dd169ac87e35950f7f00eb6427b47574328ecf37
[4yp.git] / chromaticDispersion1Signal.m
1 M = 4;
2 numSymbs = 5e5;
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 = 2; % 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 x = normalizeEnergy(x, numSymbs*sps, 1);
20
21 %% Simulate chromatic dispersion
22 D = 17; % ps / (nm km)
23 lambda = 1550; % nm
24 z = 5000 % km
25
26 [xCD, xCDkstart] = chromaticDispersion_FFT(x, D, lambda, z, Tsamp);
27
28 EbN0_db = 8;
29 snr = EbN0_db + 10 * log10(log2(M)) - 10 * log10(sps);
30
31 %%y = awgn(xCD, snr, 'measured');
32 y = xCD;
33
34 r = rxFilter(y, rolloff, span, sps);
35 [rCDComp, CDCompkstart] = CDCompensation(r, D, lambda, z, Tsamp);
36 rCDComp = normalizeEnergy(rCDComp, numSymbs*sps, 1);
37
38 rSampled = rCDComp(sps*span/2+1:sps:(numSymbs+span/2)*sps);
39 rNoCompSa = r(sps*span/2+1:sps:(numSymbs+span/2)*sps);
40
41 %% if no CD comp, then rotate constellation. Use:
42 theta = angle(-sum(rNoCompSa .^ 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 rNoCompSa = rNoCompSa .* exp(-j * theta);
48
49
50 %% Not entirely sure why, but after using FFT instead of time-domain
51 %% convolution for simulating CD, we now need to do the same rotation
52 %% for rSampled as well, but this time with a positive rotation.
53 theta = angle(-sum(rSampled .^ M)) / M;
54 if abs(theta + pi / M) / (pi / M) < 0.1
55   theta = +pi / M;
56 end
57 rSampled = rSampled .* exp(-1j * theta);
58
59
60
61 %%rAdaptEq = adaptiveCMA(rSampled);
62 %{
63 %% Compare original signal and compensated signal
64 figure(101);
65 clf;
66 tsym = t(sps*span/2+1:sps:(numSymbs+span/2)*sps);
67 subplot(211);
68 plot(t(1:length(x)), real(normalizeEnergy(x, numSymbs*sps, 1)), 'b');
69 hold on
70 plot(t(1:length(x)), real(normalizeEnergy(yCDComp(1:length(x)), numSymbs*sps, 1)), 'r');
71 plot(tsym, real(rAdaptEq), 'x', 'Color', [0, 0.6, 0], 'LineWidth', 2);
72 hold off;
73 title('Real part');
74 legend('original', 'dispersion compensated', 'CMA equalized samples');
75 axis([t(6000*sps+1) t(6000*sps+150) -Inf +Inf]);
76 subplot(212);
77 plot(t(1:length(x)), imag(normalizeEnergy(x, numSymbs*sps, 1)), 'b');
78 hold on;
79 plot(t(1:length(x)), imag(normalizeEnergy(yCDComp(1:length(x)), numSymbs*sps, 1)), 'r');
80 plot(tsym, imag(rAdaptEq), 'x', 'Color', [0, 0.6, 0], 'LineWidth', 2);
81 hold off;
82 title('Imag part');
83 axis([t(6000*sps+1) t(6000*sps+150) -Inf +Inf]);
84
85 scatterplot(modData);
86 formatFigure;
87 %title('Constellation of original modulation', 'interpreter', 'latex');
88 xlabel('In-Phase', 'interpreter', 'latex');
89 %scatterplot(rSampled);
90 %title('Constellation of matched filter output');
91 scatterplot(rNoCompSa);
92 title('Constellation of dispersed signal', 'interpreter', 'latex');
93 scatterplot(rAdaptEq);
94 title('Constellation of adaptive filter output');
95 %}
96 demodData = pskdemod(rSampled, M, pi / M, 'gray');
97 %%demodAdapt = pskdemod(rAdaptEq, M, pi / M, 'gray');
98
99 [~, ber] = biterr(data, demodData)
100 %[~, berNoComp] = biterr(data, pskdemod(rNoCompSa, M, pi/M, 'gray'))
101 %[~, ber] = biterr(data, demodAdapt)