El profesor Xia habla sobre la simulación del sistema de comunicación OFDM.
? Ha estado soleado y con niebla recientemente. Lo más doloroso es la prueba del sistema de comunicación OFDM la próxima semana. Mis compañeros de clase deben tener mayor imaginación que yo. Muchos estudiantes me preguntaron cómo hacer este OFDM. También hablaré brevemente sobre el sistema OFDM bajo el canal gaussiano. De hecho, también hablaré sobre OFDM bajo los canales Rayleigh y Rician. Pero no preguntes, es un poco difícil.
Nos comunicaron que estaban renovando banda ancha y cableado, pero no fue así. ¿Deberíamos luchar por la fuerza o deberíamos tener algo de sentido común?
Codificación fuente: Céntrese en la compresión de la capacidad de la señal para mejorar la eficiencia de la transmisión.
Codificación de canal: inserte información redundante en el canal variable para aumentar la estabilidad de la transmisión (CP (prefijo cíclico) se inserta en el OFDM diseñado y la señal piloto es información redundante).
Modulación de señal: Conversión de un flujo de bits en una forma de onda estable para su transmisión.
Por ejemplo: sint? Entonces qué. pecado2t? Es un par de señales ortogonales, porque sint*sin2t está en el intervalo de entrada xk
sn = IFFT(xk);? ¿Salida de secuencia de número de serie después de IFFT
? Se puede obtener la curva IFFT después de ingresar la secuencia.
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Utiliza la fórmula: f(t)=∑fk e(j . 2πδf kt).
Para la modulación QPSK, hay dos bits en el símbolo OFDM.
(¿El número de bits correspondientes a los símbolos OFDM y esquemas de modulación: (QPSK: 2), (16QAM: 4), (64QAM: 6?)
Encontrar el adjunto según al portador de fórmula.
Porcentaje de subportadora
e 1 = exp(1i * 2 * pi * f * t);
E2 = exp(1i * 2 * pi * f * t * 2);
E3 = exp(1i * 2 * pi * f * t * 3);
E4 = exp(1i * 2 * pi * f * t * 4);
Expresión de señal compleja de banda base OFDM
ST = d 1 * e 1 D2 * E2 D3 * E3 D4 * E4;? Expande la fórmula anterior.
Haz un dibujo de San Pedro.
Comparamos las imágenes st y sn de arriba.
(La imagen superior es la parte real, la imagen inferior es la parte imaginaria)
Sorprendentemente, encontramos que el gráfico después de IFFT es el valor discreto del gráfico de la fórmula. Por lo tanto, el sistema OFDM tiene una relación inseparable con las series de Fourier, como Cowherd and the Weaver Girl, Yang Guifei y Tang Xuanzong, Calabash Boy y Grandpa. . . . . ¿Esto parece un poco extraño
? Por lo tanto, la función del módulo IFFT equivale a decir: No te molestes en enviar N señales subportadoras, calcularé directamente lo que superpondrás en el aire. La función del módulo FFT equivale a decir: No uses el; Método de integración antiguo para eliminar otras subportadoras ortogonales. Déjame ayudarte a calcular todas las N señales portadoras a la vez.
Finalmente, el diseño está a punto de continuar. Hay mucho por delante y estoy exhausto. Resulta que escribir artículos es tan difícil que creo que Sima Qian es mejor que un toro. .
Hablemos primero del canal gaussiano más simple. vamos.
Como se mencionó anteriormente, la transformada de Fourier juega un papel importante en el sistema OFDM, por lo que utilizamos algoritmos IFFT y FFT en la simulación del sistema OFDM.
La señal gaussiana añade ruido blanco gaussiano a la señal a través de este canal.
En la simulación del sistema de comunicación maltab, utilizamos AWGN (TRDATA 1, SNR, 'medición real'); una función que añade ruido blanco gaussiano a la señal TrData1.
Después de que la señal pasa por el canal inalámbrico, su amplitud de señal es aleatoria, es decir, se desvanece y su envolvente obedece a la distribución de Rayleigh.
La señal recibida tiene cuatro efectos: 1. Sombra 2. Distancia 3. Múltiplex 4. Desplazamiento Doppler.
En pocas palabras, el canal de Rician tiene un componente DC más que el canal de Rayleigh.
Esto es lo que llamamos prefijo cíclico, entonces, ¿por qué necesitamos agregar la información redundante del prefijo cíclico CP? Para resistir la ICI (interferencia entre portadoras) causada por efectos de trayectorias múltiples, también debe tenerse en cuenta que CP ocupa aproximadamente 1/15 de los recursos de cada símbolo OFDM.
Inserte información de la señal piloto a través de la secuencia de entrenamiento, estime el canal en tiempo real y luego corrija la señal para reducir la tasa de error de bits durante la demodulación.
Remitente:
Paso 1: ¿Generar una secuencia aleatoria? Signal=rand(1, para*Ns*2)>0.5
Entre ellos, establecemos el número de subportadoras para la transmisión en paralelo.
Ns es el número de señales OFDM en la estructura de la trama.
Paso 2: Realizar la conversión de serie a paralelo.
Conversión en serie y paralelo en una función de configuración de funciones muy importante
Su uso es: SIG para = shape(signal, para, ns * 2); *Señales de 2 columnas.
Reformar (a, m, n); primero divida la matriz A en columnas y luego empalme en un vector de tamaño m * n.
El tercer paso: QPSK modulación.
(1) Divida los datos en dos canales, canal I y canal Q.
La función se ve así:
Para j=1: Ns
ich(:,j)=SigPara(:,2*j-1) ;
qch(:,j)=SigPara(:,2 * j);
End
(2) Obtener los datos de entrada según QPSK relación cartográfica.
kmod=1. /sqrt(2);
ich1=ich. * kmod
qch1=qch. *kmod? Relación de mapeo QPSK
Paso 4: Insertar intervalo de guardia
ich3=[ich2(fl-gl 1:fl,);ich 2];
qch3= [qch2(fl-gl 1: fl,:); qch 2];
Elegimos gl = 32: copiamos los últimos 32 conjuntos de datos de la señal y los agregamos a la señal original - para mejorar tolerancia a fallos.
Paso 5: Conversión de paralelo a serie
ich4=reshape(ich3, 1, (fl GL)* Ns);
qch4=reshape( qch3 , 1, (fl GL)* Ns);
Forma datos de transmisión múltiple: trdata1 = ich4 qch4. * sqrt(-1);
Paso 6: Agregue ruido blanco gaussiano a los datos transmitidos.
ReData=awgn(TrData1,SNR,'medición real');
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Receptor:
Paso 1: Eliminar el intervalo de guardia.
(1) para copiar datos.
idata = real(ReData); Porcentaje de parte real después de agregar ruido
qdata = imag(ReData); Porcentaje de parte imaginaria después de agregar ruido
( 2) Conversión de datos de serie a paralelo
idata1 = reshape(idata, fl gl, Ns);
qdata1 = reshape(qdata, fl gl, Ns);
(3) Eliminar intervalo de protección
idata 2 = idata 1(GL 1: GL fl,
qdata 2 = qdata 1(GL 1: GL fl,); ,) ;
Los datos en cada columna de idata1 desde gl 1 hasta gl fl constituyen iadta2.
Paso 2: Transformada rápida de Fourier
Paso 3: Demodulación QPSK:
(1) ¿Datos convertidos FFT/komd?
? (2) Conversión en serie paralela
(3) Señal de recombinación
Paso 4: juicio de muestreo
ReSig = Res gt0.5 para la recombinación anterior Después; Se analiza la señal, la señal mayor que 0,5 se asigna a 1 y la señal menor que 0,5 se asigna a 0.
Paso 5: Calcula la probabilidad de error.
err = 0;
Para I = 1: para * Ns * 2
if (Signal(i)~=ReSig(i))
err = err 1; Obtiene el número de códigos de error.
End
End
PE = err/(para * Ns * 2);
Obtiene múltiples conjuntos de señales a valores de relación de ruido. Al agregar un canal gaussiano, puede obtener la curva snr-Pe
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La imagen muestra OFDM (sin estimación de canal) bajo el canal Rayleigh.
Se puede ver que cuando se agregan el desplazamiento de frecuencia Doppler y de trayectos múltiples, la tasa de error de bits del canal aumenta de 3 a aproximadamente 30, y el canal de Rayleigh destruye por completo la transmisión de la señal.
Introduciendo señales de piloto
Estamos agregando pilotos de pelotón y pilotos de pelotón.
A = [A; R] ¿Insertar esta fila? Interpolación
Agregar arranque entre líneas:
ich2= [zeros(fl,1) ich21(:,[1:Ns/2]) zeros(fl,1) ich21 (: ,[Ns/2 1:Ns]) zeros(fl,1)];
Agregar piloto entre líneas:
ich 2 =[zero(1,( Ns 3)) ich2 (1: fl/2,); cero (1, (Ns 3));
Resultados de la suma:
Después de agregar la señal piloto, se puede utilizar el algoritmo LS para estimar el canal.
Principio básico del algoritmo LS: ¿Y = HX N? donde n es la señal de ruido, h es la respuesta de frecuencia del canal e y y x son las respuestas de las señales de salida y entrada.
Bajo un canal ideal: H’ = entrada Y/X dividida por salida (donde Y es la señal después de pasar por el canal Rayleigh), se puede obtener una estimación de la respuesta en frecuencia H’.
Utilizamos el H ' obtenido para calcular la estimación de X a su vez: X' = Y/H '? Obtenga nuevos aportes. x’ se somete a un posterior procesamiento de despilotamiento.
Para j = 1: (Ns 3)
Para i = 1: (párrafo 3)
Hls(i,j) = idata21(i, j). /ich2(i,j);
ixg(i,j) = idata21(i,j). /Hls(i,j);
hls(i,j) = qdata21(i,j). /qch2(i,j);
qxg(i,j) = qdata21(i,j). / hls(i, j);
Fin
Fin
Diagrama de tasa de error de bits después de agregar la estimación del canal:
En OFDM En En el sistema, cuando solo hay ruido blanco gaussiano, el impacto del sistema OFDM es muy pequeño y las ventajas del diseño OFDM en canales gaussianos son muy pequeñas.
Pero en el canal Rayleigh, la señal piloto OFDM, el CP y la estimación del canal protegen la señal transmitida. En el caso de recibir trayectos múltiples y desplazamiento de frecuencia Doppler, la señal original se puede restaurar de manera efectiva.
En el sistema OFDM-Rayleigh sin estimación de canal, el desplazamiento de frecuencia multitrayecto, rango, sombra y Doppler causan graves interferencias en la señal. Al no poder transmitir normalmente, la tasa de error de bits es grave.
. . . . . . . Estoy cansado de escribir. Puede haber algunos errores en él. Por favor corrígeme.