OFDM系统仿真.rar_OFDMmatlab仿真_OFDM系统仿真_OFDM系统仿真_ofdm仿真_ofdm仿真matla

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5星 · 超过95%的资源 136 浏览量 2022-07-14 04:46:02 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，常用于无线通信系统，如4G LTE、5G NR等。在本压缩包中，包含了一个名为"OFDM系统仿真.m"的MATLAB仿真文件，用于模拟OFDM系统的运行过程并展示其关键性能指标。 OFDM系统的基本原理是将高速数据流分割成多个低速子流，然后通过多个正交子载波进行传输。这种技术的主要优点包括频谱效率高、抗多径衰落能力强以及易于实现。在MATLAB中进行OFDM仿真，通常会涉及以下步骤： 1. **信号生成**：我们需要生成OFDM符号。这包括选择合适的载波数量（Nc）、子载波间隔（Fs/Nc）以及调制方式（如BPSK、QPSK）。根据描述，这个仿真可能包含了符号生成的过程。 2. **IFFT变换**：在OFDM系统中，数据是在时域进行处理的，因此需要通过离散傅里叶逆变换（IFFT）将复频域信号转换到时域。这一步骤使得每个子载波上的数据可以并行发送。 3. **加入循环前缀（CP）**：为了抵消多径传播造成的符号间干扰(ISI)，OFDM系统会在每个符号前面添加循环前缀。仿真中会展示如何计算合适的CP长度以及如何插入CP。 4. **信道模型**：在实际无线环境中，信号会受到各种影响，如多径衰落、频率选择性衰落等。在仿真中，可能采用了不同的信道模型（如瑞利衰落、多径延迟扩散模型）来模拟这些效应。 5. **接收端处理**：接收端首先去除CP，然后通过FFT将信号转换回频域。之后，可能涉及到解调、均衡等步骤，以恢复原始数据。 6. **性能分析**：通过仿真，我们可以观察系统的性能，比如误码率（BER）、符号误码率（SER）等。这些结果通常会以图形的形式呈现，帮助我们理解系统在不同条件下的性能。 7. **眼图分析**：眼图是评估数字通信系统性能的重要工具，它能直观地显示信号质量。在OFDM系统中，可能会绘制眼图以检查信号的定时同步和信噪比。通过这段MATLAB代码，你可以深入理解OFDM的工作机制，观察其在不同信道条件下的表现，这对于无线通信研究者或工程师来说是非常有价值的实践。不过，为了得到更详细的解释和结果分析，你需要亲自运行并解读代码中的每一部分。如果你对OFDM或者MATLAB仿真有任何疑问，可以进一步研究或咨询专业人士。

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OFDM系统仿真.rar （1个子文件）

OFDM系统仿真.m 3KB

clear; clc; carr=256; %子载波个数 sym_c=10; %每个子载波含有的OFDM符号数 bit_sym=2; %每个符号含有的比特数，QPSK调制 IFFT_n=256; %IFFT点数 r=1/10; %保护间隔和OFDM数据的比例； SNR=10; %信噪比 dB %产生信号 sum=carr*sym_c*bit_sym; colume=sum/(2*carr); signal=rand(1,sum)>0.5; %初始信号 %QPSK调制,QPSK_sig里面存放的是调制后的信号，数目sumQ sumQ=sum/2; imag=sqrt(-1); % 虚部 j QPSK=[-1+imag,-1-imag,1+imag,1-imag]; %创建QPSK 映射表 SIGNAL=zeros(1,sumQ); %计算并存放调制前的十进制数据 QPSK_sig=zeros(1,sumQ); %存放调制后的QPSK信号 for n=1:sumQ SIGNAL(n)=signal(2*n-1)*2+signal(2*n); %将二进制换算成十进制 end for i=1:sumQ if SIGNAL(i)==0; QPSK_sig(i)=QPSK(1); elseif SIGNAL(i)==1; QPSK_sig(i)=QPSK(2); elseif SIGNAL(i)==2; QPSK_sig(i)=QPSK(3); elseif SIGNAL(i)==3; QPSK_sig(i)=QPSK(4); end end %串/并转换计算第i个载波上面的信号to_par（i，：） colume=sumQ/carr; for i=1:carr % carr载波个数 for j=1:colume; to_par(i,j)=QPSK_sig(carr*(j-1)+i); end end colume=sumQ/carr; % % to_par=reshape(QPSK_sig,carr,colume); %每个子载波上进行 IFFT变换（调制后的QPSK信号进行IFFT） for j=1:colume y(:,j)=ifft(to_par(:,j)); end % % y=ifft(to_par); yr=real(y); %实部 yi=(y-yr)*sqrt(-1)*(-1); %加入保护间隔 CP_len=r*colume; %保护间隔长度 yr=[yr(:,colume-CP_len+1:colume),yr]; yi=[yi(:,colume-CP_len+1:colume),yi]; % 并/串转换 % % y_=yr+yi*sqrt(-1); %并联的复信号 % % colume=sum/(2*carr); % % for i=1:carr % carr载波个数 % % for j=1:colume; % % y_series(carr*(j-1)+i)=y_(i,j); % % end % % end y_=yr+yi*sqrt(-1); y_series=reshape(y_,1,(colume+CP_len)*carr); %加入高斯白噪声 y_s_noi=awgn(y_series,SNR,'measured'); % 串/并转换 % % for i=1:carr % % for j=1:colume % % y_par(i,j)=y_s_noi(carr*(j-1)+i); % % end % % end y_par=reshape(y_s_noi,carr,colume+CP_len); %去掉保护间隔 y_r=real(y_par); y_i=(y_par-y_r)*(-1)*sqrt(-1); y_r=y_r(:,CP_len+1:colume+CP_len); y_i=y_i(:,CP_len+1:colume+CP_len); %FFT变换 y_complex=y_r+y_i*sqrt(-1); % % for i=1:carr % % y_fft(i,:)=fft(y_complex(i,:)); % % end for j=1:colume y_fft(:,j)=fft(y_complex(:,j)); end %并/串转换 % % for i=1:carr % % for j=1:colume % % y_receive(carr*(j-1)+i)=y_fft(i,j); % % end % % end y_receive=reshape(y_fft,1,sumQ); %下面注释掉的部分是验证调制后的QPSK和接收到的复信号对比。 % % % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % % figure(1); % % % % subplot(2,1,1),stem(QPSK_sig(1:50)),grid minor; % % % % title('The Original Signal'); % % % % xlabel('x'),ylabel('y'); % % % % % % % % subplot(2,1,2),stem(y_receive(1:50)),grid minor; % % % % title('The Final Signal'); % % % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % QPSK逆映射 QPSK=[-1+imag,-1-imag,1+imag,1-imag]; Y_r=real(y_receive); Y_i=(y_receive-Y_r)*(-1)*sqrt(-1); for i=1:sumQ if Y_r(i)<0; Y_r(i)=0; else Y_r(i)=1; end end for i=1:sumQ if Y_i(i)<0; Y_i(i)=1; else Y_i(i)=0; end end for i=1:sumQ Y(2*i-1)=Y_r(i); Y(2*i)=Y_i(i); end check=signal-Y; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure(1); subplot(3,1,1),stem(signal(1:50)),grid minor; title('The Original Signal'); xlabel('x'),ylabel('y'); subplot(3,1,2),stem(Y(1:50)),grid minor; title('The Final Signal'); subplot(3,1,3),stem(check(1:50)),grid minor; title('发端与收端的误差');