宽带接入实验报告OFDM系统的Matlab仿真.doc

重庆交通大学信息科学与工程学院综合性设计性实验报告专 业： 通信工程专业11级 学 号： 631106040204 姓 名： 何 国 焕 实验所属课程： 宽带无线接入技术 实验室(中心)： 软件与通信实验中心 指 导 教 师 ： 吴仕勋 2014年3月教师评阅意见：签名： 年 月 日实验成绩：一、题目ofdm系统的matlab仿真二、仿真要求要求一：ofdm系统的数据传输传输的数据随机产生；调制方式采用16qam；必须加信道的衰落必须加高斯白噪声接收端要对信道进行均衡。要求二：要求对ber的性能仿真设计仿真方案，得到在数据传输过程中不同信噪比的ber性能结论，要得到的ber曲线较为平滑。三、仿真方案详细设计1.正交频分复用（ofdm）技术与已经普遍熟知应用的频分复用（ fdm：frequency division multiplexing）技术十分相似，与fdm基本原理相同，ofdm把高速的数据流通过串并变换，分配到速率相对较低的若干个频率子信道中进行传输，不同的是，ofdm技术利用了更好的控制方法，使频谱利用率有所提高。2.多载波传输把数据流分解成若干个子比特流，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。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相互干扰，还大大提高了频谱利用率。3.下图为ofdm系统收发端的典型框图。发送端将被传输的数字数据转换成子载波幅度和相位的映射，并进行idft变换将数据的频谱表达式变到时域上。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。当然，这种复杂性的节约则意味着该收发机不能同时进行发送和接收操作。 4.ofdm信号的时域及频域波形：数据传输的典型形式是串行数据流，符号被连续传输，每一个数据符号的频谱可占据整个可利用的带宽；但在并行数据传输系统中，许多符号被同时传输，减少了那些在串行系统中出现的问题。在一个ofdm符号内包含4个子载波的实例。其中，所有的子载波都具有相同的幅值和相位，但在实际应用中，根据数据符号的调制方式，每个子载波都有相同的幅值和相位是不可能的。每个子载波在一个ofdm符号周期内都包含整数倍个周期，而且各个相邻的子载波之间相差1个周期。这一特性可以用来解释子载波之间的正交性。5.加信道的衰落6.加高斯白噪声7.接收端对信道进行均衡。4、 仿真结果及结论nfft=64; %子载波个数nfft=512; %子载波个数五、总结与体会经过对ofdm系统进行仿真研究用matlab语言编写了ofdm系统发送、信道和接收整个系统，在系统仿真正确的前提下，对cp、均衡等改善系统性能的方法进行仿真验证，得到了预期结果。实验过程中在理论相结合，使我更加牢固的掌握了ofdm的原理，并对ofdm有了更进一步的熟悉。这都来自于对程序运行过程的理解，对ofdm实现过程分析透彻了便能很好编程，相反如果对工作过程了解相对较少，编程常常遇到不少困难。没有相当的理论基础就没法实践，同样没有实践能力，空一身理论也没用武之地。因此，今后希望通过ofdm的方法来解决高速信息流在无线信道中的传输问题。六、主要仿真代码clear all;clc;m=16; %16qam调制阶数nfft=64; %子载波个数ng=nfft/4 ; %保护间隔nsym=nfft+ng; %码元周期ebn0=0:5:30; %采样间隔 （以信噪比为单位的横坐标 ）n_iter=1e3; %循环次数sigpow=0; % 初始化信号功率for k=0:length(ebn0) neb=0; %初始化误码比特 for m=1:n_iter x=randint(1,nfft,m); %随机产生一个1*64的015的比特数 xmod=qammod(x,m); %16qam调制 映射 x=ifft(xmod); %fft 变换 x_g=x(nfft-ng+1:nfft),x; %添加循环前缀 h=randn+randn*1i,randn+randn*1i; %2 径瑞利衰落信道 lch=length(h); %路径长度 y=conv(x_g,h); %信号传输 if k=0 %only to measure the signal power for adding awgn nosise y1=y(1:nsym); sigpow=sigpow+y1*y1; continue; end; snr=ebn0(k); %加入高斯白噪声 noise_mag=sqrt(10(-snr/10)*sigpow/2); %产生噪声 noise=noise_mag*(randn(size(y)+randn(size(y)*1i); y_g=y+noise; h=fft(h,zeros(1,nfft-lch); %信道频率响应 %rx_ y_r=y_g(ng+1:nsym); y=fft(y_r); %移除cp %信道均衡 xmod_r(1:nfft)=y./h; x_r=qamdemod(xmod_r,m); %demodulation neb=neb+sum(sum(de2bi(x_r,4)=de2bi(x,4); %统计错误的比特数 end if k=0 sigpow=sigpow/nsym/n_iter/4;