Matlab简单的OFDM仿真信道估计有BER曲线.docx

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Matlab简单的OFDM仿真信道估计有BER曲线

clearall;

closeall;

fprintf（'\nOFDM仿真\n\n'）;

%%

%参数定义%

%%

IFFT_bin_length=1024;carrier_count=200;

bits_per_symbol=2;symbols_per_carrier=50;

%子载波数200

%位数/符号2

%符号数/载波50

%训练符号数10

%循环前缀长度T/4（作者注明）All-zeroCP

%调制方式QDPSK

%多径信道数2、3、4（缺省）

%信道最大时延7（单位数据符号）

%仿真条件收发之间严格同步

%SNR=input（'SNR='）;%输入信噪比参数

SNR=3:

14;淀义信噪比范围

BER=zeros（1,length（SNR））;

baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%计算发送的二进制序列长度

carriers=（1:

carrier_count）+（floor（IFFT_bin_length/4）-

floor（carrier_count/2））;%坐标：

（1to200）+156,157--356

conjugate_carriers=IFFT_bin_length-carriers+2;%坐标：

1024-

（157:

356）+2=1026-（157:

356）=（869:

670）

%构造共轭时间－载波矩阵，以便应用所谓的RCC，ReducedComputationalComplexity算法，即ifft之后结果为实数

%Definetheconjugatetime-carriermatrix

%也可以用flipdim函数构造对称共轭矩阵

%%

%信号发

射%

%%%out=rand（1,baseband_out_length）;

%baseband_out1=round（out）;

%baseband_out2=floor（out*2）;

%baseband_out3=ceil（out*2）-1;

%baseband_out4=randint（1,baseband_out_length）;

%四种生成发送的二进制序列的方法，任取一种产生要发送的二进制序列

%if（baseband_out1==baseband_out2&baseband_out1==baseband_out3）

%fprintf（'TransmissionSequenceGenerated\n\n'）;

%baseband_out=baseband_out1;

%else

%fprintf（'CheckCode!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

!

\n\n'）;

%end

%验证四种生成发送的二进制序列的方法

baseband_out=round（rand（1,baseband_out_length））;convert_matrixreshape（baseband_out,bits_per_symbol,length（baseband_out）/bits_per_symbol）;

fork=1length（baseband_out）/bits_per_symbol）,modulo_baseband（k）=0;

fori=1:

bits_per_symbol

modulo_baseband（k）=modulo_baseband（k）+convert_matrix（i,k）*

2A（bits_per_symbol-i）;

end

end

%每2个比特转化为整数0至3

%采用'left-msb'方式

%%Testbylavabin

%Abuilt-infunctionofdirectlychangebinarybitsintodecimalnumbers

%%convert_matrix1zeros（length（baseband_out）/bits_per_symbol,bits_per_symbol）;

%convert_matrix1=convert_matrix';

%Test_convert_matrix1bi2de（convert_matrix1,bits_per_symbol,'left-msb'）;

%Test_convert_matrix2bi2de（convert_matrix1,bits_per_symbol,'right-msb'）;

%函数说明：

%BI2DEConvertbinaryvectorstodecimalnumbers.

%D=BI2DE（B）convertsabinaryvectorBtoadecimalvalueD.WhenB

is

%amatrix,theconversionisperformedrow-wiseandtheoutputDisa

%columnvectorofdecimalvalues.Thedefaultorientationofthebinary

%inputisRight-MSB;thefirstelementinBrepresentstheleastsignificantbit.

%if（modulo_baseband==Test_convert_matrix1'）

%fprintf（'modulo_baseband=Test_convert_matrix1\n\n\n'）;

%elseif（modulo_baseband==Test_convert_matrix2'）

%fprintf（'modulo_baseband=Test_convert_matrix2\n\n\n'）;

%else

%fprintf（'modulo_baseband~=anyTest_convert_matrix\n\n\n'）;

%end

%end

%wegettheresult"modulo_baseband=Test_convert_matrix1".

%carrier_matrix

reshape（modulo_baseband,carrier_count,symbols_per_carrier）';%生成时间－载波矩阵

%%

%QDPSK调制%

%%carrier_matrix=[zeros（1,carrier_count）;carrier_matrix];%添加一个差分调制的初始相位，为0fori=2symbols_per_carrier+1）

carrier_matrix（i,=rem（carrier_matrix（i,+carrier_matrix（i-1,,2Abits_per_symbol）;%差分调制

end

carrier_matrix=carrier_matrix*（（2*pi）/（2Abits_per_symbol））;%产

生差分相位

[X,Y]=pol2cart（carrier_matrix,

ones（size（carrier_matrix,1）,size（carrier_matrix,2）））;%由极坐标向复

数坐标转化第一参数为相位第二参数为幅度

%Carrier_matrixcontainsallthephaseinformationandalltheamplitudesarethesame‘1'.

complex_carrier_matrix=complex（X,Y）;

%添加训练序列'

training_symbols=[1jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1

-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1...

-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11

jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-1...

1jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1

-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1...

-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-1

1jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j...

-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1-1-j-j-11jj1

-1-j-j-1];%25times"1jj1",25times"-1-j-j-1",totally200symbolsasarow

training_symbols=cat（1,training_symbols,training_symbols）;

training_symbols=cat（1,training_symbols,training_symbols）;%

Productionof4rowsoftraining_symbolscomplex_carrier_matrix=cat（1,training_symbols,

complex_carrier_matrix）;%训练序列与数据合并

%block-typepilotsymbols

IFFT_modulation=zeros（4+symbols_per_carrier+1,IFFT_bin_length）;

%Herearowvectorofzerosisbetweentrainingsymbolsanddatasymbols!

!

!

%4trainingsymbolsand1zerosymbol

%everyOFDMsymboltakesarowof"IFFT_modulation"

IFFT_modulation（:

carriers）=complex_carrier_matrix;

IFFT_modulation（:

conjugate_carriers）=conj（complex_carrier_matrix）

%

%Testbylavabin--Findtheindicesofzeros

%index_of_zeros=zeros（symbols_per_carrier,IFFT_bin_length2*carrier_count）;

%IFFT_modulation1=zeros（4+symbols_per_carrier+1,IFFT_bin_length）;%IFFT_modulation2=zeros（4+symbols_per_carrier+1,IFFT_bin_length）;%IFFT_modulation1（6:

symbols_per_carrier+5,IFFT_modulation（6:

symbols_per_carrier+5,==0;

%fori=1:

symbols_per_carrier%index_of_zeros（i,=find（IFFT_modulation1（i+5,==1）;

%end

%

time_wave_matrix=ifft（IFFT_modulation'）;%进行IFFT操作

time_wave_matrix=time_wave_matrix';%IfXisamatrix,ifftreturnstheinverseFouriertransformofeachcolumnofthematrix.

fori=1:

4+symbols_per_carrier+1

windowed_time_wave_matrix（i,:

）=real（time_wave_matrix（i,:

））end

%gettherealpartoftheresultofIFFT

%这一步可以省略，因为IFFT结果都是实数

%由此可以看出，只是取了IFFT之后载波上的点，并未进行CP的复制和添加end

ofdm_modulation=reshape（windowed_time_wave_matrix',1,IFFT_bin_length*（4+symbols_per_carrier+1））;

%P2Soperation

%

%Testbylavabin

%Anotherwayofmatrixtransition

%ofdm_modulation_tmp=windowed_time_wave_matrix.';%ofdm_modulation_test=ofdm_modulation_tmp（';

%if（ofdm_modulation_test==ofdm_modulation）

%fprintf（'ofdm_modulation_test==ofdm_modulation\n\n\n'）;

%else

%fprintf（'ofdm_modulation_test~=ofdm_modulation\n\n\n'）;

%end

%Wegettheresult"ofdm_modulation_test==ofdm_modulation".

%

Tx_data=ofdm_modulation;

%%

%信道模拟%

%%d1=4;a1=0.2;d2=5;a2=0.3;d3=6;a3=0.4;d4=7;a4=0.5;%信道模拟

copy1=zeros（size（Tx_data））;

fori=1+d1:

length（Tx_data）copy1（i）=a1*Tx_data（i-d1）;

end

copy2=zeros（size（Tx_data））;

fori=1+d2:

length（Tx_data）

copy2（i）=a2*Tx_data（i-d2）;

end

copy3=zeros（size（Tx_data））;

fori=1+d3:

length（Tx_data）

copy3（i）=a3*Tx_data（i-d3）;

end

copy4=zeros（size（Tx_data））;

fori=1+d4:

length（Tx_data）

copy4（i）=a4*Tx_data（i-d4）;

end

Tx_data=Tx_data+copy1+copy2+copy3+copy4;%4multi-pathsTx_signal_power=var（Tx_data）;

foridx=1:

length（SNR）%montecarlo仿真模拟

linear_SNR=10A（SNR（idx）/10）;

noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR;noise_scale_factor=sqrt（noise_sigma）;

noise=randn（1,length（Tx_data））*noise_scale_factor;

Rx_Data=Tx_data+noise;

%%

%信号接收%

%%

Rx_Data_matrix=reshape（Rx_Data,IFFT_bin_length,4+symbols_per_carrier+1）;

Rx_spectrum=fft（Rx_Data_matrix）;

%SupposeprecisesynchronazitionbetweenTxandRxRx_carriers=Rx_spectrum（carriers,:

）';

Rx_training_symbols=Rx_carriers（（1:

4）,:

）;

Rx_carriers=Rx_carriers（（5:

55）,:

）;

%%

信道估

%计%

%%

Rx_training_symbols=Rx_training_symbols./training_symbols;

Rx_training_symbols_deno=Rx_training_symbols42;

Rx_training_symbols_deno=

Rx_training_symbols_deno（1,+Rx_training_symbols_deno（2,+Rx_training_symbols_deno（3,+Rx_training_symbols_deno（4,;

Rx_training_symbols_nume=Rx_training_symbols（1,:

）

+Rx_training_symbols（2,:

）+Rx_training_symbols（3,:

）

+Rx_training_symbols（4,:

）;

Rx_training_symbols_nume=conj（Rx_training_symbols_nume）;

%取4个向量的导频符号是为了进行平均优化

%都是针对“行向量”即单个的OFDM符号进行操作

%原理：

寻求1/H，对FFT之后的数据进行频域补偿

%1/H=conj（H）/HA2because屮2=H*conj（H）

Rx_training_symbols=

Rx_training_symbols_nume./Rx_training_symbols_deno;

Rx_training_symbols=

Rx_training_symbols_nume./Rx_training_symbols_deno;

Rx_training_symbols_2=cat（1,

Rx_training_symbols,Rx_training_symbols）;

Rx_training_symbols_4=cat（1,

Rx_training_symbols_2,Rx_training_symbols_2）;

Rx_training_symbols_8=cat（1,

Rx_training_symbols_4,Rx_training_symbols_4）;

cat（1,

Rx_training_symbols_8,

cat（1,

Rx_training_symbols_16,

cat（1,

Rx_training_symbols_32,

cat（1,

Rx_training_symbols_48,

cat（1,

Rx_training_symbols_16

Rx_training_symbols_8）;

Rx_training_symbols_32

Rx_training_symbols_16）;

Rx_training_symbols_48

Rx_training_symbols_16）;

Rx_training_symbols_50

Rx_training_symbols_2）;Rx_training_symbols

进行频域单抽头均衡

Rx_training_symbols_50,Rx_training_symbols）;

Rx_carriers=Rx_training_symbols.*Rx_carriers;%Rx_phase=angle（Rx_carriers）*（180/pi）;phase_negative=find（Rx_phase<0）;

%TestofUsing

"rem"

%Rx_phase1=Rx_phase;

%Rx_phase2=Rx_phase;

%Rx_phase1（phase_negative）=rem（Rx_phase1（phase_negative）+360,360）;%Rx_phase2（phase_negative）=Rx_phase2（phase_negative）+360;

%ifRx_phase2（phase_negative）==Rx_phase1（phase_negative）

%fprintf（'\nThereisnoneedusingreminnegativephasetransition.\n'）

%else

%fprintf（'\nWeneedtousereminnegativephasetransition.\n'）

%end

%

Rx_phase（phase_negative）=rem（Rx_phase（phase_negative）+360,360）;%把负的相位转化为正的相位

Rx_decoded_phase=diff（Rx_phase）;

%这也是为什么要在前面加上初始相位的原因

%“Herearowvectorofzerosisbetweentrainingsymbolsanddatasymbols!

!

!

”

phase_negative=find（Rx_decoded_phase<0）;

Rx_decoded_phase（phase_negative）=rem（Rx_decoded_phase（phase_negative）

+360,360）;%再次把负的相位转化为正的相位

%%

%QDPSK解调%

%%base_phase=360/2Abits_per_symbol;

delta_phase=base_phase/2;

Rx_decoded_symbols=

zeros（size（Rx_