基于MPSK-OFDM的可见光通信盲信道估计matlab仿真【包括程序操作视频】

clear clc close all %%局部变量：函数间调用的位数、样本数、保护符号数、临时变量数 psk=16; nfft=64; %fft大小 subcar=48; %数据子载波数 nbitpsk = log2(psk); guard = (nfft-subcar)/2; nsym=3000; %ofdm符号的数量 nbitdata = subcar*nbitpsk*nsym/2; ncp=4; %循环前缀大小 nbitsym = nfft + ncp; data=(rand(1,nbitdata)>0.5)+0; %标准化CFR的大小 alpha=[0.609981229934408,0.715459955559726,0.636965602683617,0.694127681700978,0.695098676789100,0.681699620219806,0.705628746895461,0.834320339106743,0.873378196662836,0.827668204581301,0.768804769140058,0.756148741911805,0.926978115212095,0.913129736817394,0.871793084001999,0.848536621661314,0.909045348037926,0.834381831138879,0.896913346571862,0.928182910840626,0.932323910122903,0.907741812468878,0.943650044868540,1]; symbols=1:nsym*subcar/2; bits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2; Cbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(1/2); CCbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(2/3); CCCbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(3/4); Bbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(1/2); BBbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(2/3); BBBbits=1:nsym*nbitpsk*subcar/2*(3/4); %动态情况下的θ d0=1; %theta_0对应于EIRP，并在噪声下被扫描以获得不同的SNR theta_0=logspace(-1,4,40); v=0; %m/s2 a=0; %m/s2 dt=1/(2*1e6); %CFR是针对2MHz带宽测量的 for n=1:10 %噪声矢量是用归一化的功率创建的。人们可以这样想 %归一化因子随噪声功率而重新缩放。 noise1=normrnd(0,1,[1,subcar*nsym/2])+i*normrnd(0,1,[1,subcar*nsym/2]); noise2=normrnd(0,1,[1,subcar*nsym])+i*normrnd(0,1,[1,subcar*nsym]); noise3=normrnd(0,1,[1,subcar*nsym*0.75])+i*normrnd(0,1,[1,subcar*nsym*0.75]); noise4=normrnd(0,1,[1,subcar*nsym/2*(1+1/3)])+i*normrnd(0,1,[1,subcar*nsym/2*(1+1/3)]); for k=1:length(theta_0) [n,k] %%这是针对所提出的算法 %TX %并行化bin数据并进行psk调制 psk_data_tx = pskmod(bi2de(reshape(data, nbitpsk,[]).').',psk); %用于集体ifft的psk数据并行化 par_data = reshape(psk_data_tx.', subcar/2, nsym).'; %生成hermitian对称数据并在非数据子载波位置插入保护 pilot_ins_data=[zeros(nsym,guard) par_data zeros(nsym,1) conj(flip(par_data.').') zeros(nsym,guard-1)] ; %对帧中的所有ofdm符号进行ifft ifft_data = sqrt(nfft*nfft/subcar)*ifft(ifftshift(pilot_ins_data.',1)).'; %向每个ofdm符号添加循环前缀 cyclic_add_data = [ifft_data(:,((nfft - ncp +1):nfft)) ifft_data]; %按行排列符号并串级传输时域信号 ofdm_tx = reshape(cyclic_add_data.',nbitsym*nsym,1); %通道效应1 t=(0:(nbitsym*nsym-1))*dt; theta=(theta_0(k)./(d0+v*t+0.5*a*t.^2).^3.346).'; ch_data=ofdm_tx.*theta; %% %将接收到的数据并行化 par_rec_data = reshape(ch_data.', nbitsym, nsym).'; %删除循环前缀 cyclic_pre_rem=par_rec_data(:,ncp+1:end); %对时域ofdm符号进行fft fft_data = fftshift(fft(cyclic_pre_rem.'),1).'/sqrt(nfft*nfft/subcar); %移除防护以获取psk数据 rem_pilot = fft_data(:,guard+(1:subcar/2)); %通道效应2 ch_rem_pilot = reshape((rem_pilot.*alpha).',1,[])+noise1; %计算SNR EsN0(n,k)=mean(abs(ch_rem_pilot(symbols)).^2)/mean(abs(noise1).^2); %并行化ch数据 pardata=reshape(ch_rem_pilot, subcar/2,[]).'; %计算theta*数据 pskconst=pskmod(0:(psk-1),psk); est_theta=sum(((abs(real(pardata))+abs(imag(pardata)))./alpha).')./(mean(abs(real(pskconst))+abs(imag(pskconst)))*subcar/2); %计算theta*数据 td=(pardata./alpha).'; %估计psk_data_tx psk_data_rx=td./est_theta; %序列化psk数据 serdata=reshape(psk_data_rx, subcar*nsym/2,[]).'; %ofdm符号中psk数据的解调 bin_data_rx = reshape(de2bi(reshape(pskdemod(serdata, psk),1,[])).',1,[]); %计算BER BER(n,k)=sum((data(bits)~=bin_data_rx(bits)))/length(bits); %%这是块类型CE算法（1个数据包，1个导频包） %TX %并行化bin数据并进行psk调制 Bpsk_data_tx = reshape([(rand(subcar/2,nsym)>0.5)*2-1; reshape(psk_data_tx,subcar/2,[])],1,[]); %用于集体ifft的psk数据并行化 Bpar_data = reshape(Bpsk_data_tx.', subcar/2, nsym*2).'; %生成hermitian对称数据并在非数据子载波位置插入保护 Bpilot_ins_data=[zeros(nsym*2,guard) Bpar_data zeros(nsym*2,1) conj(flip(Bpar_data.').') zeros(nsym*2,guard-1)] ; %对帧中的所有ofdm符号进行ifft Bifft_data = sqrt(nfft*nfft/subcar)*ifft(ifftshift(Bpilot_ins_data.',1)).'; %向每个ofdm符号添加循环前缀 Bcyclic_add_data = [Bifft_data(:,((nfft - ncp +1):nfft)) Bifft_data]; %按行排列符号并串级传输时域信号 Bofdm_tx = reshape(Bcyclic_add_data.',nbitsym*nsym*2,1); %通道效应1 Bt=(0:(nbitsym*nsym*2-1))*dt; Btheta=(theta_0(k)./(d0+v*Bt+0.5*a*Bt.^2).^3.346).'; Bch_data=Bofdm_tx.*Btheta; %将接收到的数据并行化 Bpar_rec_data = reshape(Bch_data.', nbitsym, nsym*2).'; %删除循环前缀 Bcyclic_pre_rem=Bpar_rec_data(:,ncp+1:end); %对时域ofdm符号进行fft Bfft_data = fftshift(fft(Bcyclic_pre_rem.'),1).'/sqrt(nfft*nfft/subcar); %移除防护以获取psk数据 Brem_pilot = Bfft_data(:,guard+(1:subcar/2)); %通道效应2 Bch_rem_pilot = reshape((Brem_pilot.*alpha).',1,[])+noise2; %并行化ch数据 Bpardata=reshape(Bch_rem_pilot, subcar,[]).'; %单独的数据和训练矩阵 Brecpilot=abs(Bpardata(:,1:subcar/2)); Brecdata=Bpardata(:,subcar/2+1:end); %计算SNR BEsN0(n,k)=mean(abs(Bch_rem_pilot(symbols)).^2)/mean(abs(noise2).^2); %估计psk_data_tx Bpsk_data_rx=Brecdata./Brecpilot; %序列化psk数据 Bserdata=reshape(Bpsk_data_rx.', subcar*nsym/2,[]).'; %ofdm符号中psk数据的解调 Bbin_data_rx = reshape(de2bi(reshape(pskdemod(Bserdata, psk),1,[])).',1,[]); %计算BER BBER(n,k)=sum((data(Bbits)~=Bbin_data_rx(Bbits)))/length(Bbits); %%这是用于组合型CE算法（1个数据符号，1个导频符号） %TX %并行化bin数据并进行psk调制 Cpsk_data_tx = reshape([(rand(1,nsym*subcar/2)>0.5)*2-1; psk_data_tx],1,[]); %用于集体ifft的psk数据并行化 Cpar_data = reshape(Cpsk_data_tx.', subcar/2, nsym*2).'; %生成hermitian对称数据并在非数据子载波位置插入保护 Cpilot_ins_data=[zeros(nsym*2,guard) Cpar_data zeros(nsym*2,1) conj(flip(Cpar_data.').') zeros(nsym*2,guard-1)] ; %对帧中的所有ofdm符号进行ifft Cifft_data = sqrt(nfft*nfft/subcar)*ifft(ifftshift(Cpilot_ins_data.',1)).'; %向每个ofdm符号添加循环前缀 Ccyclic_add_data = [Cifft_data(:,((nfft - ncp +1):nfft)) Cifft_data]; % ar%按行排列符号并串级传输时域信号 Cofdm_tx = reshape(Ccyclic_add_data.',nbitsym*nsym*2,1); %通道效应1 Ct=(0:(nbitsym*nsym*2-1))*dt; Ctheta=(theta_0(k)./(d0+v*Ct+0.5*a*Ct.^2).^3.346).'; Cch_data=Cofdm_tx.*Ctheta; %将接收到的数据并行化 Cpar_rec_data = reshape(Cch_data.', nbitsym, nsym*2).'; %删除循环前缀 Ccyclic_pre_rem=Cpar_rec_data(:,ncp+1:end); %对时域ofdm符号进行fft Cfft_data = fftshift(fft(Ccyclic_pre_rem.'),1).'/sqrt(nfft*nfft/subcar); %移除防护以获取psk数据