Pilot.zip_pilot_导频

%ofdm.m clc; clear all; %*******************设置系统参数****************************************** para=256; %并行子信道数目(矩阵的行数) fftlen=256; %FFT的长度 carrier=256; %载波的个数 nd=1; %一个帧中OFDM的符号个数（矩阵的列数） ml=2; %采用QPSK cp=64; %循环前缀的长度 pp=0.4; %归一化频偏 pai=3.141592653; Nr=50; %循环的次数 %********************发射部分******************************************** k=1; %k为计算误码率的次数，设初始值为1，每循环一次自增1. %信噪比循环 for SNR=0:30 SNR MSE1(k)=0; for m=1:Nr m %产生时域全为1的导频序列 x1=ones(1,(para+cp)*nd); %串并变换 x2=reshape(x1,(para+cp),nd); %加归一化频偏 for n=0:(fftlen+cp-1) %产生加频偏的对角矩阵 a1(n+1)=exp(2*pai*j*n*pp/fftlen); end a2=diag(a1); x3=a2*x2; %并串变换 %x6=reshape(x5,1,nd*(para+cp)); %*******************通过瑞利多径信道************************************ %TU信道参数设置 %ts是信道的采样周期，fd为多普勒频移 %td为各径时延组成的矢量、pd为各径衰减组成的矢量 td=[0,0.2,0.5,1.6,2.3,5.0]*10^(-6); pd=[-3,0,-2,-6,-8,-10]; ts=1*10^(-7); fd=0; %产生时域信道,采用补零的方法 h1=[10^(-3/20),0,10^(0/20),0,0,10^(-2/20),0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,10^(-6/20),0,0,0,0,0,0,10^(-8/20),0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,10^(-10/20)]; %h1=[10^(0/20),0,0,10^(-1/20),0,0,0,10^(-2/20),0,10^(-3/20),0,10^(-8/20),0,0,0,0,0,0,0,10^(-17.2/20),0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,10^(-20.8/20)]; %将信道变换到时域 H=fft(h1,fftlen); H1=H';%将行向量H变为列向量 %信号通过信道 y1=[]; %y1空间清空 for l=1:nd y1(:,l)=conv(x3(:,l),h1.'); end %每个符号通过信道后将多余的数据去掉 y1([para+cp+1:end],:)=[]; N=1/10^(SNR/10); %噪声功率 %产生加性高斯噪声 wn=sqrt(N)*(randn(para+cp,nd)+j*randn(para+cp,nd))/sqrt(2); %加噪声 y1=x3; %只通过高斯信道 y2=y1+wn; %**************************信号接收********************************** %去除循环前缀 y2([1:cp],:)=[]; % %迫零均衡 % for m=1:nd % y3(:,m)=y2(:,m).*H1./(abs(H1).^2); % end % ZF均衡方法用在这里会出现问题，？？ y3=y2; %基于导频的算法 y31=y3(1:(fftlen/2),1); y32=y3((fftlen/2+1):fftlen,1); %fft y41=fft(y31,fftlen); y42=fft(y32,fftlen); aa(k)=y42(1)/y41(1); arg(k)=angle(aa(k)); pp_psa(k)=arg(k)/pai; pp_psa MSE_m(k)=(pp_psa(k)-pp)^2; MSE1(k)=MSE1(k)+MSE_m(k); end MSE_psa(k)=MSE1(k)/Nr; k=k+1; end s=0:30; figure(1) semilogy(s,MSE_psa,'k-o'),grid on title('频偏估计算法均方误差特性') xlabel('SNR(db)') ylabel('MSE')