matlab_通信仿真中实现ofdm抑制papr算法_典型的ofdm系统基本原理框图资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 59 浏览量 2022-06-18 23:36:37 上传评论 3 收藏 2KB ZIP 举报

在通信领域，正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）是一种高效的数据传输技术，广泛应用于4G、5G移动通信、Wi-Fi等无线通信系统。然而，OFDM信号存在较高的峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio，PAPR），这会增加发射机的功率放大器的复杂性和功耗，甚至可能导致非线性失真。因此，抑制PAPR成为OFDM系统设计的关键环节。本篇将深入探讨在MATLAB环境下如何实现OFDM系统的PAPR抑制算法。 1. OFDM基础： OFDM通过将高速数据流分割成多个低速子流，分别在不同的正交子载波上进行调制，从而克服多径衰落和频率选择性衰落。每个子载波使用I/Q调制，如QAM或BPSK，以提高频谱效率。 2. PAPR问题： OFDM信号的PAPR高是因为不同子载波的相位关系可能导致信号幅度的突然峰值，这使得发射机需要更大的动态范围来确保信号质量，增加了硬件成本和功耗。 3. PAPR抑制方法： - **随机相位旋转（Cyclic Prefix Overlapping and Adding, CPLA）**：在每个OFDM符号的循环前缀上应用随机相位，然后将连续符号重叠并相加，降低峰值。 - **剪枝法（Clipping）**：当信号幅度超过一定阈值时，将其截断到阈值附近，但会引起非线性失真，需要后期补偿。 - **部分传输序列（PTS）**：将OFDM符号划分为多个部分，每部分乘以不同的相位因子，选择PAPR最低的组合进行传输。 - **选通放大（Selective Amplification, SA）**：根据信号的瞬时功率，动态调整放大器增益，但实现复杂且效果受限。 - **分布放大（Distributed Amplification）**：通过分布式放大器网络，分散放大器的负担，减少峰值。 4. MATLAB仿真步骤： - **生成OFDM符号**：我们需要设置系统参数，如子载波数量、子载波间隔、符号长度等，然后生成OFDM符号，包括IFFT变换、插入循环前缀等步骤。 - **计算PAPR**：通过对大量随机数据的OFDM符号进行采样，计算其峰值功率与平均功率之比，得到PAPR。 - **实现PAPR抑制算法**：对每个算法进行编程实现，如CPLA、剪枝法、PTS等，比较不同方法的PAPR性能。 - **性能评估**：通过对比未抑制和抑制后的PAPR曲线，以及考虑系统其他指标（如误码率、频谱效率）来评估抑制算法的优劣。 5. 实验分析：在MATLAB环境中，我们可以利用图形用户界面（GUI）或脚本程序，对各种PAPR抑制算法进行仿真，并通过调整参数来优化性能。实验结果通常以直方图形式展示PAPR分布，以评估抑制效果。通过以上步骤，我们可以全面了解在MATLAB中实现OFDM系统PAPR抑制算法的过程。在实际应用中，应结合具体系统需求和硬件限制，选择最适合的PAPR抑制技术，以达到最佳的通信性能。

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通信仿真中实现ofdm抑制papr算法.zip （3个子文件）

通信仿真中实现ofdm抑制papr算法

ptsn.m 4KB

ccdf.m 593B

papr.m 571B

% Program 2-3 % ptsn.m % Simulation program to realize PTS with different N to reduct PAPR of OFDM % programmed by phui clc; clear; close all; %********************** preparation part *************************** V=2; N=[16 32 64]; % Number of parallel channel to transmit (points) %papr % Peak-to-Average Power Ratio nloop=1000; % Number of simulation loops %************************** main loop part ************************** para=16; for iii=1:nloop %************************** Data generation **************************** x=rand(1,para)>0.5; %**************************** BPSK demode **************************** seldata=x.*2-1; %******************************** IFFT ******************************** y=ifft(seldata); %*********************** Sub-block Partition *************************** V=2; seldata0=zeros(1,para/2); seldata1=[seldata(1:para/2),seldata0]; seldata2=[seldata0,seldata(para/2+1:para)]; %******************* Ifft************************ y1=ifft(seldata1); % ifft : built in function y2=ifft(seldata2); Vloop=2.^V; B=zeros(Vloop,V); for vvv=1:1:Vloop a=rand(1,V); B(vvv,:)=2*(a>0.5)-1 ; ypts=B(vvv,1)*y1+B(vvv,2)*y2; mma(vvv)=max(abs(ypts).^2); end [mmioa,idx]=min(mma); b=B(idx,:); b yptsN=b(1)*y1+b(2)*y2; pr10(iii)=papr(y); pr11(iii)=papr(yptsN); end Pprr10=ccdf(pr10); Pprr11=ccdf(pr11); para=32; for iii=1:nloop %************************** Data generation **************************** x=rand(1,para)>0.5; %**************************** BPSK demode **************************** seldata=x.*2-1; %******************************** IFFT ******************************** y=ifft(seldata); %*********************** Sub-block Partition *************************** V=2; seldata0=zeros(1,para/2); seldata1=[seldata(1:para/2),seldata0]; seldata2=[seldata0,seldata(para/2+1:para)]; %******************* Ifft************************ y1=ifft(seldata1); % ifft : built in function y2=ifft(seldata2); Vloop=2.^V; B=zeros(Vloop,V); for vvv=1:1:Vloop a=rand(1,V); B(vvv,:)=2*(a>0.5)-1 ; ypts=B(vvv,1)*y1+B(vvv,2)*y2; mma(vvv)=max(abs(ypts).^2); end [mmioa,idx]=min(mma); b=B(idx,:); b yptsN=b(1)*y1+b(2)*y2; pr20(iii)=papr(y); pr21(iii)=papr(yptsN); end Pprr20=ccdf(pr20); Pprr21=ccdf(pr21); para=64; for iii=1:nloop %************************** Data generation **************************** x=rand(1,para)>0.5; %**************************** BPSK demode **************************** seldata=x.*2-1; %******************************** IFFT ******************************** y=ifft(seldata); %*********************** Sub-block Partition *************************** V=2; seldata0=zeros(1,para/2); seldata1=[seldata(1:para/2),seldata0]; seldata2=[seldata0,seldata(para/2+1:para)]; %******************* Ifft************************ y1=ifft(seldata1); % ifft : built in function y2=ifft(seldata2); Vloop=2.^V; B=zeros(Vloop,V); for vvv=1:1:Vloop a=rand(1,V); B(vvv,:)=2*(a>0.5)-1 ; ypts=B(vvv,1)*y1+B(vvv,2)*y2; mma(vvv)=max(abs(ypts).^2); end [mmioa,idx]=min(mma); b=B(idx,:); b yptsN=b(1)*y1+b(2)*y2; pr30(iii)=papr(y); pr31(iii)=papr(yptsN); end Pprr30=ccdf(pr30); Pprr31=ccdf(pr31); papr0_in_dB=2.001:0.001:14; figure(20); semilogy(papr0_in_dB,Pprr10);hold on; semilogy(papr0_in_dB,Pprr11,'r'); semilogy(papr0_in_dB,Pprr20,'g--'); semilogy(papr0_in_dB,Pprr21,'c'); semilogy(papr0_in_dB,Pprr30,'m'); semilogy(papr0_in_dB,Pprr31,'y:'); hold off; axis([6 12 1e-003 1e000]) ; ylabel('Pr(PAPR>PAPR0)'); xlabel('PAPR0/dB'); title('performance' ); legend('b,primary N=16','r,V=2 N=16','g--,primary N=32','c,V=2 N=32','m,primary N=64','y:,V=2 N=64'); grid; gtext('N=16'); gtext('V=2 N=16'); gtext('N=32'); gtext('V=2 N=32'); gtext('N=64'); gtext('V=2 N=64');