操作环境:
MATLAB 2022a
1、算法描述
%% ====================仿真过程=======================
% 产生0-1随机序列 =>(交织)=> 符号映射 => 串并转换 => 插入导频
% => IFFT变换 => 加循环前缀CP => 并串转换 => (信道编码) => 多径信道% => 加AWGN => (信道译码)=> 串并转换 =>去循环前缀CP => 去导频 =>
% FFT变换 / 信道估计与频域均衡 => 并串转换 => 解映射 =>(解交织)
% => 计算误码率 => 绘制误码率曲线
% ==================================================
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产生0-1随机序列:
- 这个步骤是数据传输的起点,生成一个由0和1组成的随机序列,模拟要传输的数据。
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交织(Interleaving):
- 交织是一种用来提高数据在有误码的信道中传输可靠性的技术。通过将数据序列重新排序,可以减少连续误差的影响。
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符号映射:
- 符号映射是将比特序列映射到复数符号上的过程,这些复数符号通常代表了不同的调制状态。例如,在QAM调制中,每个符号可能代表多个比特。
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串并转换(Serial to Parallel Conversion):
- 将序列化的数据转换为并行形式,以便于进行后续的IFFT变换。
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插入导频:
- 导频是已知的信号,用于接收端的信道估计和同步。
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IFFT变换(Inverse Fast Fourier Transform):
- 将频域上的数据转换到时域,为了后续在时域上的传输。
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加循环前缀CP(Cyclic Prefix):
- 在每个OFDM符号前加入一个循环前缀,目的是为了减少多径效应造成的符号间干扰(ISI)。
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并串转换(Parallel to Serial Conversion):
- 将并行的数据转换回串行,准备发送。
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信道编码:
- 这是一个可选步骤,通过添加冗余比特来提高传输数据的可靠性。
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多径信道:
- 模拟信号在实际环境中传播时会遇到的多径效应。
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加AWGN(Additive White Gaussian Noise):
- 向信号中加入高斯白噪声,模拟实际传输中的噪声干扰。
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信道译码:
- 如果前面进行了信道编码,这里需要进行译码,恢复原始数据。
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串并转换(Serial to Parallel Conversion):
- 将串行的接收信号转换为并行形式,以便于进行后续处理。
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去循环前缀CP(Remove Cyclic Prefix):
- 移除每个OFDM符号前的循环前缀。
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去导频:
- 移除之前插入的导频信号。
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FFT变换 / 信道估计与频域均衡:
- 通过FFT变换将接收信号从时域转换到频域,进行信道估计并进行频域均衡。
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并串转换(Parallel to Serial Conversion):
- 将并行的数据转换回串行形式。
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解映射:
- 将接收到的符号映射回比特序列。
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解交织(De-Interleaving):
- 将交织后的数据恢复到原始顺序。
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计算误码率(Bit Error Rate, BER):
- 通过比较接收到的数据和原始数据,计算误码率。
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绘制误码率曲线:
- 根据不同的信噪比(SNR)值,绘制误码率随信噪比变化的曲线,以评估系统性能。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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