本科畢業(yè)設(shè)計方案基于MATLAB的OFDM系統(tǒng)仿真及分析

摘要正交頻分復(fù)用(OFDM)是第四代移動通信核心技術(shù)。該文一方面簡要簡介了OFDM發(fā)展?fàn)顩r及基本原理，文章對OFDM系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)技術(shù)進(jìn)行理解析，得到了OFDM符號普通表達(dá)式，給出了OFDM系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計公式和加窗技術(shù)原理及基于IFFT/FFT實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)模型，闡述了運用IDFT和DFT實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)根源所在,重點研究了抱負(fù)同步狀況下,保護(hù)時隙(CP)、加循環(huán)前綴先后和不同信道內(nèi)插辦法在高斯信道和多徑瑞利衰落信道下對OFDM系統(tǒng)性能影響。在給出OFDM系統(tǒng)模型基本上,用MATLAB語言實現(xiàn)了傳播系統(tǒng)中計算機仿真并給出參照設(shè)計程序。最后給出在不同信道條件下,研究保護(hù)時隙、循環(huán)前綴、信道采用LS預(yù)計辦法對OFDM系統(tǒng)誤碼率影響比較曲線,得出了較抱負(fù)結(jié)論。核心詞:正交頻分復(fù)用;仿真;循環(huán)前綴;信道預(yù)計Title：MATLABSimulationandPerformanceAnalysisofOFDMSystemABSTRACTOFDMisthekeytechnologyof4Ginthefieldofmobilecommunication.InthisarticleOFDMbasicprincipleisbrieflyintroduced.ThispaperanalyzesthemodulationanddemodulationofOFDMsystem，obtainingageneralexpressionofOFDMmark，andgivingthedesignformulasofsystemparameters，principleofwindowingtechnique，OFDMsystemmodelbasedonIFFT/FFT，theoriginwhichachievestheOFDMsystembyusingIDFTandDFT.Then，theinfluenceofCPanddifferentchannelestimationonthesystemperformanceisemphaticallyanalyzedrespectivelyinGaussandRayleighfadingchannelsintheconditionofidealsynchronization.Besides，basedonthegivensystemmodelOFDMsystemiscomputersimulatedwithMATLABlanguageandthereferentialdesignprocedureisgiven.Finally，theBERcurvesofCPandchannelestimationaregivenandcompared.Theconclusionissatisfactory.KEYWORDS:OFDM；Simulation；CP；Channelestimation

目次1概述 11.1OFDM發(fā)展及其現(xiàn)狀 21.2OFDM優(yōu)缺陷 22OFDM基本原理 42.1基于IFFT/FFTOFDM系統(tǒng)模型 42.2OFDM信號頻譜特性 72.30FDM系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)解析 82.4加窗 103循環(huán)前綴及信道預(yù)計對系統(tǒng)誤碼率改進(jìn)分析 133.1循環(huán)前綴 133.2OFDM系統(tǒng)峰值平均功率比 173.3信道預(yù)計 183.3.1信道預(yù)計概述 183.3.2基于導(dǎo)頻信道預(yù)計辦法 193.3.3信道插值辦法 203.3.4仿真成果及分析 21結(jié)論 22致謝 23參考文獻(xiàn) 24附錄 261概述隨著移動通信和無線因特網(wǎng)需求不斷增長，越來越需要高速無線系統(tǒng)設(shè)計，而這其中一種最直接挑戰(zhàn)就是克服無線信道帶來嚴(yán)重頻率選取性衰落。正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)可以較好地克服無線信道頻率選取性衰落，由于其簡樸高效，OFDM已成為實現(xiàn)將來無線高速通信系統(tǒng)中最核心技術(shù)之一。當(dāng)代移動通信發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了三代，而3G后續(xù)技術(shù)也在加速研究中。當(dāng)前，國際原則化組織正在推動無線傳播技術(shù)從2Mb/s傳播速率向100Mb/s和1000Mb/s目的發(fā)展，對4G定義也已經(jīng)逐漸清晰起來?；旧峡梢詳M定，OFDM/OFDMA、MIMO和智能天線等技術(shù)將成為4G主流技術(shù)。OFDM有關(guān)技術(shù)諸多，實際應(yīng)用中OFDM復(fù)雜度很高。因而，建立適合自己研究方向OFDM模型，無論是為了理解OFDM技術(shù)理論，還是對后續(xù)OFDM與其她技術(shù)相結(jié)合研究工作，均有著非常重要意義。OFDM是一種特殊多載波調(diào)制技術(shù),它運用載波間正交性進(jìn)一步提高頻譜運用率,并且可以抗窄帶干擾和多徑衰落。多載波調(diào)制原理最早在20世紀(jì)60年代中期由Collinskineplex提出。70年代,重要用于美國軍用無線高頻通信系統(tǒng);80年代,OFDM研究重要用在高速調(diào)制解調(diào)器、數(shù)字移動通信及高密度錄音帶中;90年代后來,OFDM重要用在非對稱數(shù)字顧客環(huán)路(ADSL)、ETSI原則數(shù)字音廣播(DAB)、數(shù)字視頻廣播(DVB)、高清晰度電視(HDTV)、無線局域網(wǎng)(WLAN)等。OFDM與CDMA技術(shù)結(jié)合重要有兩種形式，一種是多載波CDMA(MC-CDMA)，一種是多載波直擴CDMA(MC-DS-CDMA)。前者是頻域擴展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合,后者是時域擴展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合。OFDM通過各種正交子載波將串行數(shù)據(jù)并行傳播,可以增大碼元寬度,減少單個碼元占用頻帶,抵抗多徑引起頻率選取性衰落;可以有效克服碼間串?dāng)_(ISI),減少系統(tǒng)對均衡技術(shù)規(guī)定,合用于多徑環(huán)境和衰落信道中高速數(shù)據(jù)傳播;并且信道運用率很高,這一點在頻譜資源有限無線環(huán)境中尤為重要。這些方案都是基于OFDM之上，因而，研究OFDM系統(tǒng)性能就顯得非常必要。本文一方面簡要簡介OFDM基本原理,在這個基本上建立了OFDM仿真模型,然后通過加保護(hù)時隙及進(jìn)行信道預(yù)計，分析OFDM系統(tǒng)在AWGN和多徑Rayleigh衰落信道下不用插入算法性能,最后給出仿真成果。1.1OFDM發(fā)展及其現(xiàn)狀OFDM是一種特殊多載波頻分復(fù)用(FDM)技術(shù)。在老式多載波頻分復(fù)用系統(tǒng)中，各個子信道采用不同載波并行傳送數(shù)據(jù)，子載波之間間隔足夠遠(yuǎn)，采用隔離帶來防止頻譜重疊，故頻譜效率很低。在均衡器未被采用此前，人們就是用這種多載波方式在時間色散信道中進(jìn)行高速通信。1966年，R.W.Chang分析了在多載波通信系統(tǒng)中如何使通過濾波后帶限子載波保持正交。隨后不久B.R.Saltzberg給出了一篇性能分析文章，她指出在設(shè)計一種有效并行傳播系統(tǒng)時，應(yīng)當(dāng)把注意力更多地集中在減少相鄰信道串?dāng)_上，而不是使各個獨立信道工作得更好，由于此時信道串?dāng)_是導(dǎo)致信號失真重要因素。1971年，S.B.Weinstein和P.M.Ebert提出用傅立葉變換(DFT)進(jìn)基帶OFDM調(diào)制和解調(diào)。通過DFT進(jìn)行OFDM基帶調(diào)制和解調(diào)避免了生成各種子載波和各種窄帶帶通濾波器，使系統(tǒng)模仿前端由各種變?yōu)橐环N，同步由于DFT可以用FFT來迅速實現(xiàn)，這進(jìn)一步減少了系統(tǒng)實現(xiàn)復(fù)雜度。為對抗符號間干擾和載波聞干擾，她們提出在符號間插入一段空白時隙作為保護(hù)間隔。她們系統(tǒng)雖然沒有能在色散信道中獲得較好子載波正交性，但對OFDM仍是一種很大貢獻(xiàn)。另一種重要貢獻(xiàn)來自A.Peled和A.Rmz，她個人提出了采用循環(huán)前綴來解決色散信道中子載波間正交性問題。當(dāng)信道響應(yīng)長度不大于循環(huán)擴展時，循環(huán)前綴存在使信號與信道響應(yīng)線性卷積變成循環(huán)卷積，從而使色散OFDM信號可以通過頻域單點均衡進(jìn)行去有關(guān)。固然，循環(huán)擴展引入會導(dǎo)致少量信噪比損失。由于無線信道多徑傳播會使寬帶OFDM信號產(chǎn)生頻率選取性衰落，導(dǎo)致各個子信道上信噪比不同，因而實際OFDM系統(tǒng)都是與交織、糾錯編碼結(jié)合在一起，形成編碼正交頻分復(fù)用(COFDM)。交織和編碼可以使OFDM系統(tǒng)獲得良好頻率和時間二維分集。1.2OFDM優(yōu)缺陷雖然OFDM已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，但是在使用中咱們也要清晰結(jié)識到它優(yōu)缺陷，下面簡要從這兩方面簡介下OFDM。OFDM技術(shù)長處重要有：(1)OFDM調(diào)制方式合用于多徑和衰落信道中高速數(shù)據(jù)傳播。當(dāng)信道由于多徑影響浮現(xiàn)頻率選取性衰落時，只有落在頻率凹陷處載波及其攜帶信息受到影響，其他子載波未受損害；。(2)在OFDM調(diào)制方式中，通過插入保護(hù)間隔，可以較好地克服符號間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI)(3)由于OFDM各子載波互相正交，容許各子載波有1/2重疊，因而可以大大提高頻譜運用率：(4)由于深度衰落而丟失某些子載波可通過編碼、交織等辦法來較好恢復(fù)，提高系統(tǒng)抗誤碼性能，且通過各子載波聯(lián)合編碼，具備很強抗衰落能力；(5)OFDM技術(shù)抗脈沖及窄帶干擾能力很強，由于這些干擾僅僅影響到很小一某些子信道；(6)與單載波系統(tǒng)相比，對采樣定期偏移不敏感。OFDM技術(shù)缺陷重要有：(1)由于規(guī)定各子載波正交，因此對頻率偏移和相位噪聲很敏感；(2)由于各子載波互相獨立，峰值功率與均值功率比相對較大，且隨子載波數(shù)目增長而增長。高峰均比信號通過功放時，為了避免信號非線性失真和帶外頻譜再生，功放需要具備較大線性范疇，導(dǎo)致射頻放大器功率效率減少。國外對OFDM技術(shù)研究已有近50年歷史。最初無線OFDM傳播系統(tǒng)是用在軍用無線高頻通信鏈路中，隨著數(shù)字信號解決(DSP)超大規(guī)模集成電路(VLSI)技術(shù)發(fā)展，OFDM技術(shù)獲得了長足進(jìn)步并廣泛應(yīng)用于社會生活各個方面。其應(yīng)用重要有：(1)廣泛應(yīng)用于音頻和視頻傳播中，如歐洲數(shù)字音頻廣播18J(DAB)、數(shù)字視頻廣播(DVB)以及日本綜合業(yè)務(wù)數(shù)字廣播(ISDB)等；(2)非對稱數(shù)字顧客鏈路(ADSL)；(3)無線局域網(wǎng)原則IEEE802.1la、歐洲電信原則協(xié)會(ETSI)推出局域網(wǎng)原則Hyperlan2等；(4)無線城域網(wǎng)原則IEEE802.16a；(5)已具雛形4G蜂窩系統(tǒng)；2OFDM基本原理在寬帶無線通信系統(tǒng)中，影響高速信息傳播最重要一類干擾是頻率選取性干擾。它體現(xiàn)為對信號某些頻率成分衰減嚴(yán)重，而對此外某些頻率成分有較高增益。為克服此類衰落，一種很自然想法是在信道上劃分各種子信道，使每一種子信道頻率特性都近似于平坦，使用這些獨立子信道傳播信號并在接受機中予以合并，以實現(xiàn)信號頻率分集，這就是多載波調(diào)制基本思想。在無線通信中應(yīng)用最廣是OFDM多載波調(diào)制技術(shù)，它每一種子載波都是正交，提高了頻譜運用率。還可以在OFDM符號之間插入保護(hù)間隔，令保護(hù)間隔不不大于無線信道最大時延擴展，最大限度消除由于多徑帶來符號間干擾。2.1基于IFFT/FFTOFDM系統(tǒng)模型基于IFFT/FFT實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)方框圖如圖2.2.1所示圖2.1.1IFFT/FFT實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)圖2.1.1中串行輸入數(shù)據(jù)為通過信道編碼后序列（如Turbo碼），將該序列轉(zhuǎn)換成包括R個比特塊，每塊再提成N個組，每個組相應(yīng)一種子載波。依照所采用調(diào)制方式不同，每個組包括比特數(shù)可以不同,設(shè)第K組比特數(shù)為，則有采用ASK、PSK、QAM等調(diào)制方式將這個比特映射成復(fù)值符號。除了上述通過數(shù)據(jù)調(diào)制信息符號外，尚有個不需要通過數(shù)據(jù)調(diào)制用于同步與信道預(yù)計導(dǎo)頻符號，一共有組有用數(shù)據(jù)。在恰當(dāng)位置上添加一定數(shù)量零使得總信息符號個數(shù)為剛好不不大于N2整數(shù)冪，記為N，即有個子信道不用，其上傳播復(fù)值符號為0。這樣解決目一方面是為了采用，另一方面是為了防止譜外泄。對于持續(xù)OFDM信號模型，假設(shè)系統(tǒng)總帶寬是，OFDM碼元周期為，為保護(hù)間隔。一種OFDM復(fù)值基帶碼元可以表達(dá)為：(2.1)式（2.1）中信號以1/Δ（Δt=T/N）速率從時刻開始采樣，所得N個樣本為：==，k=0，1,2，3N-1(2.2)顯然，這個樣值與序列S=IDFT，除了系數(shù)外完全同樣。由于對每個持續(xù)OFDM碼元采樣N個樣本，正好滿足Nyquist采樣定理，因此可以通過這些樣值重構(gòu)原始持續(xù)信號。這樣樣值可以通過IDFT來得到，這就是用IDFT和DFT可以實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)根源。下面給出OFDM載波幅度譜和相位譜，分別如下圖2.1.2和圖2.1.3所示圖2.1.2OFDM載波幅度譜圖2.1.3OFDM載波相位譜2.2OFDM信號頻譜特性當(dāng)各個子載波用QAM或MPSK進(jìn)行調(diào)制時，如果基帶信號采用矩形波形，則每個子信道上已調(diào)頻譜為形狀，其主瓣寬度為，其中為OFDM信號長度（不涉及CP）。由于在時間內(nèi)共有OFDM信號N個抽樣，因此OFDM信號時域信號抽樣周期為。由于相鄰子載波之間頻率間隔為，因此即這些已調(diào)子載波信號頻譜函數(shù)主瓣寬度為,間隔為。依照函數(shù)性質(zhì)，懂得它們在頻域上正交，這就是正交頻分復(fù)用（OFDM）名稱由來。普通頻分復(fù)用傳播系統(tǒng)各個子信道之間要有一定保護(hù)頻帶，一便在接受端可以用帶通濾波器分離出各個信道信號。保護(hù)頻帶減少了整個系統(tǒng)頻譜運用率。OFDM系統(tǒng)子系統(tǒng)間不但沒有保護(hù)頻帶，并且各個信道信號頻譜還互相重疊。如圖2.2.1所示：圖2.2.1OFDM信號正交性頻域解釋示意圖這使得OFDM系統(tǒng)頻譜運用率相比普通頻分復(fù)用系統(tǒng)有很大提高，而各子載波可以采用頻譜效率高QAM和MPSK調(diào)制方式，進(jìn)一步提高OFDM系統(tǒng)頻譜效率。2.30FDM系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)解析以t=為起始時刻OFDM符號可以表達(dá)為：，，（2.3）式（2.3）實部和虛某些別相應(yīng)于OFDM符號同相和正交分量，實際應(yīng)用中可以分別與相應(yīng)子載波cos分量和sin分量相乘，構(gòu)成最后子信道信號和合成OFDM符號。收端相應(yīng)OFDM解調(diào)，其第k路子載波信號解調(diào)過程為：將接受信號與第k路解調(diào)載波相乘，然后將得到成果在OFDM符號持續(xù)時間T內(nèi)進(jìn)行積分，即可獲得相應(yīng)發(fā)送信。事實上，式（2.3）中定義OFDM復(fù)等效基帶信號可以采用離散逆傅里葉變換（IDFT）實現(xiàn)。令式（2.3）=0,t=KT/N(k=0,1,…,N-1)，則可以得到：（2.4）在式（2.4）中，即為IDFT運算。在接受端，為了恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)符號，可以對進(jìn)行DFT變換得到：(2.5)由上述分析可以看出，OFDM系統(tǒng)可以通過N點IDFT運算，把頻域數(shù)據(jù)符號變換為時域數(shù)據(jù)符號，通過載波調(diào)制之后，發(fā)送到信道中；在接受端，將接受信號進(jìn)行相干解調(diào)。然后將基帶信號進(jìn)行N點DFT運算，即可獲得發(fā)送數(shù)據(jù)符號。實際應(yīng)用中，可用迅速傅里葉變換（FFT/IFFT）來實現(xiàn)OFDM調(diào)制和解調(diào)。N點IDFT運算需要實行次復(fù)數(shù)乘法，而IFFT可以明顯地減少運算復(fù)雜度。對于慣用基2IFFT算法來說，其復(fù)數(shù)乘法次數(shù)僅為。本文中假設(shè)FFT點數(shù)是2048，載波數(shù)量是200，每個符號代表2bit，每個載波使用100個符號，則OFDM時域和頻域圖形如下：圖2.3.1OFDM一種符號周期時域OFDM信號圖2.3.2OFDM每一種載波相應(yīng)時域信號2.4加窗由式（2.3）所定義OFDM符號存在缺陷是功率譜帶外衰減速度不夠快。技術(shù)上，可以對每個OFDM符號進(jìn)行加窗解決，使符號周期邊沿幅度值逐漸過渡到零。經(jīng)常被采用窗函數(shù)是式（2.6）定義升余弦窗（2.6）（2.6）式中，表達(dá)加窗前符號長度。而加窗后符號長度應(yīng)當(dāng)為，從而容許在相鄰符號之間存在有互相覆蓋區(qū)域。在實際系統(tǒng)中，通過加窗OFDM符號產(chǎn)生過程為：一方面，在個通過數(shù)字調(diào)制符號背面補零，構(gòu)成N個輸入樣值序列，然后進(jìn)行IFFT運算；將IFFT輸出最后Tprefix個樣值插入到OFDM符號最前面，將IFFT輸出最前面Tpostfix個樣值插入到OFDM符號最背面；接下來，將OFDM符號與式（2.6）定義升余弦窗函數(shù)時域相乘；最后將通過加窗OFDM符號延時，與前一種通過加窗OFDM符號相加。應(yīng)當(dāng)指出，式（2.6）中β值選取要恰當(dāng)，如對于64個子載波OFDM符號，可取=0.025。用matlab可以畫出其頻譜密度仿真圖。如圖2.4.1(a),2.4.1(b)所示；其中，每一種子圖橫軸表達(dá)歸一化頻率，縱軸表達(dá)歸一化幅度衰減(單位：dB)。(a)、(b)兩個子圖分別表達(dá)包括128、256個子載波OFDM符號功率密度譜。從圖中可以看出，隨子載波數(shù)增長，OFDM符號功率密度譜下降速度會增快。但是雖然在256個子載波狀況下，其3dB帶寬依然會是128個載波3dB帶寬2倍。為了加快OFDM信號功率譜帶外衰減某些下降速度，可以對每個OFDM時域符號進(jìn)行加窗，使符號周期邊沿幅度值逐漸過渡到零，這與成型濾波原理相稱類似。成型濾波是在頻域加平方根升余弦窗，減少時域信號拖尾振蕩；而OFDM符號在時域加升余弦窗，減少頻域信號拖尾振蕩，使帶外衰減速度加快。圖2.4.1（a）載波數(shù)為256信號頻譜信號仿真圖圖2.4.1（b）載波數(shù)128信號頻譜信號功率譜帶外衰減仿真圖對OFDM時域符號加窗之前，一方面要添加循環(huán)前綴和循環(huán)后綴，添加了循環(huán)前綴和循環(huán)后綴后歸一化功率OFDM復(fù)信號表達(dá)為：(2.7)加入循環(huán)前綴、循環(huán)后綴后OFDM功率譜密度為：(2.8)如圖2.4.2（a）和2.4.2(b)所示，通過對OFDM信號加窗先后信號頻譜進(jìn)行仿真比較，得到加窗后信號帶外衰減大副減小，但是對信號誤碼率也有一定影響。圖2.4.2（a）未加窗OFDM功率頻譜帶外衰減仿真圖2.4.2（b）加升余弦窗后OFDM功率譜帶外衰減仿真3循環(huán)前綴及信道預(yù)計對系統(tǒng)誤碼率改進(jìn)分析3.1循環(huán)前綴OFDM系統(tǒng)中,每個并行數(shù)據(jù)支路都是窄帶信號,可近似以為每個支路都經(jīng)歷平坦衰落,這樣就減小了頻率選取性衰落對信號影響。同步,每路子數(shù)據(jù)流速率減少,減小了符號間干擾(ISI)。此外,還可以通過加保護(hù)間隔辦法完全消除符號間干擾。假設(shè)每個OFDM符號由Y個樣值構(gòu)成,由于時延擴展,接受端將會有和信道沖激響應(yīng)持續(xù)時間相相應(yīng)前L(L<Y)個樣值發(fā)生錯誤,為此,可以在發(fā)送信號前端加上M個樣值,接受端收到信號時,先去掉前M個樣值,然后再進(jìn)行FFT,只要M≥L就可完全消除ISI。最初保護(hù)間隔是用空數(shù)據(jù)填充,這雖然消除了ISI,但卻破壞了信道間正交性。日后，Peled和Ruiz提出了用循環(huán)前綴填充保護(hù)間隔辦法,即把Y個樣值最后M個復(fù)制到個OFDM符號前端作為保護(hù)間隔,運用循環(huán)卷積概念,只要循環(huán)前綴長度不不大于信道沖激響應(yīng),信道間仍是正交。符號周期由T增長至T′=T+ΔT,ΔT是保護(hù)時隙,增長保護(hù)時隙會減少頻譜運用率，因此ΔT普通不大于等于T/4。為了清晰闡明循環(huán)前綴抗符號間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI)影響，本文將通過圖3.1.1和圖3.1.2進(jìn)行詳細(xì)闡明。圖3.1.1是無循環(huán)前綴時產(chǎn)生符號問干擾和載波間干擾韻示意圖。從圖中可以看到，OFDM兩個子載波都采用了BPSK調(diào)制，即在符號邊界處，載波相位也許產(chǎn)生180度跳變。(1)從圖3.1.1(a)可以看出，在抱負(fù)高斯信道條件下，可以保證在FFT運算時間內(nèi)，不會發(fā)生信號相位跳變，因而OFDM接受機接受到信號僅是各種單純持續(xù)正弦波疊加，這種疊加不會破壞子載波之間正交性。(2)從圖3.1.1(b)可以看出，在多徑信道下，會產(chǎn)生信號延遲。在圖中載波2延遲信號會在FFT運算時間內(nèi)產(chǎn)生相位跳變，破壞了子載波正交性，從而在接受機中會對載波2圖3.1.1無循環(huán)前綴時產(chǎn)生符號間干擾和載波間干擾示意圖(3)從圖3.1.1(c)可以看出，載波2延遲信號會在FFT運算時間內(nèi)產(chǎn)相位跳變，破壞了子載波正交性，從而在接受機中會對載波1解調(diào)導(dǎo)致載波間干擾。圖3.1.2是有循環(huán)前綴時，OFDM信號抗符號間干擾和載波間干擾示意圖，其中OFDM兩個子載波也采用了BPSK調(diào)制。圖中CP代表循環(huán)前綴位置。(1)從圖3.1.2(a)可以看出，在抱負(fù)高斯信道條件下，在FFT運算長度內(nèi)，不會發(fā)生信號相位跳變，相位跳變僅發(fā)生在循環(huán)前綴位置內(nèi)，在接受端進(jìn)行FFT之前會將其去掉，因而OFDM接受機接受到信號也僅是各種單純持續(xù)正弦波疊加，這種疊加不會破壞子載波之間正交性。(2)從圖3.1.2(b)可以看出，在多徑信道下，會產(chǎn)生信號延遲。在圖中，載波2延遲信號會在循環(huán)前綴內(nèi)產(chǎn)生相位跳變，但在FFT運算時間內(nèi)沒有跳變，保持了子載波正交性，從而在接受機中不會對載波2解調(diào)導(dǎo)致干擾，這就是循環(huán)前綴抗符號間干擾體現(xiàn)。(3)從圖3.1.2(c)可以看出，載波2延遲信號會在循環(huán)前綴內(nèi)產(chǎn)生相位跳變，但在FFT運算時間內(nèi)沒有跳變，保持了子載波正交性，從而在接受機中不會對載波1解調(diào)導(dǎo)致干擾，這就是循環(huán)前綴抗載波間干擾體現(xiàn)。圖3.1.3和圖3.1.4是OFDM符號僅僅存在兩個子載波對狀況，實際OFDM接受機接受到是各種子載波和這些子載波不同延遲信號疊加，是較為雜。圖3.1.2循環(huán)前綴抗符號間干擾和載波間干擾示意圖通過仿真可以直觀闡明時延超過循環(huán)前綴對OFDM系統(tǒng)導(dǎo)致影響。仿真OFDM系統(tǒng)有1024個子載波，循環(huán)前綴長度是其1/4，信道為高斯信道且無噪聲影響。圖3.1.3(a)和圖3.1.3(b)給出接受到OFDM頻譜構(gòu)造,圖3.1.4給出OFDM信號采用QPSK調(diào)制，不考慮頻偏和定期等因素，只通過信道預(yù)計條件下．時延對循環(huán)前綴影響。圖3.1.4第一種圖表達(dá)時延沒有超過保護(hù)間隔時，星座點沒有畸變；圖3.1.4第二個圖表達(dá)是時延超過循環(huán)前綴長度2％時，這時載波間干擾依然較小，星座點較為清晰，約有16個錯誤比特。圖3.1.3(a)接受到OFDM幅度譜OFDM加入循環(huán)前綴后，顯然會帶來功率和信息速率損失，其中功率損失定義為：(3.1)從上式可以看到，當(dāng)循環(huán)前綴占到20％時，功率損失不到ldB，帶來信息速率損失達(dá)20%。但是插入循環(huán)前綴可以消除符號間干擾和多徑所導(dǎo)致載波間干擾影響，因而這個代價是值得。圖3.1.3(b)接受到OFDM信號相位譜圖3.1.4時延擴展超過循環(huán)前綴對星座點影響仿真圖3.2OFDM系統(tǒng)峰值平均功率比OFDM系統(tǒng)一種重要缺陷就是峰均功率比過高。OFDM符號是由各種獨立通過調(diào)制子載波信號相加而成，這樣合成信號有也許產(chǎn)生比較大峰值功率，由此帶來較大峰值平均功率比，簡稱峰均Hfi(PAR)。與單載波系統(tǒng)相比，OFDM發(fā)射機輸出信號瞬時值會有較大波動。這規(guī)定系統(tǒng)內(nèi)某些部件，例如功率放大器、A/D、D/A轉(zhuǎn)換器等具備很大線性動態(tài)范疇。而反過來，這些部件非線性也會對動態(tài)范疇較大信號產(chǎn)生非線性失真，所產(chǎn)生諧波導(dǎo)致信道間互相十?dāng)_，從而影響OFDM系統(tǒng)性能。定義峰均例如下：(3.1)其中，表達(dá)通過IFFT運算之后OFDM信號：（3.2）對OFDM系統(tǒng)來說，當(dāng)N個子信號都以相似相位求和時，所得到信號峰值功率在極限狀況下是平均功率N倍，因而基帶信號峰均比為，例如N=1024狀況中，PAR=30.1dB。固然OFDM系統(tǒng)內(nèi)峰均比普通不會達(dá)到這一數(shù)值。實際OFDM傳播系統(tǒng)中，峰均比抑制是制約OFDM技術(shù)應(yīng)用一種重要瓶頸。抑制峰均比技術(shù)重要涉及信號預(yù)畸變技術(shù)、編碼技術(shù)和非預(yù)畸變技術(shù)等。3.3信道預(yù)計3.3.1信道預(yù)計概述無線通信系統(tǒng)性能受到無線信道制約。無線信道特性如前面所簡介，發(fā)射機和接受機之間傳播途徑非常復(fù)雜，從簡樸視距傳播到遭受各種復(fù)雜地貌如建筑物、山脈和森林等影響傳播。此外，無線信道不像有線信道那樣固定并可預(yù)見，并且無線信道具備很大隨機性，這導(dǎo)致接受信號幅度、相位和頻率失真，難以進(jìn)行分析。這些問題對接受機設(shè)計提出了很大挑戰(zhàn)，因而在接受機中，信道預(yù)計器是一種很重要某些。OFDM系統(tǒng)中，信道預(yù)計器設(shè)計重要有兩個問題：一是導(dǎo)頻信息選取，由于無線信道時變特性，需要接受機不斷對信道進(jìn)行跟蹤，因此導(dǎo)頻信息必要不斷傳送；二是既有較低復(fù)雜度又有良好導(dǎo)頻跟蹤能力信道預(yù)計器設(shè)計，在擬定導(dǎo)頻發(fā)送方式和信道預(yù)計準(zhǔn)則條件下，尋找最佳信道預(yù)計器構(gòu)造。信道預(yù)計從大角度可以分為非盲預(yù)計和盲預(yù)計以及在此基本上產(chǎn)生半盲預(yù)計。非盲預(yù)計是指在預(yù)計階段一方面運用導(dǎo)頻來獲得導(dǎo)頻位置信道信息，然后為獲得整個數(shù)據(jù)傳播階段信道信息做好準(zhǔn)備，它一種好處是應(yīng)用廣泛，幾乎可以用于所有無線通信系統(tǒng)。同步，它缺陷也顯而易見，導(dǎo)頻信息占用了信息比特，減少了信道傳播有效性，也揮霍了帶寬。盲預(yù)計是指不使用導(dǎo)頻信息，通過使用相應(yīng)信息解決技術(shù)獲得信道預(yù)計值，這與老式非盲信道預(yù)計技術(shù)相比，盲信道預(yù)計技術(shù)使系統(tǒng)傳播效率大大提高，但是由于盲信道預(yù)計算法運算量較大，收斂速度較慢，靈活性比較差，阻礙了它在實際系統(tǒng)中應(yīng)用。因而浮現(xiàn)了半盲信道預(yù)計，它在數(shù)據(jù)傳播效率和收斂速度之間做一種折中，采用較少訓(xùn)練序列來獲得信道信息。基于OFDM新一代無線通信系統(tǒng)中，由于傳播速率較高，需要使用相干檢測技術(shù)獲得較高性能，因而普通使用非盲預(yù)計獲得較好預(yù)計效果，這樣可以更好跟蹤無線信道變化，提高接受機性能。本文所研究信道預(yù)計辦法也是基于導(dǎo)頻信道預(yù)計。3.3.2基于導(dǎo)頻信道預(yù)計辦法基于導(dǎo)頻信道辦法是在系統(tǒng)中設(shè)立專用導(dǎo)頻信道來發(fā)送導(dǎo)頻信號。由于OFDM系統(tǒng)具備時頻二維構(gòu)造，因此采用導(dǎo)頻符號輔助信道預(yù)計更加靈活。所謂基于導(dǎo)頻符號信道預(yù)計是指在發(fā)送端信號中某些位置插入接受端己知符號或序列，接受端運用這些信號或序列受傳播信道衰落影響限度，再依照某些算法來預(yù)計信道衰落性能，固然也可以用MMSE和LS算法，這一技術(shù)叫作導(dǎo)頻信號輔助(PSAM)。在各種衰落預(yù)計技術(shù)，PSAM是一種有效技術(shù)，在單載波系統(tǒng)中，導(dǎo)頻符號或序列只能在時間方向上插入，在接受端提取導(dǎo)頻信號預(yù)計信道沖擊響應(yīng)。但是在多載波系統(tǒng)中，導(dǎo)頻信號可以在時間和頻率兩個方向上插入，在接受端可提取導(dǎo)頻信號預(yù)計信道傳遞函數(shù)。只要導(dǎo)頻信號在時間和頻率方向上間隔對于信道帶寬足夠少，就可以采用二維內(nèi)插濾波辦法來預(yù)計傳遞函數(shù)，固然也可以采用分離一維預(yù)計。OFDM系統(tǒng)中慣用導(dǎo)頻信號分布辦法有導(dǎo)頻信號塊狀分布、梳狀分布和星狀分布三種?？紤]到實現(xiàn)復(fù)雜度，信道預(yù)計準(zhǔn)則選用LS預(yù)計準(zhǔn)則。3.3.3信道插值辦法插值辦法有常值內(nèi)插、線性內(nèi)插和DFT插值，常值內(nèi)插普通用在塊狀導(dǎo)頻構(gòu)造中，是比較簡樸插值辦法，本文接下來就來討論LS算法下不同插值方式下對信道預(yù)計；一方面線性內(nèi)插是最簡樸也是最老式內(nèi)插辦法之一，它運用兩個導(dǎo)頻信號來進(jìn)行內(nèi)插預(yù)計。時間方向線性內(nèi)插公式為：(3.3)其中，。同理，可以得到頻率方向一階線性內(nèi)插公式為：(3.4)其中，。另一方面是DFT插值，由于信道沖擊響應(yīng)與信道傳播函數(shù)是傅氏變換對，內(nèi)插可以運用DFT性質(zhì)。但是DFT插值普通用在基于梳狀導(dǎo)頻構(gòu)造中設(shè)信道沖擊向為，，…，0，0…0。信道傳播函數(shù)為：(3.5)取整數(shù)，且N是M整數(shù)倍，對信道傳播函數(shù)在頻．率方向以N/M為間隔進(jìn)行抽取，得到其中元素是：(3.6)可以看出，由頻率軸M個抽樣值可以恢復(fù)信道沖擊響應(yīng)。再進(jìn)行N點DFT就可以得到所有子信道傳播函數(shù)值。至于常值插入比較簡樸就不再贅述。3.3.4仿真成果及分析基于LS算法以上三種辦法信道預(yù)計matlab仿真如下圖3.3.1所示,由圖可以看出同一信噪比下DFT最為抱負(fù)，線性內(nèi)插效果最差，而常值內(nèi)插介于她倆之間，但在規(guī)定同一REB狀況下DFT規(guī)定更大信噪比。因此在大信噪比下還是選取DFT更為抱負(fù)，如果是在規(guī)定小誤碼率且在小信噪比下常值內(nèi)插是一種比較簡樸并且效果較抱負(fù)內(nèi)插恢復(fù)辦法。圖3.3.1不同內(nèi)插算法仿真成果結(jié)論本文針對當(dāng)前研究熱點OFDM技術(shù)進(jìn)行計算機仿真研究,在OFDM仿真模型基本上用MATLAB語言編寫出OFDM發(fā)送、信道及接受整個系統(tǒng)上仿真圖形,在系統(tǒng)仿真對的前提下,對在OFDM信道上加上窗函數(shù)先后以及加上循環(huán)前綴后，采用不同內(nèi)插辦法接受信號改進(jìn)限度進(jìn)行了研究，得出預(yù)想成果。致謝參考文獻(xiàn)[1]ErichCosby.OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)TutorialandAnalysis[M].NorthernVirginia[2]MingqiLi,QicongPeng，YubaiLi，PerformanceEvaluationofMC-DS-CDMASystemsinMultipathFadingChannels[J].0-7803-7547-5/02，IEEE，.[3]APeled，ARuiz.Frequencydomaindatatransmissionusingreducedcomputationalcomplexityalgorithms[C].InProc.IEEEInt.Conf.Acoust.，Speech，SignalProcessing，1980.964-967.[4]RvanNee.OFDMWirelessMultimediaCommunications[M].RrasadR.ArtechHouse，1998[5]周正蘭,等.OFDM及其鏈路級平臺Simulink實現(xiàn)[J].中華人民共和國數(shù)據(jù)通信，，(10)：90–92[6]尹澤明,等.精通MATLAB6[M].清華大學(xué)出版社，.[7]蔡濤，等譯.無線通信原理與應(yīng)用[M].電子工業(yè)出版社,1999.[8]丁玉美,等.數(shù)字信號解決[M].西安電子科技大學(xué)出版社，[9]ReiniersU.DVB-T：theCOFDM-basedsystemforterrestrialtelevision[J].Electronics&CommunicationEngineeringJournal，1997,9,(01):28-32.[10]尹長川,羅濤,樂光新.多載波寬帶無線通信技術(shù)[M].北京:北京郵電大學(xué)出版社,:20-45.[11]王文博,鄭侃.寬帶無線通信OFDM技術(shù)[M].第2版，內(nèi)蒙古:人民郵電出版社,:8-9.附錄clearall;closeall;IFFT_bin_length=1024；%FFT點數(shù)carrier_count=200；%載波數(shù)量bits_per_symbol=2；%每個符號代表比特數(shù)symbols_per_carrier=50；%每個載波使用符號數(shù)SNR=10；%信道中信噪比（dB）baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%總比特數(shù)carriers=(1:carrier_count)+(floor(IFFT_bin_length/4)-floor(carrier_count/2));conjugate_carriers=IFFT_bin_length-carriers+2;%發(fā)送端>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>%產(chǎn)生隨機二進(jìn)制數(shù)據(jù):baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));convert_matrix=reshape(baseband_out,bits_per_symbol,length(baseband_out)/bits_per_symbol);fork=1:(length(baseband_out)/bits_per_symbol)modulo_baseband(k)=0;fori=1:bits_per_symbolmodulo_baseband(k)=modulo_baseband(k)+convert_matrix(i,k)*2^(bits_per_symbol-i);endend%串并轉(zhuǎn)換carrier_matrix=reshape(modulo_baseband，carrier_count，symbols_per_carrier)';%對每一種載波符號進(jìn)行差分編碼carrier_matrix=[zeros(1,carrier_count);carrier_matrix];fori=2:(symbols_per_carrier+1)carrier_matrix(i,:)=rem(carrier_matrix(i,:)+carrier_matrix(i-1,:),2^bits_per_symbol);end%把差分符號代碼轉(zhuǎn)換成相位carrier_matrix=carrier_matrix*((2*pi)/(2^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)));complex_carrier_matrix=complex(X,Y);%分派載波到指定IFFT位置IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier+1，IFFT_bin_length);IFFT_modulation(:,carriers)=complex_carrier_matrix;IFFT_modulation(:,conjugate_carriers)=conj(complex_carrier_matrix);%畫出頻域中OFDM信號代表figure(1)stem(0:IFFT_bin_length-1，abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),'b*-')gridonaxis([0IFFT_bin_length-0.51.5])ylabel('Magnitude')xlabel('IFFTBin')title('OFDMCarrierFrequencyMagnitude')%figure(2)plot(0:IFFT_bin_length-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length))，'go')holdonstem(carriers-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,carriers)),'b*-')stem(conjugate_carriers-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,conjugate_carriers)),'b*-')axis([0IFFT_bin_length-200+200])gridonylabel('Phase(degrees)')xlabel('IFFTBin')title('OFDMCarrierPhase')%通過IFFT將頻域轉(zhuǎn)化為時域，得屆時域信號time_wave_matrix=ifft(IFFT_modulation');time_wave_matrix=time_wave_matrix';%畫出一種符號周期時域OFDM信號figure(3)plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:))gridonylabel('Amplitude')xlabel('Time')title('OFDMTimeSignal，OneSymbolPeriod')%畫出每一種載波相應(yīng)時域信號（分離OFDM信號）forf=1:carrier_counttemp_bins(1:IFFT_bin_length)=0+0j;temp_bins(carriers(f))=IFFT_modulation(2,carriers(f));temp_bins(conjugate_carriers(f))=IFFT_modulation(2,conjugate_carriers(f));temp_time=ifft(temp_bins');figure(4)plot(0:IFFT_bin_length-1，temp_time)holdonendgridonylabel('Amplitude')xlabel('Time')title('SeparatedTimeWaveformsCarriers')fori=1:symbols_per_carrier+1windowed_time_wave_matrix(i,:)=real(time_wave_matrix(i,:)).*hamming(IFFT_bin_length)';windowed_time_wave_matrix(i,:)=real(time_wave_matrix(i,:));end%串并轉(zhuǎn)換ofdm_modulation=reshape(windowed_time_wave_matrix',1,IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1));%畫出整個時域OFDMtemp_time=IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1);figure(5)plot(0:temp_time-1,ofdm_modulation)gridonylabel('Amplitude(volts)')xlabel('Time(samples)')title('OFDMTimeSignal')%畫出頻域OFDM信號symbols_per_average=ceil(symbols_per_carrier/5);avg_temp_time=IFFT_bin_length*symbols_per_average;averages=floor(temp_time/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time)=0;fora=0:(averages-1)subset_ofdm=ofdm_modulation(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));subset_ofdm_f=abs(fft(subset_ofdm));average_fft=average_fft+(subset_ofdm_f/averages);endaverage_fft_log=20*log10(average_fft);figure(6)plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time，average_fft_log)holdonplot(0:1/IFFT_bin_length:1，-35，'rd')gridonaxis([00.5-40max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude(dB)')xlabel('NormalizedFrequency(0.5=fs/2)')title('OFDMSignalSpectrum')%上變頻，這個模型中咱們把通過IFFT運算后OFDM直接發(fā)送Tx_data=ofdm_modulation;%信道=======================================================%ThechannelmodelisGaussian(AWGN)+Multipath(時延為1)Tx_signal_power=var(Tx_data);linear_SNR=10^(SNR/10);noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR;noise_scale_factor=sqrt(noise_sigma);noise=randn(1，length(Tx_data))*noise_scale_factor;copy1=zeros(1,length(ofdm_modulation));fori=2:length(ofdm_modulation)copy1(i)=ofdm_modulation(i-1);endRx_Data=Tx_data+noise;%RECEIVE<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<%依照符號長度和符號數(shù)將串行符號轉(zhuǎn)換為并行%-每一列是符號周期Rx_Data_matrix=reshape(Rx_Data，IFFT_bin_length，symbols_per_carrier+1);%對每一列信號做FFT得到頻域信號Rx_spectrum=fft(Rx_Data_matrix);%畫出接受到OFDM信號頻域代表%12345678figure(7)stem(0:IFFT_bin_length-1，abs(Rx_spectrum(1:IFFT_bin_length,2)),'b*-')gridonaxis([0IFFT_bin_length-0.51.5])ylabel('Magnitude')xlabel('FFTBin')title('OFDMReceiveSpectrum，Magnitude')figure(8)plot(0:IFFT_bin_length-1，(180/pi)*angle(Rx_spectrum(1:IFFT_bin_length,2))，'go')holdonstem(carriers-1，(180/pi)*angle(Rx_spectrum(carriers,2)),'b*-')stem(conjugate_carriers-1，(180/pi)*angle(Rx_spectrum(conjugate_carriers,2)),'b*-')axis([0IFFT_bin_length-200+200])gridonylabel('Phase(degrees)')xlabel('FFTBin')title('OFDMReceiveSpectrum，Phase')%抽取接受信號中有載波點Rx_carriers=Rx_spectrum(carriers,:)';%畫出每個接受符號分布圖figure(9)Rx_phase_P=angle(Rx_carriers);Rx_mag_P=abs(Rx_carriers);polar(Rx_phase_P，Rx_mag_P,'bd');%計算載波相位%-弧度轉(zhuǎn)換為角度%-歸一化相位（0-360）Rx_phase=angle(Rx_carriers)*(180/pi);phase_negative=find(Rx_phase<0);Rx_phase(phase_negative)=rem(Rx_phase(phase_negative)+360,360);%用diff（）計算相位差Rx_decoded_phase=diff(Rx_phase);phase_negative=find(Rx_decoded_phase<0);Rx_decoded_phase(phase_negative)=rem(Rx_decoded_phase(phase_negative)+360,360);%12345678%相位轉(zhuǎn)化為符號base_phase=360/2^bits_per_symbol;delta_phase=base_phase/2;Rx_decoded_symbols=zeros(size(Rx_decoded_phase,1),size(Rx_decoded_phase,2));fori=1:(2^bits_per_symbol-1)center_phase=base_phase*i;plus_delta=center_phase+delta_phase;minus_delta=center_phase-delta_phase;decoded=find((Rx_decoded_phase<=plus_delta)&(Rx_decoded_phase>minus_delta));Rx_decoded_symbols(decoded)=i;end%ConvertthematrixintoaserialsymbolstreamRx_serial_symbols=reshape(Rx_decoded_symbols',1,size(Rx_decoded_symbols,1)*size(Rx_decoded_symbols,2));%Convertthesymbolstobinaryfori=bits_per_symbol：-1：1ifi~=1Rx_binary_matrix(i,:)=rem(Rx_serial_symbols,2);Rx_serial_symbols=floor(Rx_serial_symbols/2);elseRx_binary_matrix(i,:)=Rx_serial_symbols;endendbaseband_in=reshape(Rx_binary_matrix,1,size(Rx_binary_matrix,1)*size(Rx_binary_matrix,2));%查找錯位比特bit_errors=find(baseband_in~=baseband_out);bit_error_count=size(bit_errors,2);d_out,bits_per_symbol,length(baseband_out)/bits_per_symbol);fork=1:(length(baseband_out)/bits_per_symbol)modulo_baseband(k)=0;fori=1:bits_per_symbolmodulo_baseband(k)=modulo_baseband(k)+convert_matrix(i,k)*2^(bits_per_symbol-i);endend%串并轉(zhuǎn)換carrier_matrix=reshape(modulo_baseband，carrier_count，symbols_per_carrier)';%對每一種載波符號進(jìn)行差分編碼carrier_matrix=[zeros(1,carrier_count);carrier_matrix];fori=2:(symbols_per_carrier+1)carrier_matrix(i,:)=rem(carrier_matrix(i,:)+carrier_matrix(i-1,:),2^bits_per_symbol);end%把差分符號代碼轉(zhuǎn)換成相位carrier_matrix=carrier_matrix*((2*pi)/(2^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)));complex_carrier_matrix=complex(X,Y);%分派載波到指定IFFT位置IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier+1，IFFT_bin_length);IFFT_modulation(:,carriers)=complex_carrier_matrix;IFFT_modulation(:,conjugate_carriers)=conj(complex_carrier_matrix);%畫出頻域中OFDM信號代表figure(1)stem(0:IFFT_bin_length-1，abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),'b*-')gridonaxis([0IFFT_bin_length-0.51.5])ylabel('Magnitude')xlabel('IFFTBin')title('OFDMCarrierFrequencyMagnitude')figure(2)plot(0:IFFT_bin_length-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length))，'go')holdonstem(carriers-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,carriers)),'b*-')stem(conjugate_carriers-1，(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,conjugate_carriers)),'b*-')axis([0IFFT_bin_length-200+200])gridonylabel('Phase(degrees)')xlabel('IFFTBin')title('OFDMCarrierPhase')%通過IFFT將頻域轉(zhuǎn)化為時域，得屆時域信號time_wave_matrix=ifft(IFFT_modulation');time_wave_matrix=time_wave_matrix';%畫出一種符號周期時域OFDM信號figure(3)plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:))gridonylabel('Amplitude')xlabel('Time')title('OFDMTimeSignal，OneSymbolPeriod')%畫出每一種載波相應(yīng)時域信號（分離OFDM信號）forf=1:carrier_counttemp_bins(1:IFFT_bin_length)=0+0j;temp_bins(carriers(f))=IFFT_modulation(2,carriers(f));temp_bins(conjugate_carriers(f))=IFFT_modulation(2,conjugate_carriers(f));temp_time=ifft(temp_bins');figure(4)plot(0:IFFT_bin_length-1，temp_time)holdonendgridonylabel('Amplitude')xlabel('Time')title('SeparatedTimeWaveformsCarriers')fori=1:symbols_per_carrier+1windowed_time_wave_matrix(i,:)=real(time_wave_matrix(i,:)).*hamming(IFFT_bin_length)';windowed_time_wave_matrix(i,:)=real(time_wave_matrix(i,:));end%串并轉(zhuǎn)換ofdm_modulation=reshape(windowed_time_wave_matrix',1,IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1));%畫出整個時域OFDMtemp_time=IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1);figure(5)plot(0:temp_time-1,ofdm_modulation)gridonylabel('Amplitude(volts)')xlabel('Time(samples)')title('OFDMTimeSignal')%畫出頻域OFDM信號symbols_per_average=ceil(symbols_per_carrier/5);avg_temp_time=IFFT_bin_length*symbols_per_average;averages=floor(temp_time/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time)=0;fora=0:(averages-1)subset_ofdm=ofdm_modulation(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));subset_ofdm_f=abs(fft(subset_ofdm));average_fft=average_fft+(subset_ofdm_f/averages);endaverage_fft_log=20*log10(average_fft);figure(6)plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time，average_fft_log)holdonplot(0:1/IFFT_bin_length:1，-35，'rd')gridonaxis([00.5-40max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude(dB)')xlabel('NormalizedFrequency(0.5=fs/2)')title('OFDMSignalSpectrum')%上變頻，這個模型中咱們把通過IFFT運算后OFDM直接發(fā)送Tx_data=ofdm_modulation;%信道=======================================================%ThechannelmodelisGaussian(AWGN)+Multipath(時延為1)Tx_signal_power=var(Tx_data);linear_SNR=10^(SNR/10);noise_sigma=