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- 资源描述：
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基于OFDM系统信道估计以及帧同步算法研究,获取更多毕业论文/毕业设计,请登录360毕业设计网,,或加qq:604664738量身定做！
- 内容简介：
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附 录本论中所进行的仿真的算法及其结果如下：1Schmidl和Cox提出的最原始的帧同步算法在高斯信道下的仿真：算法function syn1p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(2*k-1)=0; x(2*k)=p(k);endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-80:80 for m=1:64 j=mod(d+m-1,148)+1; k=mod(d+m+64-1,148)+1; a(m)=(conj(r(j)*r(k); b(m)=(abs(r(k)2; end p(i)=sum(a); q(i)=sum(b); v(i)=(abs(p(i)2/(q(i)2); i=i+1; end plot(-40:120,v);结果： 2Schmidl和Cox的改进算法之一在高斯信道下的仿真算法：function syn2p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(2*k-1)=0; x(2*k)=p(k);endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-80:80 for m=1:64 j=mod(d+m-1,148)+1; k=mod(d+m+64-1,148)+1; a(m)=(conj(r(j)*r(k); b(m)=(abs(r(k)2; endp(i)=sum(a); q(i)=sum(b); i=i+1; end for d=1:161 for t=1:15 e=mod(d+t-2,161)+1; p1(t)=(abs(p(e)2; q1(t)=q(e)2; end p2(d)=sum(p1); q2(d)=sum(q1); v(d)=p2(d)/q2(d); end plot(-30:130,v);结果：3Schmidl和Cox的改进算法之二在高斯信道下的仿真：算法:function syn7p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(k+32)=p(k); x(k+64)=-p(k); x(k+96)=-p(k); x(k)=p(k);endfor k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-30:170 for m=1:32 j=mod(d+m+20-1,148)+1; k=mod(d+m+20+32-1,148)+1; a(m)=(conj(r(j)*r(k); b(m)=(abs(r(k)2; end for m=1:32 j=mod(d+m+20+64-1,148)+1; k=mod(d+m+20+64+32-1,148)+1; a1(m)=(conj(r(j)*r(k); b1(m)=(abs(r(k)2; end p(i)=sum(a)+sum(a1); q(i)=sum(b)+sum(b1); v(i)=(abs(p(i)2/(q(i)2); i=i+1; end plot(-80:120,v);结果：4Schmidl和Cox的原始算法在瑞利信道下的仿真：算法：function syn3p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(2*k-1)=0; x(2*k)=p(k);endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = raylcdf(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-80:80 for m=1:64 j=mod(d+m-1,148)+1; k=mod(d+m+64-1,148)+1; a(m)=(conj(r(j)*r(k); b(m)=(abs(r(k)2; end p(i)=sum(a); q(i)=sum(b); v(i)=(abs(p(i)2/(q(i)2); i=i+1; end plot(-40:120,v); 结果：5Schmidl和Cox的改进算法一在瑞利信道下的仿真：算法：function syn4p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(2*k-1)=0; x(2*k)=p(k);endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = raylcdf(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-80:80 for m=1:64 j=mod(d+m-1,148)+1; k=mod(d+m+64-1,148)+1; a(m)=(conj(r(j)*r(k); b(m)=(abs(r(k)2; end p(i)=sum(a); q(i)=sum(b); i=i+1; end for d=1:161 for t=1:25 e=mod(d+t-2,161)+1; p1(t)=(abs(p(e)2; q1(t)=q(e)2; end p2(d)=sum(p1)/25; q2(d)=sum(q1)/25; v(d)=p2(d)/q2(d); end plot(-40:120,v);结果：6基于cp的盲估计算法：算法：function syn6p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);for k=1:32 x(2*k-1)=0; x(2*k)=p(k);endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,10); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end i=1; for d=-80:80 for m=1:20 j=mod(d-m-1,148)+1; k=mod(d-m+128-1,148)+1; a(m)=(conj(r(k)*r(j); end p(i)=sum(a); v(i)=abs(p(i); i=i+1; end plot(-80:80,v);结果：7细同步算法： function syn5p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);p1=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);p2=ifft(p1);p3=ifft(p);for k=1:32 x(2*k-1)=p2(k)+1; x(2*k)=p2(k)+1;endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,5); d3(1)=1;for b=1:10for k=1:128 for a=1:128 r1(a)= r(20+a)*exp(-2i*pi*a*k/128); end d(k)=sum(r1)*exp(-2i*pi*d3(b)*k/128)/(1280.5); d1(k)=d(k)/x(k); d2(k)=angle(d1(k)*128/(2*pi*k); end d4(b)=sum(d2)/128; d3(b+1)=abs(d3(b)-d4(b); end for k=1:11 d3(k)=abs(d3(k)-0.25); end plot(1:11,d3); 结果：8基于信号重构的同步跟踪算法：function syn9p=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);p1=shift2mask(1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1,32);p2=ifft(p1);p3=ifft(p);for k=1:32 x(2*k-1)=p2(k)+1; x(2*k)=p2(k)+1;endfor k=1:64 x(64+k)=x(k);end for k=1:128 for a=1:128 x1(k)= x(k)*exp(2i*pi*a*k/128); end s1(k)=sum(x1)/(1280.5); end for k=1:20 s(k)=s1(108+k); end for k=1:128 s(20+k)=s1(k); end r = awgn(s,5); r1=r; for k=1:138 r(k+10)=r(k+10)+r1(k); end d3(1)=1;for b=1:10for k=1:128 for a=1:128 r1(a)= r(20+a)*exp(-2i*pi*a*k/128); end d(k)=sum(r1)*exp(-2i*pi*d3(b)*k/128)/(1280.5); d1(k)=d(k)/x(k); d2(k)=angle(d1(k)*128/(2*pi*k); end d4(b)=sum(d2)/128; d3(b+1)=abs(d3(b)-d4(b); end for b=1:10 for k=1:128 t(b,k)=d
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