【正文】 k = 1:(length(baseband_out)/bits_per_symbol) modulo_baseband(k) = 0。 % 載波的數(shù)量 bits_per_symbol = 2。,由圖可以看出同一信噪比下DFT最為理想，線性內(nèi)插效果最差，而常值內(nèi)插介于他倆之間，但在要求同一REB的情況下DFT要求更大信噪比。插值方法有常值內(nèi)插、線性內(nèi)插和DFT插值，常值內(nèi)插一般用在塊狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)中，是比較簡(jiǎn)單的插值方法，本文接下來就來討論LS算法下不同插值方式下對(duì)信道的估計(jì)；首先線性內(nèi)插是最簡(jiǎn)單也是最傳統(tǒng)的內(nèi)插方法之一，它利用兩個(gè)導(dǎo)頻信號(hào)來進(jìn)行內(nèi)插估計(jì)?；趯?dǎo)頻信道的方法是在系統(tǒng)中設(shè)置專用導(dǎo)頻信道來發(fā)送導(dǎo)頻信號(hào)。OFDM系統(tǒng)中，信道估計(jì)器的設(shè)計(jì)主要有兩個(gè)問題：一是導(dǎo)頻信息的選擇，因?yàn)闊o線信道的時(shí)變特性，需要接收機(jī)不斷對(duì)信道進(jìn)行跟蹤，所以導(dǎo)頻信息必須不斷的傳送；二是既有較低的復(fù)雜度又有良好的導(dǎo)頻跟蹤能力的信道估計(jì)器設(shè)計(jì)，在確定導(dǎo)頻發(fā)送方式和信道估計(jì)準(zhǔn)則條件下，尋找最佳的信道估計(jì)器結(jié)構(gòu)。定義峰均比如下： ()其中，表示經(jīng)過IFFT運(yùn)算之后的OFDM信號(hào)： （） 對(duì)OFDM系統(tǒng)來說，當(dāng)N個(gè)子信號(hào)都以相同的相位求和時(shí)，所得到信號(hào)的峰值功率在極限情況下是平均功率的N倍，因而基帶信號(hào)的峰均比為，例如N=1024的情況中，PAR=。星座點(diǎn)沒有畸變；％時(shí)，這時(shí)載波間干擾仍然較小，星座點(diǎn)較為清晰，約有16個(gè)錯(cuò)誤比特。(1) (a)可以看出，在理想的高斯信道條件下，在FFT的運(yùn)算長(zhǎng)度內(nèi)，不會(huì)發(fā)生信號(hào)相位跳變，相位跳變僅發(fā)生在循環(huán)前綴的位置內(nèi)，在接收端進(jìn)行FFT之前會(huì)將其去掉，因此OFDM接收機(jī)接收到的信號(hào)也僅是多個(gè)單純連續(xù)的正弦波的疊加，這種疊加不會(huì)破壞子載波之間的正交性。圖 （a）未加窗OFDM功率頻譜帶外衰減仿真（b）加升余弦窗后OFDM功率譜帶外衰減仿真3 循環(huán)前綴及信道估計(jì)對(duì)系統(tǒng)誤碼率的改善分析OFDM系統(tǒng)中,每個(gè)并行數(shù)據(jù)支路都是窄帶信號(hào),可近似認(rèn)為每個(gè)支路都經(jīng)歷平坦衰落,這樣就減小了頻率選擇性衰落對(duì)信號(hào)的影響。用matlab可以畫出其頻譜密度仿真圖。N 點(diǎn)IDFT 運(yùn)算需要實(shí)施次的復(fù)數(shù)乘法，而IFFT 可以顯著地降低運(yùn)算的復(fù)雜度。： OFDM信號(hào)正交性的頻域解釋示意圖這使得OFDM系統(tǒng)的頻譜利用率相比普通頻分復(fù)用系統(tǒng)有很大的提高，而各子載波可以采用頻譜效率高的QAM和MPSK調(diào)制方式，進(jìn)一步提高OFDM系統(tǒng)的頻譜效率。這樣樣值可以通過IDFT 來得到，這就是用IDFT 和DFT 可以實(shí)現(xiàn)OFDM 系統(tǒng)的根源。 基于IFFT/FFT 實(shí)現(xiàn)的OFDM 所示 IFFT/FFT 實(shí)現(xiàn)的OFDM 系統(tǒng)（如Turbo碼），將該序列轉(zhuǎn)換成包含R個(gè)比特的塊，每塊再分成N個(gè)組，每個(gè)組對(duì)應(yīng)一個(gè)子載波。高峰均比信號(hào)通過功放時(shí)，為了避免信號(hào)的非線性失真和帶外頻譜再生，功放需要具有較大的線性范圍，導(dǎo)致射頻放大器的功率效率降低。當(dāng)然，循環(huán)擴(kuò)展的引入會(huì)導(dǎo)致少量的信噪比損失。1966年。OFDM通過多個(gè)正交的子載波將串行的數(shù)據(jù)并行傳輸,可以增大碼元的寬度,減少單個(gè)碼元占用的頻帶,抵抗多徑引起的頻率選擇性衰落。因此， 建立適合自己研究方向的OFDM 模型， 無論是為了理解OFDM 技術(shù)的理論，還是對(duì)后續(xù)的OFDM 與其他技術(shù)相結(jié)合的研究工作，都有著非常重要意義。 Simulation。 2010屆畢業(yè)生畢業(yè)論文題 目: 基于MATLAB的OFDM系統(tǒng)仿真及分析 院系名稱：信息科學(xué) 專業(yè)班級(jí)： 電信 學(xué)生姓名： 學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)教師： 教師職稱： 教授 2010年6月2 日摘 要正交頻分復(fù)用(OFDM) 是第四代移動(dòng)通信的核心技術(shù)。信道估計(jì)Title: MATLAB Simulation and Performance Analysis of OFDM SystemABSTRACTOFDM is the key technology of 4G in the field of mobile munication. In this article OFDM basic principle is briefly introduced. This paper analyzes the modulation and demodulation of OFDM system, obtaining a general expression of OFDM mark, and giving the design formulas of system parameters, principle of windowing technique, OFDM system model based on IFFT/FFT, the origin which achieves the OFDM system by using IDFT and DFT. Then, the influence of CP and different channel estimation on the system performance is emphatically analyzed respectively in Gauss and Rayleigh fading channels in the condition of ideal synchronization. Besides, based on the given system model OFDM system is puter simulated with MATLAB language and the referential design procedure is given. Finally, the BER curves of CP and channel estimation are given and pared. The conclusion is satisfactory.KEYWORDS:OFDM。OFDM 相關(guān)的技術(shù)很多， 實(shí)際應(yīng)用中的OFDM 復(fù)雜度很高。前者是頻域擴(kuò)展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合,后者是時(shí)域擴(kuò)展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合。在均衡器未被采用以前，人們就是用這種多載波方式在時(shí)間色散信道中進(jìn)行高速通信的。當(dāng)信道響應(yīng)長(zhǎng)度小于循環(huán)擴(kuò)展時(shí)，循環(huán)前綴的存在使信號(hào)與信道響應(yīng)的線性卷積變成循環(huán)卷積，從而使色散OFDM信號(hào)可以通過頻域單點(diǎn)均衡進(jìn)行去相關(guān)。OFDM技術(shù)的缺點(diǎn)主要有：(1) 由于要求各子載波正交，所以對(duì)頻率偏移和相位噪聲很敏感； (2) 由于各子載波相互獨(dú)立，峰值功率與均值功率比相對(duì)較大，且隨子載波數(shù)目的增加而增加。還可以在OFDM符號(hào)之間插入保護(hù)間隔，令保護(hù)間隔大于無線信道的最大時(shí)延擴(kuò)展，最大限度的消除由于多徑帶來的符號(hào)間干擾。由于對(duì)每個(gè)連續(xù)OFDM 碼元采樣N 個(gè)樣本，正好滿足Nyquist 采樣定理，所以可以通過這些樣值重構(gòu)原始的連續(xù)信號(hào)。OFDM系統(tǒng)的子系統(tǒng)間不但沒有保護(hù)頻帶，而且各個(gè)信道的信號(hào)頻譜還相互重疊。實(shí)際應(yīng)用中， 可用快速傅里葉變換（FFT/IFFT）來實(shí)現(xiàn)OFDM 調(diào)制和解調(diào)。應(yīng)當(dāng)指出，式（）中β值的選擇要適當(dāng)，如對(duì)于64 個(gè)子載波的OFDM 符號(hào)，可取=。（a）載波數(shù)為256的信號(hào)頻譜信號(hào)仿真圖（b）載波數(shù)128的信號(hào)頻譜信號(hào)功率譜帶外衰減仿真圖對(duì)OFDM時(shí)域符號(hào)加窗之前，首先要添加循環(huán)前綴和循環(huán)后綴，添加了循環(huán)前綴和循環(huán)后綴后的歸一化功率的OFDM復(fù)信號(hào)表示為： ()加入循環(huán)前綴、循環(huán)后綴后的OFDM功率譜密度為： ()（a）(b)所示，通過對(duì)OFDM信號(hào)加窗前后的信號(hào)頻譜進(jìn)行仿真比較，得到加窗后信號(hào)的帶外衰減大副減小，但是對(duì)信號(hào)的誤碼率也有一定的影響。為了清楚的說明循環(huán)前綴抗符號(hào)間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI)影響。圖中CP代表循環(huán)前綴的位置。(a)(b)給出接收到的OFDM頻譜結(jié)構(gòu),，不考慮頻偏和定時(shí)等因素，只經(jīng)過信道估計(jì)條件下．時(shí)延對(duì)循環(huán)前綴的影響。而反過來，這些部件的非線性也會(huì)對(duì)動(dòng)態(tài)范圍較大的信號(hào)產(chǎn)生非線性失真，所產(chǎn)生的諧波造成信道間的相互十?dāng)_，從而影響OFDM系統(tǒng)的性能。這些問題對(duì)接收機(jī)的設(shè)計(jì)提出了很大的挑戰(zhàn)，因此在接收機(jī)中，信道估計(jì)器是一個(gè)很重要的部分。本文所研究的信道估計(jì)方法也是基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)?？紤]到實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度，信道估計(jì)準(zhǔn)則選用LS估計(jì)準(zhǔn)則。至于常值插入比較簡(jiǎn)單就不再贅述。 % FFT的點(diǎn)數(shù)carrier_count = 200。convert_matrix=reshape(baseband_out,bits_per_symbol,length(baseband_out)/bits_per_symbol)。% 把相位轉(zhuǎn)換成復(fù)數(shù)[X,Y] = pol2cart(carrier_matrix, ones(size(carrier_matrix,1),size(carrier_matrix,2)))。Magnitude39。b*39。OFDM Carrier Phase39。)title(39。Amplitude39。,1,IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1))。)% 畫出頻域OFDM信號(hào)symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5)。figure (6)plot((0:(avg_temp_time1))/avg_temp_time, average_fft_log)hold onplot(0:1/IFFT_bin_length:1, 35, 39。)% 上變頻，這個(gè)模型中我們把經(jīng)過IFFT運(yùn)算后OFDM直接發(fā)送Tx_data = ofdm_modulation。endRx_Data = Tx_data + noise。FFT Bin39。b*39。%畫出每個(gè)接收符號(hào)分布圖figure (9)Rx_phase_P = angle(Rx_carriers)。% 用diff（）計(jì)算相位差Rx_decoded_phase = diff(Rx_phase)。 minus_delta = center_phasedelta_phase。 else Rx_binary_matrix(i,:) = Rx_serial_symbols。% 對(duì)每一個(gè)載波的符號(hào)進(jìn)行差分編碼carrier_matrix = [zeros(1,carrier_count)。IFFT_modulation(:,conjugate_carriers) = conj(plex_carrier_matrix)。OFDM Carrier Frequency Magnitude39。Phase (degrees)39。%畫出一個(gè)符號(hào)周期的時(shí)域OFDM信號(hào)figure (3)plot(0:IFFT_bin_length1,time_wave_matrix(2,:))grid onylabel(39。 temp_bins(conjugate_carriers(f))=IFFT_modulation(2,conjugate_carriers(f))。Separated Time Waveforms Carriers39。)xlabel(39。for a = 0:(averages1)subset_ofdm=ofdm_modulation(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time))。)xlabel(39。noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma)。b*39。go39。FFT Bin39。)。delta_phase = base_phase/2。end% Convert the matrix into a serial symbol streamRx_serial_symbols=reshape(Rx_decoded_symbols39。