发布时间 : 星期三 文章两种OFDM系统信道估计算法的比较研究及MATLAB仿真-毕业论文更新完毕开始阅读
齐鲁工业大学 2014 届本科毕业设计（论文）
附 录
. .................................ofdm.m........................................................ clear all; close all; clc;
format long
...................................参数设置................................. %本次仿真载频为2GHz，带宽1MHz，子载波数128个，cp为16 %子载波间隔为7.8125kHz
%一个ofdm符号长度为128us，cp长度为16us %采用16QAM调制方式 %最大doppler频率为132Hz
%多径信道为5径，功率延迟谱服从负指数分布~exp(-t/trms),trms=(1/4)*cp时长，各径延迟取为delay=[0 2e-6 4e-6 8e-6 12e-6] pilot_inter=5;
%导频符号间隔为10,可调整，看不同导频间隔下的BER情况，和理论公式比较 pilot_symbol_bit=[0 0 0 1]; %导频为常数，对应星座点1+3*j cp_length=16; %cp长度为16 SNR_dB=[0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22]; ls_err_ber=zeros(1,length(SNR_dB)); lmmse_err_ber=zeros(1,length(SNR_dB)); lr_lmmse_err_ber=zeros(1,length(SNR_dB)); for i=1:length(SNR_dB)%每个SNR点上仿真若干次 ls_error_bit=0;
lmmse_error_bit=0; lr_lmmse_error_bit=0; total_bit_num=0;
loop_num=5; %共仿真10次 for l=1:loop_num
ofdm_symbol_num=100;%每次仿真产生100个ofdm符号,则每次仿真共有100×128个星座映射符号；16QAM调制下，1个星座映射符号包含4个bit bit_source=input_b(128,ofdm_symbol_num);%为每次仿真产生100个ofdm符号的比特个数，128为每个ofdm符号的子载波个数,相当于reshape [nbit,mbit]=size(bit_source);
total_bit_num=total_bit_num+nbit*mbit;
map_out=map_16qam(bit_source);%对一次仿真符号块进行16QAM映射 [insert_pilot_out,pilot_num,pilot_sequence]=insert_pilot(pilot_inter,pilot_symbol_bit,map_out);
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%按块状导频结构，对映射后的结果插入导频序列 ofdm_modulation_out=ifft(insert_pilot_out,128); %作128点逆FFT运算，完成ofdm调制
ofdm_cp_out=insert_cp(ofdm_modulation_out,cp_length);%插入循环前缀 %******** 以下过程为ofdm符号通过频率选择性多径信道 ********** num=5;
%假设功率延迟谱服从负指数分布~exp(-t/trms),trms=(1/4)*cp时长； %t在0~cp时长上均匀分布
%若cp时长为16e-6s，可以取5径延迟如下 delay=[0 2e-6 4e-6 8e-6 12e-6]/4; trms=4e-6;
var_pow=10*log10(exp(-delay/trms)); fd=132;%最大doppler频率为132Hz t_interval=1e-6;%采样间隔为1us
counter=200000;%各径信道的采样点间隔，应该大于信道采样点数。由以上条件现在信道采样点数
count_begin=(l-1)*(5*counter);%每次仿真信道采样的开始位置 trms_1=trms/t_interval;
t_max=16e-6/t_interval;%信道采样点数，每个调制符号采一个点 passchan_ofdm_symbol=multipath_chann(ofdm_cp_out,num,var_pow,delay,fd,t_interval,counter,count_begin);
%******** 以上过程为ofdm符号通过频率选择性多径信道 ******* %******** 以下过程为ofdm符号加高斯白噪声 *********
snr=10^(SNR_dB(i)/10);
[nnl,mml]=size(passchan_ofdm_symbol); spow=0; for k=1:nnl for b=1:mml
spow=spow+real(passchan_ofdm_symbol(k,b))^2+imag(passchan_ofdm_symbol(k,b))^2;
end end
spow1=spow/(nnl*mml);
sgma=sqrt(spow1/(2*snr));
%sgma如何计算，与当前SNR和信号平均能量有关系 receive_ofdm_symbol=add_noise(sgma,passchan_ofdm_symbol);
%加入随机高斯白噪声，receive_ofdm_symbol为最终接收机收到的ofdm符号块
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%***********以上过程为ofdm符号加高斯白噪声 ****************
cutcp_ofdm_symbol=cut_cp(receive_ofdm_symbol,cp_length);%去除循环前缀 ofdm_demodulation_out=fft(cutcp_ofdm_symbol,128);%作128点FFT运算，完成ofdm解调
%****** 以下就是对接收ofdm信号进行信道估计和信号检测的程****** ls_zf_detect_sig=ls_estimation(ofdm_demodulation_out,pilot_inter,pilot_sequence,pilot_num); %采用
LS
估计算法及迫零检测得到的接收信号
lmmse_zf_detect_sig=lmmse_estimation(ofdm_demodulation_out,pilot_inter,pilot_sequence,pilot_num,trms_1,t_max,snr);
%采用LMMSE估计算法及迫零检测得到的接收信号
low_rank_lmmse_sig=lr_lmmse_estimation(ofdm_demodulation_out,pilot_inter,pilot_sequence,pilot_num,trms_1,t_max,snr,cp_length);
%采用低秩LMMSE估计算法及迫零检测得到的接收信号
%** 以下就是对接收ofdm信号进行信道估计和信号检测的过程******* ls_receive_bit_sig=de_map(ls_zf_detect_sig);QAM解映射 lmmse_receive_bit_sig=de_map(lmmse_zf_detect_sig); lr_lmmse_receive_bit_sig=de_map(low_rank_lmmse_sig); %以下过程统计各种估计算法得到的接收信号中的错误比特数 ls_err_num=error_count(bit_source,ls_receive_bit_sig);
lmmse_err_num=error_count(bit_source,lmmse_receive_bit_sig);
lr_lmmse_err_num=error_count(bit_source,lr_lmmse_receive_bit_sig); ls_error_bit=ls_error_bit+ls_err_num;
lmmse_error_bit=lmmse_error_bit+lmmse_err_num;
lr_lmmse_error_bit=lr_lmmse_error_bit+lr_lmmse_err_num; end
%计算各种估计算法的误比特率
ls_err_ber(i)=ls_error_bit/total_bit_num;
lmmse_err_ber(i)=lmmse_error_bit/total_bit_num;
lr_lmmse_err_ber(i)=lr_lmmse_error_bit/total_bit_num; end
plot(SNR_dB,ls_err_ber,'b-*') hold on
plot(SNR_dB,lmmse_err_ber,'r-o') plot(SNR_dB,lr_lmmse_err_ber,'g-+') hold off
..................................................add_noise.m................................................................. function output=add_noise(sgma,input)
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[n,nl]=size(input); for k=1:nl for m=1:n
noise=normrnd(0,sgma)+normrnd(0,sgma)*sqrt(-1); %噪声方差为sgma平方输入
output(m,k)=input(m,k)+noise; end end
...........................................................insert_cp.m.................................................. function output=insert_cp(input,cp_length)%为ofdm符号块插入循环前缀，cp_length为循环前缀长度
[m,n]=size(input);
output=zeros(m+cp_length,n); %以下循环为各列插入循环前缀
for j=1:n
output(1:cp_length,j)=input((m-cp_length+1):m,j); output((cp_length+1):(m+cp_length),j)=input(:,j); end
..................................................cut_cp.m..................................................................... function output=cut_cp(input,cp_length) %cp_length是循环前缀的长度 [m,n]=size(input);
output=zeros(m-cp_length,n); %以下循环为各列插入循环前缀
for j=1:n
output(1:(m-cp_length),j)=input((cp_length+1:m),j); end
................................................de_map.m................................................................... function output=de_map(input) [m,n]=size(input); output=zeros(4*m,n); for j=1:n for i=1:m
y=de_qam16(input(i,j)); for ic=1:4
output(4*(i-1)+ic,j)=y(ic); end end
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