【误码率仿真】基于matlab多径信道下OFDM通信系统误码率仿真【含Matlab源码 2078期】

一、OFDM简介

1 OFDM调制解调原理
一个OFDM信号可以表示为

每个子载波可采用正交幅度调制(QAM)或相移键控调制(PSK)。其中Xi,k为第i个OFDM符号在第k个子载波上传输的数据;N为子载波个数;fc为载波频率;△f=1/T为子信道带宽;T=NTs为每个信道上符号的持续时间(周期)。

OFDM系统框图如图2:

图 2 OFDM 的调制解调
若令

有:

一个OFDM周期包含整数倍个子载波周期,因此各信号中的子载波之间是相互正交的,OFDM信号满足Nyquist第一准则,即各个子载波之间不存在码间串扰。

二、部分源代码

close all
clear all
%% 仿真基本参数
f_delta = 15e3; %子载波间隔15KHz
pilot_interval = 5; %插入导频间隔
M = 2; %每星座符号比特数，对应QPSK调制
ce_method = 1; %信道估计方法，1和2分别对应LS和MMSE
symbol_len = 1000; %OFDM符号数
p=1;

%% 仿真可配置参数
awgn_en = 0; %信道类型，为1表示AWGN信道，为0表示 ETU信道
fd = 300; %最大多普勒扩展
sta_num = 10; %仿真次数统计
num_carriers = input(‘请输入子载波数:’); %子载波数
cp_length = input(‘请输入循环前缀长度:’); %循环前缀长度

%% 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
% ==================================================

%% 产生随机序列=======
sr0=sourcebits(symbol_lennum_carriersM);%随即序列长度为子载波数目×ofdm符号数×M

%% 卷积编码
[sr,tre1,tblen,p]=conv(sr0);

%% 交织=======
sr = interlace(sr,M);

%% 符号映射=======
ak=qpsk_modulation(sr);

%% 串并转换=======
parallel_ak = reshape(ak,num_carriers,symbol_len/p);

%% 插入导频=======
pilot_bit = ones(num_carriers*2,1);%生成导频序列
[insert_pilot_out,count,pilot_seq] = …
insert_pilot_f(parallel_ak,pilot_bit,pilot_interval,num_carriers);

%% IFFT变换=======
OFDMmoddata_out = ifft (insert_pilot_out,num_carriers)*sqrt(num_carriers);%离散傅立叶变换点数为子载波数

%% 加循环前缀CP=======
CP_output=Inset_CP(OFDMmoddata_out,cp_length);

%% 并串转换=======
[m,n] = size(CP_output);%并行数据的长度为加cp后的数据矩阵的元素总数mn
OFDMmoddata_out_serial = reshape(CP_output,mn,1);

%% 多径信道=======
%信道参数为36.101协议指定
SNR = 0:2:34; % 用于检测的信噪比值
for snr_index = 1:length(SNR)
fs = num_carriers * f_delta;
ts = 1/fs;
tau = [0,50,120,200,230,500,1600,2300,5000]/(10^9);
pdb = [-1.0 ,-1.0 ,-1.0 ,0, 0, 0, -3.0, -5.0, -7.0];
chan = rayleighchan(ts,fd,tau,pdb);
chan.ResetBeforeFiltering = 0;
Channel_data = OFDMmoddata_out_serial;
%经过多径信道
if (awgn_en == 1)
Add_Multipath_data = Channel_data;
else
if (fd ~= 0)
Add_Multipath_data = filter(chan,Channel_data);
end
end
Add_noise_data = awgn(Add_Multipath_data,SNR(snr_index),‘measured’);

%% 去导频，取出导频矩阵=======
[DeletePolit_out,H_ifft] = Get_pilot(Delete_CP_out,pilot_interval,num_carriers,p);

%% 直接解调，无信道补偿===
fft_out = fft (DeletePolit_out)/sqrt(num_carriers);
%并串转换
serial_ak_1 = reshape(fft_out,num_carriers*symbol_len/p,1);
%解映射
demod_sr_1 = qpsk_demodulation(serial_ak_1);
%解交织
demod_sr_1 = delete_interlace(demod_sr_1,M);
% %viterbi译码
demod_sr_1 = viterbi(demod_sr_1,tblen,tre1);

%% 信道估计与频域均衡=====
estimation_output = ls_estimation(DeletePolit_out,H_ifft,pilot_seq,num_carriers,p);
%并串转换
serial_ak_2 = reshape(estimation_output,num_carriers*symbol_len/p,1);

%% =计算误码率=====
errorbit_num_1(snr_index) = length(find(demod_sr_1~= sr0));%统计直接解调错误比特数
BER_1(snr_index) = errorbit_num_1(snr_index) / (symbol_lennum_carriersM);
errorbit_num_2(snr_index) = length(find(demod_sr_2 ~= sr0));%统计信道估计与频域均衡错误比特数
BER_2(snr_index) = errorbit_num_2(snr_index) / (symbol_lennum_carriersM);

end
%% 绘制 SNR-BER 曲线

semilogy(SNR,BER_1,‘b*-.’);
hold on;
semilogy(SNR,BER_2,‘m±’);
xlabel(‘SNR (dB)’);
ylabel(‘BER’);
grid on;
legend(‘直接解调’,‘信道估计与频域均衡’)
axis([SNR(1) SNR(end) 0.01 1])

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 王千春,廖晓纬.LDPC码旋转OFDM系统误码率性能的仿真研究[J].淮南师范学院学报. 2014,16(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：qq912100926.blog.csdn.net/article/details/126681486