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;%定义信噪比范围
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_matrix=reshape（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）*2^（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_matrix1=zeros（length（baseband_out）/bits_per_symbol,bits_per_symbol）;
%convert_matrix1=convert_matrix';
%Test_convert_matrix1=bi2de（convert_matrix1,bits_per_symbol,'left-msb'）;
%Test_convert_matrix2=bi2de（convert_matrix1,bits_per_symbol,'right-msb'）;
%函数说明：
%BI2DEConvertbinaryvectorstodecimalnumbers.
%D=BI2DE（B）convertsabinaryvectorBtoadecimalvalueD.WhenBis
%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0
fori=2symbols_per_carrier+1）
carrier_matrix（i,=rem（carrier_matrix（i,+carrier_matrix（i-1,,2^bits_per_symbol）; %差分调制
end
carrier_matrix=carrier_matrix*（（2*pi）/（2^bits_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-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-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-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_symbols
complex_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_length-2*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-paths
Tx_signal_power=var（Tx_data）;
foridx=1:
length（SNR）%montecarlo仿真模拟
linear_SNR=10^（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）;
% SupposeprecisesynchronazitionbetweenTxandRx
Rx_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_symbols.^2;
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）/H^2becauseH^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）;
Rx_training_symbols_16=cat（1,Rx_training_symbols_8,Rx_training_symbols_8
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