MATLAB OFDM卷积编码程序及代码

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ofdm调制流程matlab

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(完整版)OFDMmatlab实现

close all;carrier_count=200;%子载波数symbols_per_carrier=12;%每子载波含符号数bits_per_symbol=4;%每符号含比特数,16QAM调制IFFT_bin_length=512;%FFT点数PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length ;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length 即保护间隔长度为128beta=1/32;%窗函数滚降系数GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度20SNR=15; %信噪比dB%==================================================%================信号产生=================================== baseband_out_length = carrier_count * symbols_per_carrier * bits_per_symbol;%所输入的比特数目carriers = (1:carrier_count) + (floor(IFFT_bin_length/4) - floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射复数数据对应的IFFT点坐标conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射共轭复数对应的IFFT点坐标rand( 'state',0);baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%输出待调制的二进制比特流%==============16QAM调制====================================complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per_car rier)';%symbols_per_carrier*carrier_count 矩阵figure(1);plot(complex_carrier_matrix,'*r');%16QAM调制后星座图axis([-4, 4, -4, 4]);grid on%=================IFFT===========================IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length);%添0组成IFFT_bin_length IFFT 运算IFFT_modulation(:,carriers ) = complex_carrier_matrix ;%未添加导频信号，子载波映射在此处IFFT_modulation(:,conjugate_carriers ) = conj(complex_carrier_matrix);%共轭复数映射%========================================================stem(0:IFFT_bin_length-1, abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),'b*-')%第一个OFDM符号的频谱grid onaxis ([0 IFFT_bin_length -0.5 4.5]);ylabel('Magnitude');xlabel('IFFT Bin');title('OFDM Carrier Frequency Magnitude');figure(3);plot(0:IFFT_bin_length-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)), 'go') hold onstem(0:carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:carriers)),'b*-');%第一个OFDM符号的相位stem(0:conjugate_carriers-1,(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:conjugate_carriers)),'b*-');axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200])grid onylabel('Phase (degrees)')xlabel('IFFT Bin')title('OFDM Carrier Phase')%================================================================= signal_after_IFFT=ifft(IFFT_modulation,IFFT_bin_length,2);%OFDM调制即IFFT变换time_wave_matrix =signal_after_IFFT;%时域波形矩阵，行为每载波所含符号数，列ITTF 点数，N个子载波映射在其内，每一行即为一个OFDM符号figure(4);subplot(3,1,1);plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:));%第一个符号的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal, One Symbol Period');%===========================================================%=====================添加循环前缀与后缀====================================XX=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length+GI+GIP);for k=1:symbols_per_carrier;for i=1:IFFT_bin_length;XX(k,i+GI)=signal_after_IFFT(k,i);endfor i=1:GI;XX(k,i)=signal_after_IFFT(k,i+IFFT_bin_length-GI);%添加循环前缀endfor j=1:GIP;XX(k,IFFT_bin_length+GI+j)=signal_after_IFFT(k,j);%添加循环后缀endendtime_wave_matrix_cp=XX;%添加了循环前缀与后缀的时域信号矩阵,此时一个OFDM符号长度为IFFT_bin_length+GI+GIP=660subplot(3,1,2);plot(0:length(time_wave_matrix_cp)-1,time_wave_matrix_cp(2,:));%第一个符号添加循环前缀后的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal with CP, One Symbol Period');%==============OFDM符号加窗==========================================windowed_time_wave_matrix_cp=zeros(1,IFFT_bin_length+GI+GIP);for i = 1:symbols_per_carrierwindowed_time_wave_matrix_cp(i,:) =real(time_wave_matrix_cp(i,:)).*rcoswindow(beta,IFFT_bin_length+GI)';%加窗升余弦窗endsubplot(3,1,3);plot(0:IFFT_bin_length-1+GI+GIP,windowed_time_wave_matrix_cp(2,:));%第一个符号的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal Apply a Window , One Symbol Period');%========================生成发送信号，并串变换==================================================windowed_Tx_data=zeros(1,symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP); windowed_Tx_data(1:IFFT_bin_length+GI+GIP)=windowed_time_wave_matrix_cp(1,:); for i = 1:symbols_per_carrier-1 ;windowed_Tx_data((IFFT_bin_length+GI)*i+1:(IFFT_bin_length+GI)*(i+1)+GIP)=window ed_time_wave_matrix_cp(i+1,:);%并串转换，循环后缀与循环前缀相叠加end%=======================================================Tx_data_withoutwindow=reshape(time_wave_matrix_cp',(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP),1)';%没有加窗，只添加循环前缀与后缀的串行信号Tx_data=reshape(windowed_time_wave_matrix_cp',(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI +GIP),1)';%加窗后循环前缀与后缀不叠加的串行信号%================================================================= temp_time1 = (symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP);%加窗后循环前缀与后缀不叠加发送总位数figure (5)subplot(2,1,1);plot(0:temp_time1-1,Tx_data );%循环前缀与后缀不叠加发送的信号波形grid onylabel('Amplitude (volts)')xlabel('Time (samples)')title('OFDM Time Signal')temp_time2 =symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP;subplot(2,1,2);plot(0:temp_time2-1,windowed_Tx_data);%循环后缀与循环前缀相叠加发送信号波形grid onylabel('Amplitude (volts)')xlabel('Time (samples)')title('OFDM Time Signal')%=================未加窗发送信号频谱==================================symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号averages = floor(temp_time1/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段for a = 0:(averages-1)subset_ofdm = Tx_data_withoutwindow(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%将发送信号分段求频谱average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加endaverage_fft_log = 20*log10(average_fft);figure (6)subplot(2,1,1);plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_timehold onplot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd')grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude (dB)')xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)')title('OFDM Signal Spectrum without windowing')%===============加窗的发送信号频谱================================= symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号averages = floor(temp_time1/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段for a = 0:(averages-1)subset_ofdm = Tx_data(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%利用循环前缀后缀未叠加的串行加窗信号计算频谱subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%分段求频谱average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加endaverage_fft_log = 20*log10(average_fft);subplot(2,1,2)plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_timehold onplot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd')grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude (dB)')xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)')title('Windowed OFDM Signal Spectrum')%====================添加噪声============================================Tx_signal_power = var(windowed_Tx_data);%发送信号功率linear_SNR=10^(SNR/10);%线性信噪比noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR;noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma);%标准差sigmanoise=randn(1,((symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI))+GIP)*noise_scale_factor; %产生正态分布噪声序列%noise=wgn(1,length(windowed_Tx_data),noise_sigma,'complex');%产生复GAUSS白噪声信号Rx_data=windowed_Tx_data +noise;%接收到的信号加噪声%=====================接收信号串/并变换去除前缀与后缀==========================================Rx_data_matrix=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length+GI+GIP);for i=1:symbols_per_carrier;Rx_data_matrix(i,:)=Rx_data(1,(i-1)*(IFFT_bin_length+GI)+1:i*(IFFT_bin_length+GI)+GI P);%串并变换endRx_data_complex_matrix=Rx_data_matrix(:,GI+1:IFFT_bin_length+GI);%去除循环前缀与循环后缀，得到有用信号矩阵%============================================================%==== ============================================================%==============================================================% OFDM解码16QAM解码%=================FFT变换=================================Y1=fft(Rx_data_complex_matrix,IFFT_bin_length,2);%OFDM解码即FFT变换Rx_carriers=Y1(:,carriers);%除去IFFT/FFT变换添加的0，选出映射的子载波Rx_phase =angle(Rx_carriers);%接收信号的相位Rx_mag = abs(Rx_carriers);%接收信号的幅度figure(7);polar(Rx_phase, Rx_mag,'bd');%极坐标坐标下画出接收信号的星座图%================================================================== ====[M, N]=pol2cart(Rx_phase, Rx_mag);Rx_complex_carrier_matrix = complex(M, N);figure(8);plot(Rx_complex_carrier_matrix,'*r');%XY坐标接收信号的星座图axis([-4, 4, -4, 4]);grid on%====================16qam解调==================================================Rx_serial_complex_symbols =reshape(Rx_complex_carrier_matrix',size(Rx_complex_carrier_matrix,1)*size(Rx_complex_carrier_matrix,2),1)' ;Rx_decoded_binary_symbols=demoduqam16(Rx_serial_complex_symbols);%============================================================ baseband_in = Rx_decoded_binary_symbols;figure(9);subplot(2,1,1);stem(baseband_out(1:100));subplot(2,1,2);stem(baseband_in(1:100));%================误码率计算=============================================bit_errors=find(baseband_in ~=baseband_out);bit_error_count = size(bit_errors, 2)ber=bit_error_count/baseband_out_length。

卷积运算的matlab命令及其参数设置规则

卷积运算是数字信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，它在图像滤波、特征提取等领域中发挥着重要作用。

在Matlab中，卷积运算可以通过一些内置的函数实现，同时可以通过设置不同的参数来实现不同的卷积操作。

本文将结合实际案例，介绍卷积运算在Matlab 中的常用命令及其参数设置规则。

一、卷积运算的基本概念在数字信号处理和图像处理中，卷积运算是一种重要的数学运算。

它通常用于图像滤波、特征提取等方面。

卷积运算的基本原理是将一个函数与另一个函数的翻转及平移进行积分。

在离散情况下，卷积运算可以用离散的形式来表示如下：\[y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \cdot h[n-k]\]其中，\(x[k]\)和\(h[n]\)分别代表输入信号和卷积核，\(y[n]\)代表卷积运算的输出结果。

二、Matlab中的卷积运算函数在Matlab中，可以使用conv函数来进行一维和二维的卷积运算。

conv函数的基本语法如下：```y = conv(x, h)```其中，x和h分别代表输入信号和卷积核，y代表卷积运算的输出结果。

这里需要注意的是，x和h的长度必须是有限的，而且二者不能交换位置。

在进行二维卷积运算时，可以使用conv2函数。

conv2函数的基本语法如下：```y = conv2(x, h)```其中，x和h分别代表输入图像和卷积核，y代表二维卷积运算的输出结果。

三、卷积运算参数的设置规则在进行卷积运算时，需要注意一些参数的设置规则，以确保卷积运算的正确性和有效性。

以下是一些常见的参数设置规则：1. 卷积核的选择：卷积核的选择对卷积运算的结果影响很大。

通常情况下，可以根据具体的应用需求来选择合适的卷积核，例如高斯滤波、边缘检测等。

2. 边界处理：在进行卷积运算时，往往需要考虑图像或信号的边界处理。

常见的处理方式包括零填充、边界拓展、周期延拓等。

3. 步长和填充：在进行卷积运算时，可以通过设置步长和填充参数来控制输出结果的大小。

卷积码的编解码Matlab仿真与模拟讲解

卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。

它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。

随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。

本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。

并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。

最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。

经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。

得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。

（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。

（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。

关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢.................................................... 错误！未定义书签。

matlab 卷积编解码函数

主题：Matlab中的卷积编解码函数1. 概述Matlab是功能强大的科学计算软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。

在通信系统设计和数字信号处理领域，卷积编解码函数是非常重要的工具。

本文将介绍Matlab中的卷积编解码函数，包括函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用。

2. 卷积编解码函数的基本原理卷积编码是一种利用卷积操作来对数字信号进行编码的技术，主要用于在数字通信系统中实现信号的纠错和增强。

在Matlab中，卷积编码函数通常包括convenc和vitenc两个主要函数。

convenc函数用于对输入信号进行卷积编码，生成纠错编码后的输出信号；vitenc函数用于对卷积编码后的信号进行译码，还原原始信号。

3. 卷积编解码函数的参数设置在Matlab中，卷积编解码函数有一系列参数需要设置，以满足不同的应用需求。

其中包括生成多项式和约束长度等参数，用于指定卷积编码器的结构和特性；还有输入信号和输出信号的数据类型、结构和尺寸等参数。

设置这些参数可以对卷积编解码函数进行灵活的控制和定制化。

4. 卷积编解码函数的使用方法在使用Matlab中的卷积编解码函数时，通常需要按照一定的步骤进行。

首先是设置参数和初始化编解码器，然后是输入原始信号并进行编码，最后是对编码后的信号进行译码并输出结果。

在使用过程中，还需要注意对编解码过程中可能出现的错误进行处理和修正。

5. 实际应用举例在实际工程和科研项目中，卷积编解码函数有着广泛的应用。

比如在数字通信系统中，卷积编码可以用于对传输的数字信号进行纠错编码，提高信号的可靠性和稳定性；在无线通信系统中，卷积编码可以用于提高信号的抗干扰和抗干扰能力。

通过Matlab中的卷积编解码函数，工程师和科研人员可以快速、高效地实现对数字信号的编解码处理，加速研发和测试过程。

6. 总结本文介绍了Matlab中的卷积编解码函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用，希望可以帮助读者对这一重要工具有一个更深入的理解。

mimoofdm无线通信技术与matlab代码

mimoofdm无线通信技术与matlab代码1. 引言1.1 概述无线通信技术的发展迅猛，随着移动互联网时代的到来，人们对高速、稳定的无线通信需求日益增加。

MIMO-OFDM无线通信技术作为一种重要的解决方案，在提升系统容量和抗干扰性能方面具有显著优势。

本文旨在介绍MIMO-OFDM 无线通信技术原理，并借助MATLAB代码实现，通过仿真和性能评估分析展示其有效性和优越性。

1.2 文章结构本文分为五个部分：引言、MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望。

在引言部分，我们将简要介绍文章的背景和目标。

接下来，会详细讲解MIMO-OFDM无线通信技术的基本原理，并说明其在提高系统容量和抗干扰性能方面的作用。

然后，我们会详细描述如何使用MATLAB编写MIMO-OFDM系统模拟代码，并进行性能评估与分析。

随后，我们会展示仿真参数设置和结果展示，并对结果进行深入分析和性能讨论。

最后，在结论与展望部分，我们将总结本文的研究工作和贡献，并讨论目前的不足之处以及可能的改进方案。

1.3 目的本文的主要目的是深入介绍MIMO-OFDM无线通信技术及其原理，并通过MATLAB代码实现来验证其性能。

通过对实验结果进行分析和讨论，我们旨在揭示MIMO-OFDM技术在提高系统容量和抗干扰性能方面的优势。

同时，本文也希望为读者提供一个了解和学习MIMO-OFDM无线通信技术以及使用MATLAB进行系统模拟的参考。

以上就是“1. 引言”部分内容，概述了本文的背景、目标和结构。

在接下来的章节中，我们将逐一展开讲解MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望部分。

2. MIMO-OFDM无线通信技术:2.1 MIMO技术介绍:多输入多输出（MIMO）技术是一种通过在发射和接收端使用多个天线来增加系统容量和提高通信质量的无线通信技术。

MIMO技术利用空间上的多样性，通过在不同天线之间形成独立的传输通道，从而带来更好的抗干扰能力和信号接收品质。

ofdm解调matlab代码

在Matlab中实现OFDM解调的基本代码如下所示：
%假设接收到的信号为receivedSignal，其长度为N
N = length(receivedSignal);
%假设使用的子载波数量为M
Hale Waihona Puke M = 64;%生成一个长度为M的IFFT矩阵
IFFTMatrix = ifft(ones(1, M), M);
%对接收到的信号进行解调
demodulatedSignal = IFFTMatrix * receivedSignal;
%输出解调后的信号
disp(demodulatedSignal);
这个代码实现了基本的OFDM解调过程，即将接收到的信号通过一个逆快速傅里叶变换（IFFT）矩阵解调为原始数据信号。需要注意的是，这只是一个基本的示例，实际的OFDM解调过程可能需要进行同步、信道估计和均衡等操作。此外，对于不同的系统参数（如子载波数量、调制方式等），IFFT矩阵的大小和生成方式也可能不同。

卷积编码与解码的MATLAB实现及性能分析

积编码与解码的MATLAB实现及性能分析摘要本课程设计主要解决通信系统中卷积编码与解码技术在Matlab中实现以及对其性能进行分析。

用贝努利二进制序列产生器作为信号源，产生基带信号，对其中的卷积进行编码，调制解调，然后采用Viterbi译码输出，最后计算误码率，对其性能进行分析。

关键词卷积码；卷积编码器；Viterbi译码器；BSK调制与解调；约束长度。

目录1引言 (4)1.1课程设计的目的 (4)1.2 课程设计的基本任务和要求 (4)1.2.1本次课程设计的基本任务 (4)1.2.2课程设计中的要求 (5)1.3设计平台 (5)2设计原理 (5)2.1卷积码的基本概念 (5)2.2卷积码的编码 (5)2.2.1卷积编码 (5)2.2.2卷积码的树状图 (6)2.2.3卷积码的网格图 (7)2.2.4卷积码的状态图 (8)2.3卷积码的解码 (8)3卷积码的仿真与性能分析 (9)3.1 卷积码的仿真 (9)3.1.1卷积码的设计框图 (9)3.1.2Simulink仿真模块的参数设置 (9)3.2 卷积码的波形输出 (15)3.2.1输入信号波形 (15)3.2.2输入信号与解码输出波形 (16)3.3卷积码的性能分析 (17)4出现的问题及解决方法 (19)5 结束语 (19)6参考文献 (20)1 引言本课程设计主要解决基于Matlab的Simulink下的模块对卷积编码与解码进行仿。

通过仿真可以更清楚的认识到卷积码的编码与解码的各个环节，并对仿真结果进行分析。

得出Viterbi译码的误码率性能和约束长度的关系。

1.1课程设计目的卷积码，又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码[4]。

卷积码是一种向前纠错控制编码。

它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。

这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。

可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。

ofdm子载波频谱matlab代码

ofdm子载波频谱matlab代码以下是一个简单的OFDM子载波频谱的Matlab代码示例。

该代码主要生成一个OFDM信号，并计算其频谱。

```Matlab% 参数设定N = 64; % 子载波数CP = N/4; % 循环前缀长度t = 1/20e3; % 时间长度Ts = t/N; % 符号周期f0 = 2.5e9; % 载波频率fc = 10*f0; % 信号带宽Tb = N*Ts; % 比特周期c = 3e8; % 光速d = c*Ts/2; % 发送天线与接收天线间距SNRdB = 10; % 比特能量噪声比（dB）snr = SNRdB/10; % 比特能量噪声比EbN0 = 10^(snr/10); % 比特能量噪声密度比EbN0_dB = 10*log10(EbN0); % 比特能量噪声密度比（dB）Pn = 1/sqrt(2)*(sqrt(2)*sqrt(pi)*sqrt(EbN0)*1i)/2; % 加性高斯白噪声功率谱密度Pn_dB = 10*log10(Pn); % 加性高斯白噪声功率谱密度（dB）% 生成OFDM信号data = randi([0,1],N,1); % 生成随机的二进制数据data_fft = fft(data); % FFT变换data_fft_cp = [data_fft, zeros(CP,1)]; % 添加循环前缀x = exp(1i*2*pi*f0*(0:N-1)*Ts); % 生成载波信号x_cp = [x, zeros(CP,1)]; % 添加循环前缀x_cp_data = x_cp.*data_fft_cp; % 调制信号x_cp_data_mod = real(x_cp_data); % 取实部，得到复数调制信号x_cp_data_mod_tx = repmat(x_cp_data_mod,1,d); % 发送天线复制信号x_cp_data_mod_rx = repmat(x_cp_data_mod,1,d); % 接收天线复制信号x_cp_data_mod_rx(:,:) = conj(x_cp_data_mod(:,:)); % 天线相位翻转，实现模拟MIMO传输y = filter([1-d -d],1,x_cp_data_mod_tx) + filter([-d -d 1],1,x_cp_data_mod_rx); % MIMO接收信号滤波器处理y = y/2; % 均衡处理，实现模拟解调y_fft = fft(y); % FFT变换，解调信号y_fft = y_fft(CP+1:end); % 去掉循环前缀，得到解调数据频域信号y = real(y_fft); % 取实部，得到解调数据时域信号y = ifft(y); % IFFT变换，得到解调数据时域信号data_demod = real(y); % 取实部，得到解调数据时域信号% 计算频谱frequencies = -fc:fc/(N*Ts); % 频率轴取值范围power = abs(fft(data))**2; % 计算功率谱密度函数power_noise = abs(fft(randn(N,length(t)))**2); % 计算加性高斯白噪声功率谱密度函数power = power + power_noise; % 计算总功率谱密度函数power = power/max(power); % 归一化处理，使最大功率为1figure; plot(frequencies,power); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Power Spectral Density (W/Hz)'); title('Power Spectrum'); grid on;以上就是关于ofdm子载波频谱matlab代码的介绍，欢迎补充。

卷积码编译码matlab仿真

一、概述卷积码是一种常用的编码技术，用于提高数字通信系统的可靠性和抗干扰能力。

而编码的解码过程则需要运用编译码技术，以恢复原始数据。

Matlab作为一种强大的工程仿真软件，可以用来对卷积码编译码进行仿真分析，帮助工程师们更好地理解和优化卷积码系统，提高通信系统的性能。

二、卷积码原理1. 卷积码的概念卷积码是一种线性块码，它采用移位寄存器和模2加法器进行编码，通过引入冗余比特来提高信号的可靠性。

卷积码的编码过程可以简单描述为：将输入信息数据与特定的生成多项式进行卷积运算，得到编码后的输出数据。

2. 卷积码的特点卷积码具有较高的编码效率和能够很好地控制码长、纠错能力等特性，因此在实际通信系统中得到广泛应用。

三、编译码原理1. Viterbi算法卷积码的译码过程通常采用Viterbi算法，它是一种最大似然译码算法，通过计算最小距离路径的方式来进行译码。

Viterbi算法能够有效地对卷积码进行解码，提高译码的准确性。

2. 编译码的实现在Matlab中，编译码的实现通常是通过编写一定的程序来模拟Viterbi算法的译码过程。

通过仿真分析，可以评估不同的编码方案对通信系统性能的影响。

四、Matlab仿真环境1. Matlab的特点Matlab作为一种强大的仿真软件，具有丰富的工具和函数库，能够方便地进行数字通信系统设计与仿真分析。

Matlab提供了直观的图形界面和强大的数据处理能力，可用于展示仿真结果和进行数据分析。

2. 使用Matlab进行卷积码编译码仿真在Matlab环境中，可以编写程序来实现卷积码的编码和Viterbi算法的译码过程。

通过调用Matlab中的工具函数和绘图函数，可以直观地展示通信系统的性能指标，并对比不同编码方式的性能差异。

五、仿真实例分析1. 卷积码编码仿真我们可以编写Matlab程序，实现对卷积码的编码过程。

通过模拟不同的编码率和约束长度，可以观察到编码后的效果，并评估编码的性能。

MATLAB实现卷积码编译码

本科生毕业论文（设计）题目：MATLAB实现卷积码编译码专业代码：作者姓名：学号：单位：指导教师：年月日目录前言----------------------------------------------------- 1 1. 纠错码基本理论---------------------------------------- 21.1纠错码基本理论 ----------------------------------------------- 21.1.1纠错码概念 ------------------------------------------------- 21.1.2基本原理和性能参数 ----------------------------------------- 21.2几种常用的纠错码 --------------------------------------------- 62. 卷积码的基本理论-------------------------------------- 82.1卷积码介绍 --------------------------------------------------- 82.1.1卷积码的差错控制原理----------------------------------- 82.2卷积码编码原理 ---------------------------------------------- 102.2.1卷积码解析表示法-------------------------------------- 102.2.2卷积码图形表示法-------------------------------------- 112.3卷积码译码原理---------------------------------------------- 152.3.1卷积码三种译码方式------------------------------------ 152.3.2V ITERBI译码原理---------------------------------------- 163. 卷积码编译码及MATLAB仿真---------------------------- 183.1M ATLAB概述-------------------------------------------------- 183.1.1M ATLAB的特点------------------------------------------ 193.1.2M ATLAB工具箱和内容------------------------------------ 193.2卷积码编码及仿真 -------------------------------------------- 203.2.1编码程序 ---------------------------------------------- 203.3信道传输过程仿真-------------------------------------------- 213.4维特比译码程序及仿真 ---------------------------------------- 223.4.1维特比译码算法解析------------------------------------ 233.4.2V ITERBI译码程序--------------------------------------- 253.4.3 VITERBI译码MATLAB仿真----------------------------------- 283.4.4信噪比对卷积码译码性能的影响 -------------------------- 283.4.5码率对卷积码译码性能的影响 ---------------------------- 303.4.6约束长度对卷积码误码性能的影响------------------------ 313.4.7回溯长度对卷积码误码性能的影响 ------------------------ 323.4.8判决方式对卷积码误码性能的影响------------------------ 324. 结论及展望------------------------------------------ 344.1结论-------------------------------------------------------- 344.2展望 -------------------------------------------------------- 355. 结束语----------------------------------------------- 36参考文献------------------------------------------------ 37致谢---------------------------------------------------- 38附录---------------------------------------------------- 39摘要在数字通信系统中，通常采用差错控制编码来提高系统的可靠性。

卷积.循环卷积与OFDM

卷积、线性卷积、循环卷积与OFDM 中的循环前缀CP摘要：本文主要讲述了卷积的定义及如何理解卷积，用离散样值近似计算连续卷积的方法，用循环卷积计算线性卷积的方法，用线性卷积计算循环卷积的方法，以及后者在OFDM 中的应用（循环前缀CP ），并给出了相关的Matlab 代码和实例进行验证和说明。

目的是为了建立起连续信号处理与离散信号处理之间的联系。

与本人在百度文库中的连续时间傅立叶变换与离散时间傅里叶变换之间的关系、从DTFT 到DFT ，计算频谱，并由频谱反求时间样点，为三部曲。

1. 连续信号卷积的定义及实质众所周知，当信号x(t)通过具有单位冲击响应为h(t)的因果LTI 系统时，其输出信号y(t)是前二者之间的线性卷积：()()()()0()()*()T t t Ty t x t h t h x t d x h t d t t t t t t -==-=-蝌 (1)其中假设单位冲击响应在[0 T]之外的值都是0。

从数学上来看，要得到第二个积分公式中的h(t-τ)，需先把h(τ)先以τ＝0的轴进行时域翻转，然后再向右移动t 个单位。

h(τ)h(-τ )图1.从上到下依次为h(τ), h(-τ), h(1-τ), x(τ), h(1-τ)* x(τ)在上面这个图形例子中，取t=1，故公共区间为[0,1]这个区间，故卷积积分的区间也是这个公共区间，即()()10(1)y x h t d t t t =-ò (2)上面图中的卷积结果将是一个分段函数。

上面的例子中，由于h(t)是连续的，故其与x(t)卷积的意义并不直观。

下面我们令h()()0.2(t 0.1)0.1(0.2)t t t d d d =+---(3) 这是一个典型的多径时延信道的抽头延迟线（TDL ）模型的单位冲击响应。

由于()()()()()000*x t t t x t t d x t t d t d t t ¥¥-=--=-ò－ (4)所以x(t)通过(3)式表示的信道h(t)后得到：()()()()()()()()**()0.2(t 0.1)0.1(0.2)0.20.10.10.2y t x t h t x t t t x t x t x t d d d ==+---=+---(5)h(1-τ )x(τ )移位对齐后相乘并积分（t=1）是各个信号延迟加权后的版本。

基于matlab ofdm通信系统仿真代码

基于matlab ofdm通信系统仿真代码
基于MATLAB OFDM通信系统仿真代码是一种应用在无线通信领域的高
效的通信技术。

OFDM（正交分频多载波）技术是一种高效的技术，它
能够在有限的信道容量内传输大量的数据，同时也能抵御多径衰减和
多路径效应。

此外，OFDM还可以抵抗非线性干扰和伪噪声，从而提高
系统的可靠性和稳定性。

MATLAB OFDM通信系统仿真代码可以帮助我们快速验证一个OFDM系统的性能，从而帮助我们更好地理解OFDM技术
背后的原理和技术。

MATLAB OFDM通信系统仿真代码由信道模拟、OFDM调制和解调制的子
模块组成，其中每个子模块都可以通过MATLAB编程实现。

首先，我们
需要定义一个简单的信道函数，以模拟实际信道的衰减和多路径效应，然后将信号传输给OFDM调制模块，它将信号转换成OFDM调制的多载
波信号。

接着，多载波信号被发射到信道中，经过信道后，经过OFDM
解调制模块处理，得到恢复后的信号，再经过信道衰减模拟得到最终
信号，完成仿真。

通过使用MATLAB OFDM通信系统仿真代码，我们可以更有效地对OFDM
技术进行仿真评估，同时也可以获得更为准确、直观的仿真结果。

此外，MATLAB OFDM通信系统仿真代码还可以帮助我们了解OFDM技术的
具体实施方法，为实际开发工作提供有效的技术支持。

MIMO OFDM MATLAB仿真程序一

: OFDM Simulator (outer function)clear all;A = [1 1/exp(1) 1/exp(2)]; % power delay profileN = 64; % number of symbols in a single OFDM symbolGI = 16; % guard intervalMt = 1; % number of Tx antennasMr = 1; % number of Rx antennassig2 = 1e-3; % noise varianceM = 8; % max constellation bit numberMgap = 10.^(1:(1.7/10):2.7); % gapBtot = 100*Mt; % total # bits per OFDM symbolTransmitIter = 50; % # iterations of symbol transmissions for each channel instance ChannelIter = 100; % # iterations of independent identically distributed channel instances GapIter = length(Mgap);loadloadloadloadloadTotEbNo = [];Errors =[];EbNo = [];for lGap = 1:GapIterlGapgap = Mgap(lGap);totalErrors = 0;for lChan = 1:ChannelIter% create channel[H h_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N+GI);% decompose each subchannel in the frequency domain[U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% bitloading[bits_alloc,energy_alloc] = BitLoad(S,Btot,Mt*N,gap,sig2,M);%energy_alloc=energy_alloc/(mean(energy_alloc));%energy_alloc=ones(1,128);for lTrans = 1:TransmitIter% bits to transmitx = (randn(1,Btot)>0);% modulatex_mod = modulate(x,bits_alloc,energy_alloc, s2,s4,s16,s64,s256);% precode modulated signalx_pre = precode(Mt, x_mod, V, N);% ifft, with cyclic prefix for each antennaofdm_symbol =[];for i=1:Mtofdm_symbol = [ofdm_symbol; ifft_cp_tx_blk(x_pre(i:Mt:Mt*(N-1)+i),N,GI)];endofdm_symbol2 = reshape(ofdm_symbol,Mt*(N+GI),1);% channely = transpose(channel(sig2, Mt, Mr, ofdm_symbol2, H, N+GI));% fftrec_symbol =[];for i=1:Mtrec_symbol = [rec_symbol; fft_cp_rx_blk(y(i:Mt:Mt*(N+GI-1)+i),N,GI)];endrec_symbol2 = reshape(rec_symbol,1,Mt*N);% shape received signalshaped_vals = shape(rec_symbol2, Mr, U, N);% demodulatey_demod = demodulate(shaped_vals, bits_alloc, energy_alloc, S, s2,s4,s16,s64,s256, c2,c4,c16,c64,c256); % comparisontotalErrors = totalErrors + sum(xor(y_demod,x));endEbNo = [EbNo sum(energy_alloc)/Btot/sig2];endErrors = [Errors totalErrors/Btot/ChannelIter/TransmitIter]TotEbNo = [TotEbNo mean(EbNo)]EbNo = [];endsemilogx(TotEbNo, Errors);xlabel('Eb/No');ylabel('BER');title('SISO link, adaptive rate and power')save Errors EbNo: Generates a Rayleigh fading frequency-selective channel, parametrized by the antenna configuration, the OFDM configuration, and the power-delay profile.function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);% function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);%% A - vector containing the power-delay profile (real values)% Mt - number of Tx antennas% Mr - number of Rx antennas% N - number of vector symbols to be sent in a single OFDM symbol Tx% ie: N MIMO transmissions in one OFDM symbol% This is for Rayleigh frequency-selective fading, which assumes complex% Gaussian matrix elements with in-phase and quadrature components independent.% Assume iid matrix channel elements, and further, independent channel taps % define the channel tapsH_int = 1/sqrt(2)*(randn(Mr*length(A),Mt) + j*randn(Mr*length(A),Mt));H_int2=[];for i = 1:length(A)H_int2 = [H_int2;sqrt(A(i))*H_int((i-1)*Mr+1:i*Mr,:)];end%h_f = fft(H_int2',64);%%H = H_int2';H_int2 = [H_int2;zeros((N-length(A))*Mr,Mt)];H_f = zeros(Mr,Mt*(N-16));for i = 1:Mtfor j = 1:Mrh_f = fft(H_int2(j:Mr:(N-16-1)*Mr+j,i));for k = 1:(N-16)H_f(j,i+(k-1)*Mt) = h_f(k);endendendH=[H_int2];for i = 1:N-1H=[H,[zeros(Mr*i,Mt);H_int2(1:(N-i)*Mr,:)]];end: Since full channel knowledge is assumed, transmission is across parallel singular value modes. This function decomposes the channel into these modes.function [U, S, V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% [U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);%% Function decomposes the channel at each subcarrier into its SVD components %% Mt - # Tx antennas% Mr - # Rx antennas% h_f - MIMO impulse response - Mr rows, Mt*L columns, where L is the number of% channel taps% N - # subcarriersU = [];S = [];V = [];for i = 1:N[Utmp Stmp Vtmp] = svd(h_f(:,(i-1)*Mt+1:i*Mt));U=[U Utmp];V=[V Vtmp];S=[S Stmp];endS = sum(S,1);: Apply the bit-loading algorithm to achieve the desired bit and energy allocation for the current channel instance.function [bits_alloc,energy_alloc] =BitLoad(subchan_gains,total_bits,num_subc,gap,noise,M)% Bit Loading Algorithm% ---------------------%% Inputs :% subchan_gains : SubCarrier Gains% total_bits : Total Number of bits% num_subc : Number of Subcarriers% gap : Gap of the system% noise : Noise Power% M : Max Constellation Size% Outputs:% bits_alloc : Bits allocation for each subchannel% power_alloc : Total Power allocation% ---------------------------------------------------------------% Compute SNR's for each channelSNR = ComputeSNR(subchan_gains,noise,gap);% This function just initializes the system with a particular bit% allocation and energy allocation using Chow's Algorithm. This is% further efficientize using Campello's Algorithm[bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M);% Form the Energy Increment Table based on the present channel% gains for all the subchannels in order to be used by Campello% Algorithmenergytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Efficientize the algorithm using the Campello's algorithm[bits_alloc,energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M );: Given the subcarrier gains, this simple function generates the SNR values of each channel (each singular value on each tone is a separate channel).function SNR = ComputeSNR(subcar_gains,noise,gap)SNR = abs((subcar_gains.^2)./(noise*gap));: Apply Chow's algorithm to generate a particular bit and energy allocation.% Chow's Algorithm% ----------------% This is based on the paper by Chow et al titled%% A Practical Discrete Multitone Transceiver Loading Algorithm% for Data Transmission over Spectrally Shaped Channels.IEEE Trans% on Communications. Vol. 43, No 2/3/4, pp. 773-775, Feb/Mar/Apr 1995 function [bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M)for i = 1:num_subc% Assuming each of the subchannels has a flat fading, we get initial estimate % of the bits for each subchanneltempbits = log2(1 + abs(SNR(i))); % bits per two dimension. roundtempbits = round(tempbits); % round the bitsif (roundtempbits > 8) % Limit them between 2 and 15 roundtempbits = 8;endif (mod(roundtempbits,2)== 1 & roundtempbits ~= 1)roundtempbits = roundtempbits -1;endif roundtempbits > 0 % Calculate the Energy required for the subchannelenergy_alloc(i) = (2^roundtempbits-1)/SNR(i) ;elseenergy_alloc(i) = 0;endbits_alloc(i) = roundtempbits; % Update the BitSubChan end% end of function: Given the SNR values, form a table of energy increments for each channel.function energytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Inputs:% subcar_gains : Subcarrier Gains% M : max Constellation Size% Gap : Gap of the system% Noise : Noise Power% Outputs:% energytable : Energytable%% Based on the Subcarrier Gains, we calculate the energy% increment required by each subcarrier for transmitting% 1,2 ,4 ,6,8 bits.% Energy = 2^(i-1)/subcar_gains;% ------------------------------------------------------%subcar_gains = (subcar_gains.^2)/(Gap*Noise);energytable = abs((1./SNR)'*(2.^([1:M+1]-1)));% Increase the energy value for constellation size of more than M to% a very high value so that it is not assigned.energytable(:,M+1) = Inf*ones(size(energytable(:,M+1)));for i = 3:2:Menergytable(:,i) = (energytable(:,i) +energytable(:,i+1))/2;energytable(:,i+1) = energytable(:,i);end%energytable = [ones(1,size(energytable,1))' energytable];: Apply Campello's algorithm to converge to the optimal bit and energy allocation for the given channel conditions.% --------------% This function is used by Campello's algorithm to allocate bits and energy for% each subchannel optimally.function [bits_alloc, energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M)bt = sum(bits_alloc);% We can't transmit more than M*(Number of subchannel) bitsif total_bits > M*num_subctotal_bits = M*num_subc;endwhile (bt ~= total_bits)if (bt > total_bits)max_val = 0;max_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;elsetemp = 0;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendif (bits_alloc(max_ind) > 0)bits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) -1;energy_alloc(max_ind) = energy_alloc(max_ind) - max_val;bt = bt-1;endelsemin_val = Inf;min_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~=0 & bits_alloc(i) <9temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);elsetemp = Inf;endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendif (bits_alloc(min_ind) < 8)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) +1;if (min_val==inf)min_val = energytable(min_ind,bits_alloc(min_ind));endenergy_alloc(min_ind) = energy_alloc(min_ind) +min_val;bt = bt+1;endendendfor i = 1:length(bits_alloc)if (mod(bits_alloc(i),2) == 1 & bits_alloc(i) ~=1)[bits_alloc,energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,i,energytable,num_subc);endend: An optimal bit-loading of the last bit requires a unique optimization.function [bits_alloc, energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,index,energytable,num_subc) max_val = 0;for i = 1:num_subcif (i ~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendendmin_val = Inf;for i = 1:num_subcif (i~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~=0temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendendif (min_val < max_val)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) + 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) - 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) - min_val; elsebits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) - 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) + 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) + max_val; end。

matlab 卷积代码

function varargout = juanji(varargin)
% JUANJI MATLAB code for juanji.fig
% JUANJI, by itself, creates P new JUANJI or raises the existing
% singleton*.
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to juanji (see VARARGIN)
% Choose default command line output for juanji
'gui_OpeningFcn', @juanji_OpeningFcn, ...
'gui_OutputFcn', @juanji_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of yf as text

OFDM技术仿真(MATLAB代码)

第一章绪论1.1简述OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看作是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。

多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个子数据流将具有低得多的比特速率，用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波，就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。

正交频分复用是对多载波调制（MCM，Multi-Carrier Modulation）的一种改进。

它的特点是各子载波相互正交，所以扩频调制后的频谱可以相互重叠，不但减小了子载波间的干扰，还大大提高了频谱利用率。

符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题，多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。

利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境，如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。

OFDM作为一种高效传输技术备受关注，并已成为第4代移动通信的核心技术。

如果进行OFDM系统的研究，建立一个完整的OFDM系统是必要的。

本文在简要介绍了OFDM 基本原理后，基于MATLAB 构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。

1.2 OFDM基本原理概述1.2.1 OFDM的产生和发展OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出，由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高，所以一直没有发展起来。

在20世纪70年代，提出用离散傅里叶变换（DFT）实现多载波调制，为OFDM的实用化奠定了理论基础；从此以后，OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。

OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示，发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射，并进行离散傅里叶变换（IDFT）将数据的频谱表达式变换到时域上。

IFFT变换与IDFT变换的作用相同，只是有更高的计算效率，所以适用于所有的应用系统。

其中，上半部分对应于发射机链路，下半部分对应于接收机链路。

由于FFT操作类似于IFFT，因此发射机和接收机可以使用同一硬件设备。

OFDM技术仿真(MATLAB代码)..

第一章绪论1.1简述OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看作是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。

正交频分复用是对多载波调制（MCM，Multi-Carrier Modulation）的一种改进。

它的特点是各子载波相互正交，所以扩频调制后的频谱可以相互重叠，不但减小了子载波间的干扰，还大大提高了频谱利用率。

符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题，多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。

利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境，如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。

OFDM作为一种高效传输技术备受关注，并已成为第4代移动通信的核心技术。

如果进行OFDM系统的研究，建立一个完整的OFDM 系统是必要的。

本文在简要介绍了OFDM 基本原理后，基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。

IFFT变换与IDFT变换的作用相同，只是有更高的计算效基于MATLAB实现OFDM的仿真率，所以适用于所有的应用系统。

其中，上半部分对应于发射机链路，下半部分对应于接收机链路。

基于matlab ofdm通信系统仿真代码

基于matlab ofdm通信系统仿真代码
OFDM通信系统仿真模拟是以正交频分复用技术(OFDM)作为主要的信号传输技术，在实现对无线信号的检测、编码、调制、叠加噤等功
能时可以通过Matlab等软件来进行模拟仿真。

仿真工作首先建立OFDM系统的信号模型，OFDM的原理是通过将
一个OFDM信号分成多个相互正交的子载波，并在每个子载波上实现移相、移幅调制，从而在信道上传输多路符号。

由于子载波之间相互正交，故可以实现多路数据同时传输，从而提高数据传输率和传输容量。

仿真建模过程中，首先根据要求确定可用的OFDM子载波数目以
及子载波的调制方式。

然后设定数据信道的配置，选择需要用到的信
道编码，这些元素将影响OFDM系统的信噪比和数据传输率。

最后定义
噪声接收，模拟噪声叠加，并实现对接收端信号的处理，存储等步骤。

通过上述步骤，系统建模工作就完成了。

之后可以使用Matlab
对模型进行仿真，看看OFDM系统表现如何。

仿真结果可以以图像的形
式显示出来，从而更好地理解传输的性能，从而有利于调整系统参数，提高系统的效率和可靠性。

ofdm的matlab例程

OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是一种无线通信技术OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是一种无线通信技术，它将多个数据流映射到不同的子载波上，从而实现高带宽和低干扰的传输。

以下是一个简单的OFDM MATLAB例程：```matlab参数设置N = 1024; 符号数M = 8; 子载波数SNR = 10; 信噪比（dB）data_length = 1000; 数据长度生成随机数据data = randi([0, 1], 1, data_length);初始化OFDM信号ofdm_signal = zeros(1, N);将数据映射到子载波上for i = 1:data_lengthsymbol_index = mod(i-1, M) + 1;ofdm_signal(symbol_index) = data(i);end添加循环前缀cp = randi([0, 1], 1, M);ofdm_signal = [cp, ofdm_signal];添加频偏补偿码pilot_sequence = randi([0, 1], 1, M);pilot_symbols = zeros(1, N);pilot_symbols(mod(1:N, M) + 1) = pilot_sequence;生成OFDM调制信号modulated_signal = ifft(fft(ofdm_signal).*fft(pilot_symbols));添加高斯白噪声noise = awgn(modulated_signal, SNR, 'measured');接收信号received_signal = ifft(fft(noise).*fft(pilot_symbols));received_signal = received_signal(M+1:end);去除循环前缀received_signal = received_signal(cp+1:end);解调并提取数据demodulated_signal = fft(received_signal).*fft(pilot_symbols);demodulated_data = real(ifft(demodulated_signal));计算误比特率error_bits = sum(abs(data - demodulated_data));ber = error_bits / data_length;disp(['误比特率：', num2str(ber)]);```这个例程首先生成随机数据，然后将其映射到子载波上，接着添加循环前缀、频偏补偿码和高斯白噪声。