OFDM.rar_OFDM误码率_OFDM误码率_ofdm误码率_ofdm、误码率_误码率ofdm

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27 浏览量 2022-07-15 03:22:05 上传评论收藏 1KB RAR 举报

OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）是一种高效的数字调制技术，广泛应用于现代通信系统，如Wi-Fi、4G/5G移动通信和数字广播等。该技术通过将高速数据流分割成多个较低速率的数据流，并在多个互相正交的子载波上进行传输，从而提高了频谱效率和抗多径衰落的能力。在"ofdm基本原理matlab实现及误码率分析"这个主题中，我们主要探讨以下几个关键知识点： 1. **OFDM基本原理**：OFDM的核心思想是利用傅里叶变换将高速串行数据转化为并行的低速子载波数据。每个子载波承载一部分信息，通过在时间上重叠但频率上正交的方式，可以避免子载波间的干扰，同时利用频域的平坦性来对抗频率选择性衰落。 2. **MATLAB实现**：在MATLAB中，我们可以使用`ifft`函数进行离散傅里叶变换，将数据映射到子载波上；使用`fft`函数进行快速傅里叶逆变换，将子载波数据转换回时域信号。此外，还需要加入循环前缀（CP）以消除符号间干扰（ISI），以及进行适当的功率分配和均衡。 3. **误码率（Bit Error Rate, BER）**：误码率是衡量通信系统性能的重要指标，表示接收到的错误比特与传输的总比特数的比例。在OFDM系统中，误码率通常通过仿真来计算，涉及到信道模型、噪声模型以及解调策略的建立。 4. **信道模型**：OFDM系统常常考虑瑞利衰落或多径衰落信道，其中包含了路径延迟、衰减和相位变化。在MATLAB中，可以使用`rayleighchan`或`awgn`函数模拟这些效应。 5. **噪声模型**：在无线通信中，信号受到热噪声和干扰的影响。OFDM系统的误码率分析会考虑到加性高斯白噪声（AWGN）。 6. **误码率分析**：通过发送大量的随机数据包，比较发送和接收端的数据，计算出误码率。这通常涉及信噪比（SNR）的改变，分析误码率随SNR变化的趋势，找出系统性能的临界点。 7. **均衡技术**：为了改善OFDM系统的性能，可能会使用预编码或后处理均衡技术，如最小均方误差（MMSE）均衡器，以减少多径传播引起的干扰。 8. **调制方式**：OFDM系统中常用的调制方式有QPSK、16-QAM、64-QAM等，不同的调制方式会影响系统的误码率和频谱效率。通过以上分析，我们可以了解到OFDM的工作机制，如何在MATLAB中实现OFDM系统，以及如何评估其误码率。通过对OFDM.m文件的深入学习和理解，可以掌握这些关键技术点，并进一步优化和设计OFDM通信系统。

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%% simulation of OFDM through multipath channel %% the time resolution is ts=1/Fs=0.078us %% GSM TU channel: six rays %% power dB----->value delay(us) %% -3.0 0£®1897 0 %% 0 0£®3785 0.2 %% -2.0 0£®2388 0.5 %% -6.0 0£®0951 1.6 %% -8.0 0£®0600 2.3 %% -10.0 0£®0379 5.0 clear error=zeros(1,100); frame_total=100; N=2048; %% number of subcarriers G=120; %% length of guard interval multipath=[sqrt(0.1897) 0 sqrt(0.3785) 0 0 sqrt(0.2388) 0 0 0 0 sqrt(0.0951) 0 0 0 0 sqrt(0.06) 0 0 0 0 0 0 sqrt(0.0379)]; %% power multipath_channel=zeros(1,length(multipath)); EN=2:2:18; r=zeros(1,length(EN)); for snr=1:length(EN) en = 10^((EN(snr))/10); sigma = 1/sqrt(2*en); for frame_temp=1:frame_total multipath_channel=multipath.*(randn(1,length(multipath_channel))+j*randn(1,length(multipath_channel)))*sqrt(0.5); %% rayleigh fading fdata=2*round(rand(1,N))-1; %% BPSK data tdata=ifft(fdata,N)*sqrt(N); %% OFDM modulation tdata_guard=[zeros(1,G) tdata];[tdata(N-G:N) tdata]; %% add guard interval,cyclic prefix tdata_chan=filter(multipath_channel,[1],tdata_guard);;%% passing through the multipath channel tdata_chan_dguard=tdata_chan(G+1:N+G); %% discard the guard interval fdata_rev_channel=fft(tdata_chan_dguard,N)/sqrt(N); %% OFDM channel estimation demodulate fchan_est=fdata_rev_channel./fdata; %% frequency channel fading facor h=[multipath_channel,zeros(1,N+G-length(multipath))]; fchan_est1=fft(h,N); %fchan_est1=fchan_1(:)+conj([fchan_1(G+1:N),zeros(1,G)]'); figure plot([1:2048],fchan_est,'r',[1:2048],fchan_est1,'b') le=length(tdata_chan); noise=sigma*(randn(1,le)+j*randn(1,le)); tdata_chan1=tdata_chan+noise; %% add the AWGN tdata_chan_dguard1=tdata_chan1(G+1:N+G); %% discard the guard interval fdata_rev=fft(tdata_chan_dguard1,N)/sqrt(N); fdata_rev1=fdata_rev.*conj(fchan_est);%% channel compensation error(snr)=error(snr)+sum(sign(real(fdata_rev1))~=fdata); end end ber=error(1:length(EN))/(N*frame_total) r= 10.^(EN/10); pb=0.5*(1-sqrt(r./(1+r))) figure semilogy(EN,ber,'b-*',EN,pb,'r-^')