基于matlab仿真的ofdm系统基带信号在多径信道下的传输代码更新-2023-04-19.rar

% ================================================== % 作者： Allen % 时间：4/27 2020 % =================OFDM仿真参数说明：================ % f_delta=15e3; ---子载波间隔 % 子载波数 carrier_count ---128 也就是FFT点数，通常为2的次幂 % 子载波间隔 f_delta ---15e3 % 总符号数 symbol_count ---1000 % IFFT长度 ifft_length ---128 % 循环前缀 cp_length ---16 % 调制方式 ---QPSK % 信道估计算法 ce_method ---1：采用最小二乘法LS；0：采用mse算法 % 插入导频间隔 pilot_interval ---5 % 每星座符号比特数 M ---2 % 信道模型选择参数 awgn_en ---0:表示ETU信道；1：AWGN信道 % 最大多普勒扩展 fd ---300；通常可配置0-300hz之间的数据 % 仿真统计次数 sta_num ---10 % 信噪比大小SNR ---可设置 % ====================仿真过程======================= % 产生0-1随机序列 => 串并转换 => 映射 => 取共轭、过采样 % => IFFT => 加循环前缀和后缀 => 加窗 => 并串转换 => % 多径信道 => 加AWGN => 串并转换 => 去前缀 => FFT => % 下采样 => 解映射 => 求误码率 % ================================================== clear all; close all; carrier_count = 128; % 子载波数 f_delta=15e3; %子载波间隔 symbol_count = 1000; %一次发送的总符号数 ifft_length = carrier_count; %ifft点数为子载波数目 cp_length = 16; %循环前缀 ce_method=1 %信道估计算法参数1：采用最小二乘法LS；0：采用mse算法 pilot_interval=5; %导频间隔 awgn_en=0; %信道选择参数 0:表示ETU信道；1：AWGN信道 M=2; %每星座符号比特数 fd=300; %最大多普勒扩展 sta_num=20; % 仿真统计次数 num_bit=carrier_count*symbol_count*M; %对应比特数据个数，即128*1000*2 pilot_bit_l=randi([0 1],1,M*carrier_count);%生成导频序列，长度为M*carrier_count OFDM_SNR_BER=zeros(1,31); %存储直接解调OFDM误码率 OFDM_LS_SNR_BER=zeros(1,31); %存储基于信道估计后OFDM误码率 i=1; % ================多径信道参数======================= fs=(carrier_count)*f_delta; %信道带宽，为子载波间隔乘以子载波个数 ts=1/fs; %每个bit符号持续的时间 tau=[0,50,120,200,230,500,1600,2300,5000]/(10^9); pdb=[-1.0,-1.0,-1.0,0,0,0,-3.0,-5.0,-7.0]; chan=comm.RayleighChannel('SampleRate',fs, ... 'PathDelays',tau, ... 'AveragePathGains',pdb, ... 'MaximumDopplerShift',fd); %chan.ResetBeforefiltering=0; % ================产生随机序列======================= OFDM_sigbits =sourcebits(num_bit) ; % 1*256000，发送的OFDM数据 [moddata_outI,moddata_outQ]=qpsk_modulation(OFDM_sigbits); %进行映射 OFDMmoddata_in_temp=moddata_outI+1i*moddata_outQ; OFDMmoddata_in=reshape(OFDMmoddata_in_temp,carrier_count,length(OFDMmoddata_in_temp)/carrier_count); %串并变换 % ================加导频======================== [Insertpilot_out,count,pilot_seq]=insert_pilot_f(OFDMmoddata_in,pilot_bit_l,pilot_interval); %加入导频后的矩阵为Insertpilot_out，大小为128*1200 % ===================IFFT=========================== OFDMmoddata_out=ifft(Insertpilot_out,ifft_length)*sqrt(ifft_length); % ==================加循环前缀================== InsertCPdata_out=Insert_CP(OFDMmoddata_out,cp_length); % =================并串转换========================== [m,n] = size(InsertCPdata_out) Channel_data=reshape(InsertCPdata_out,1,m*n); % ===================发送信号，多径信道==================== for SNR=0:1:30 be1=0; be2=0; frm_cnt=0; while(frm_cnt<sta_num) frm_cnt=frm_cnt+1; %经过多径信道 if(awgn_en==1) Add_Multipath_data=Channel_data.'; %awgn信道 elseif(fd~=0) Add_Multipath_data=chan(Channel_data.'); %ETU信道 end Add_noise_data=awgn(Add_Multipath_data.',SNR,'measured'); %添加高斯白噪声 % =======================串并变换=========================== Add_noise_data_temp=reshape(Add_noise_data,m,n); % =======================去循环前缀========================== DeleteCPdata_out=Delete_CP(Add_noise_data_temp,cp_length); % =======================取出导频H========================== [Deletepilot_Data,H]=Get_pilot(DeleteCPdata_out,pilot_interval); % =========================FFT============================== OFDM_Demodulationdata_out_iter1=fft(Deletepilot_Data,ifft_length)/sqrt(ifft_length); % ===============无信道估计下并串转换以及逆映射=============== OFDMdemodulationdata_out_1=reshape(OFDM_Demodulationdata_out_iter1,1,num_bit/2); [demodulationdata_outI_1,demodulationdata_outQ_1]=qpsk_demodulation(OFDMdemodulationdata_out_1);%星座的逆映射 P2Sdata_out_1=P2SConverter(demodulationdata_outI_1,demodulationdata_outQ_1); % =====================有信道估计下========================== estimation_output=Channel_estimation(ce_method,Deletepilot_Data,pilot_seq,H); OFDMdemodulationdata_out_2=reshape(estimation_output,1,num_bit/2); [demodulationdata_outI_2,demodulationdata_outQ_2]=qpsk_demodulation(OFDMdemodulationdata_out_2);%星座的逆映射 P2Sdata_out_2=P2SConverter(demodulationdata_outI_2,demodulationdata_outQ_2); % =========================误比特率========================== be1=be1+length(find(P2Sdata_out_1~=OFDM_sigbits)); be2=be2+length(find(P2Sdata_out_2~=OFDM_sigbits)); ber1=be1/(frm_cnt*num_bit); ber2=be2/(frm_cnt*num_bit); if(mod(frm_cnt,20)==0) fprintf('SNR=%.1f,frm_cnt=%d,ber_de=%.8f,ber_ls=%.8f\n',SNR,frm_cnt,ber1,ber2); end end % fprintf('SNR=%.1f,frm_cnt=%d,ber_de=%.8f,ber_ls=%.8f\n',SNR,frm_cnt,ber1,ber2); % =========================误码率========================== OFDM_SNR_BER(i)=ber1; OFDM_LS_SNR_BER(i)=ber2; i=i+1; end % ========================画图============================ figure(1) SNR_1=0:1:30;%信噪比从0到30dB semilogy(SNR_1,OFDM_SNR_BER,'b-+'); hold on semilogy(SNR_1,OFDM_LS_SNR_BER,'r-*'); grid on legend('OFDM直接解调误码率','基于LS均衡后的误码率') xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title('不同解调方式的误码率'); figure(2) subplot(3,1,1); x=0:1:49; stem(x,OFDM_sigbits(1:50)); ylabel('amplitude'); title('发送数据（以前50个数据为例)'); subplot(3,1,2); x=0:1:49; stem(x,P2Sdata_out_1(1:50)); ylabel('amplitude'); title('无信道估计下的接收数据(以前50个数据为例)'); subplot(3,1,3); x=0:1:49; stem(x,P2Sdata_out_2(1:50)); ylabel('amplitude'); title('有信道估计下的接收数据(以前50个数据为例)');