基于matlab实现的OFDM具有很强的抗多径和抗频率选择性衰落的能力

共1个文件

m：1个

版权申诉

35 浏览量 2024-05-05 13:13:41 上传评论收藏 2KB RAR 举报

OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）是一种高效的数据传输技术，广泛应用于现代无线通信系统，如Wi-Fi、4G、5G和数字电视广播等。MATLAB作为一种强大的数学和计算环境，是实现OFDM系统仿真和分析的理想工具。在本项目中，我们通过MATLAB来探讨OFDM如何有效地对抗多径衰落和频率选择性衰落，并分析其在DVB-T（Digital Video Broadcasting - Terrestrial）2k模式下的信号特性。 OFDM技术的核心在于将高速串行数据流分割成多个并行的低速子载波，每个子载波上进行调制，然后通过正交的频域信号合成一个宽带信号。由于各子载波之间相互正交，即使在多径传播环境下，信号之间的干扰也能被最小化。这使得OFDM系统具有良好的抗多径衰落能力。在DVB-T标准中，2k模式是指使用2048个子载波的配置，这种配置适用于带宽较窄的频道。在MATLAB程序“DVB_T.m”中，可能包含了生成OFDM符号、添加信道模型、进行频谱分析等步骤。程序会生成OFDM符号，包括生成IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）所需的复数符号，然后通过IFFT将这些符号从频域转换到时域。接下来，模拟信道环境，可能包括AWGN（Additive White Gaussian Noise，高斯白噪声）和多径衰落，这会影响OFDM信号的传输质量。可能会进行接收端的处理，如FFT（Fast Fourier Transform）解复用，以及信道估计和均衡，以恢复原始数据。在多径环境中，信号会通过不同路径到达接收端，导致时间延迟和相位差，产生多径衰落。OFDM通过插入循环前缀（Cyclic Prefix，CP）来应对这一问题。CP将OFDM符号的尾部复制并添加到前面，这样即使在多径传播下，接收端也能正确地对齐并分离各个子载波，从而降低多径干扰。频率选择性衰落是由于频率响应不均匀导致的，某些频率上的信号可能比其他频率上更弱。OFDM通过将数据分散到多个子载波上，使得每个子载波受到的衰落影响相对较小，从而提高了整体的抗衰落性能。在MATLAB程序中，可能通过仿真不同信道条件下的OFDM信号，观察频谱的变化，以及信道均衡算法对改善系统性能的效果。这个MATLAB项目旨在展示OFDM技术如何在DVB-T 2k模式下有效地处理多径和频率选择性衰落，同时传输高速数据。通过分析和模拟，我们可以深入理解OFDM的工作原理，以及在实际通信系统中的应用。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

基于matlab实现的OFDM具有很强的抗多径和抗频率选择性衰落的能力，并且可以传输高速数据，这里以DVB_T（2k模式）为例分析其加信道厚的信号频谱及信道对OFDM中频信号的影响。.rar （1个子文件）

DVB_T.m 3KB

clear all; close all; Tu=224e-6; %useful OFDM symbol period T=Tu/2048; %baseband elementary period G=0; %choice of 1/4, 1/8, 1/16, and 1/32 delta=G*Tu; %guard band duration Ts=delta+Tu; %total OFDM symbol period Kmax=1705; %number of subcarriers Kmin=0; FS=4096; %IFFT/FFT length q=10; %carrier period to elementary period ratio fc=q*1/T; %carrier frequency Rs=4*fc; %simulation period t=0:1/Rs:Tu; tt=0:T/2:Tu; %Data generator sM = 2; [x,y] = meshgrid((-sM+1):2:(sM-1),(-sM+1):2:(sM-1)); alphabet = x(:) + 1i*y(:); N=Kmax+1; rand('state',0); a=-1+2*round(rand(N,1)).'+i*(-1+2*round(rand(N,1))).'; A=length(a); info=zeros(FS,1); info(1:(A/2)) = [ a(1:(A/2)).']; info((FS-((A/2)-1)):FS) = [ a(((A/2)+1):A).']; carriers=FS.*ifft(info,FS); %Upconverter L = length(carriers); chips = [ carriers.';zeros((2*q)-1,L)]; p=1/Rs:1/Rs:T/2; g=ones(length(p),1); dummy=conv(g,chips(:)); u=[dummy; zeros(46,1)]; [b,aa] = butter(13,1/20); uoft = filter(b,aa,u); delay=64; %Reconstruction filter delay s_tilde=(uoft(delay+(1:length(t))).').*exp(1i*2*pi*fc*t); 14 s=real(s_tilde); %OFDM RECEPTION %Downconversion r_tilde=exp(-1i*2*pi*fc*t).*s; %(F) figure(1); subplot(211); plot(t,real(r_tilde)); axis([0e-7 12e-7 -60 60]); grid on; figure(1); subplot(212); plot(t,imag(r_tilde)); axis([0e-7 12e-7 -100 150]); grid on; figure(2); ff=(Rs)*(1:(q*FS))/(q*FS); subplot(211); plot(ff,abs(fft(r_tilde,q*FS))/FS); grid on; figure(2); subplot(212); pwelch(r_tilde,[],[],[],Rs); %Carrier suppression [B,AA] = butter(3,1/2); r_info=2*filter(B,AA,r_tilde); %Baseband signal continuous-time (G) figure(3); subplot(211); plot(t,real(r_info)); axis([0 12e-7 -60 60]); grid on; figure(3); subplot(212); plot(t,imag(r_info)); axis([0 12e-7 -100 150]); grid on; figure(4); f=(2/T)*(1:(FS))/(FS); subplot(211); plot(ff,abs(fft(r_info,q*FS))/FS); grid on; subplot(212); pwelch(r_info,[],[],[],Rs); %Sampling r_data=real(r_info(1:(2*q):length(t)))... %Baseband signal, discretetime +1i*imag(r_info(1:(2*q):length(t))); % (H) figure(5); subplot(211); stem(tt(1:20),(real(r_data(1:20)))); axis([0 12e-7 -60 60]); grid on; 15 figure(5); subplot(212); stem(tt(1:20),(imag(r_data(1:20)))); axis([0 12e-7 -100 150]); grid on; figure(6); f=(2/T)*(1:(FS))/(FS); subplot(211); plot(f,abs(fft(r_data,FS))/FS); grid on; subplot(212); pwelch(r_data,[],[],[],2/T); %FFT info_2N=(1/FS).*fft(r_data,FS); % (I) info_h=[info_2N(1:A/2) info_2N((FS-((A/2)-1)):FS)]; %Slicing for k=1:N, a_hat(k)=alphabet((info_h(k)-alphabet)==min(info_h(k)-alphabet)); % end; figure(7) plot(info_h((1:A)),'.k'); title('info-h Received Constellation') axis square; axis equal; figure(8) plot(a_hat((1:A)),'or'); title('a_hat 4-QAM') axis square; axis equal; grid on; axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5]);

评论收藏

内容反馈

版权申诉