm km)
  21 lambda = 1550; % nm
  22 z = 10; % km
  23
  24 [xCD, xCDkstart] = chromaticDispersion(x, D, lambda, z, Tsamp);
  25 xCD = normalizeEnergy(xCD, numSymbs, 1);
  26
  27 EbN0_db = 8;
  28 snr = EbN0_db + 10 * log10(log2(M)) - 10 * log10(sps);
  29 noiseEnergy = 10 ^ (-snr / 10);
  30
  31 %%y = awgn(xCD, snr, 'measured');
  32 y = xCD;
  33
  34 yCDComp = CDCompensation(y, D, lambda, z, Tsamp);
  35 %%yCDComp = y;
  36
  37 r = rxFilter(yCDComp, rolloff, span, sps);
  38 rSampled = r(sps*span/2+1:sps:(numSymbs + span/2) * sps);
  39
  40 %% if no CD comp, then rotate constellation. Use:
  41 %{
  42 theta = angle(-sum(rSampled .^ M)) / M;
  43 %% if theta approx +pi/M, wrap to -pi/M
  44 if abs(theta - pi / M) / (pi / M) < 0.1
  45   theta = -pi / M;
  46 end
  47 rSampled = rSampled .* exp(-j * theta);
  48 %}
  49
  50 rAdaptEq = adaptiveCMA(rSampled);
  51
  52 %% Compare original signal and compensated signal
  53 figure(101);
  54 clf;
  55 tsym = t(sps*span/2+1:sps:(numSymbs+span/2)*sps);
  56 subplot(211);
  57 plot(t(1:length(x)), real(normalizeEnergy(x, numSymbs*sps, 1)), 'b');
  58 hold on
  59 plot(t(1:length(x)), real(normalizeEnergy(yCDComp(1:length(x)), numSymbs*sps, 1)), 'r');
  60 plot(tsym, real(rAdaptEq), 'xg');
  61 hold off;
  62 title('Real part');
  63 legend('original', 'dispersion compensated', 'CMA equalized samples');
  64 axis([t(6000*sps+1) t(6000*sps+150) -Inf +Inf]);
  65 subplot(212);
  66 plot(t(1:length(x)), imag(normalizeEnergy(x, numSymbs*sps, 1)), 'b');
  67 hold on;
  68 plot(t(1:length(x)), imag(normalizeEnergy(yCDComp(1:length(x)), numSymbs*sps, 1)), 'r');
  69 plot(tsym, imag(rAdaptEq), 'xg');
  70 hold off;
  71 title('Imag part');
  72 axis([t(6000*sps+1) t(6000*sps+150) -Inf +Inf]);
  73
  74 scatterplot(modData);
  75 title('Constellation of original modulation');
  76 scatterplot(rSampled);
  77 title('Constellation of matched filter output');
  78 scatterplot(rAdaptEq);
  79 title('Constellation of adaptive filter output');
  80
  81 demodData = pskdemod(rSampled, M, pi / M, 'gray');
  82 demodAdapt = pskdemod(rAdaptEq, M, pi / M, 'gray');
  83
  84 [~, ber] = biterr(data, demodData)
  85 [~, ber] = biterr(data, demodAdapt)