《宽带无线接入技术》仿真实验一OFDM系统的Matlab仿真Word文件下载.docx
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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，要求得到的BER曲线较为平滑。
（比较不同的信道AWGN和瑞丽）
得到不同长度CP的BER曲线对比图
得到没有信道均衡与有信道均衡的BER曲线对比图
要求三：
请双面打印，按规定时间提交实验报告
三、仿真方案详细设计
OFDM系统框图实现：
bit
噪声
此次仿真实验主要分为两个部分：
第一个是完成OFDM整个系统的仿真，主要包括星座映射（码元映射，16QAM）、IFFT、加保护间隔（CP的长度要大于多径时延的长度才能减小误码率）、经过信道的衰减（瑞丽信道）、去保护间隔、FFT、信道均衡、星座逆映射，也就是上述框图中DA转换和射频不做；
第二个是完成对BER的性能仿真，其中包括比较两种不同的信道（AWGN和瑞丽）、比较不同长度CP、比较没有信道均衡与有信道均衡这三种BER性能的对比。
其中AWGN信道就是复高斯信道，只需要加一个复高斯噪声，没有经过信道的衰落，所以最后也没有信道均衡这一步；
瑞丽信道相当于是加了复高斯噪声以后再经过信道的衰落，所以最后需要信道均衡这一步。
四、仿真结果及结论
在对比不同CP长度这一个部分，从实验结果图可以看出，其实如果两种长度都是大于最大多径时延扩展的话，其实BER性能是差不多的，但是当CP的长度小于时延扩展的话，BER性能就会大大降低，误码率会高很多。
在有没有信道均衡这一对比中，我们很明显可以发现有信道均衡的结果比没有进行信道均衡的BER性能要很好，没有信道均衡的误码率是很高的。
这是比较不同的信道（AWGN和瑞丽）的结果图，从图中可以看出经过AWGN信道之后的性能要比瑞丽衰落的性能好很多，因为瑞丽要经历衰落，而AWGN只需要在发送信号上加一个复高斯白噪声。
五、总结与体会
这是这门课的第一次仿真实验，关于OFDM整个系统的原理我是完全清楚也是掌握了的，在将原理用代码的形式来呈现的过程中，不得不说，要比想象中的难一些，老师在课上已经很仔细地讲解了一遍如何编写代码，听课的时候感觉并不是很难，但是轮到自己操作，还是会有很多错误，特别是子载波的个数，加了保护间隔之后的长度，各种参数，很容易就混乱了，还有就是在循环的过程中，有些分不清一个循环体是在哪里结束的，总是要反复看很多遍才会理清顺序。
然后再对比不同长度CP的BER性能时，最开始是直接将Ng改为Ng1、Ng2，然后把后面的每一步都依次改，结果出来的图两个是重合的，还是太混乱了，最后还是全部换掉，用了一个大的循环加判断，看起来结构就清晰很多，也得到了相应的结果。
在有没有信道均衡这一部分，完成得还是比较简单的，这个是有信道均衡：
Xmode_r1（kk1）=Y./H;
然后这个是没有信道均衡：
Xmode_r2（kk1）=Y;
然后把后面的所有相关的参数都改成两个来实现，很容易就得到结果，结果也告诉我们信道均衡是很重要的一个部分，所以每一个系统都会尽量让信道均衡变得更加容易实现，让系统的性能更加的好。
在比较不同的信道（AWGN和瑞丽）这一部分，瑞丽衰落是老师一开始给我们讲解过的，虽然相较于AWGN要复杂一些，但是也是实现得比较快，AWGN其实只是加一个复高斯白噪声，没有经历衰落，更加简单。
总之，经过这一次仿真，对于OFDM整个系统的原理，我学到的已经不单单是在课上所接受的理论知识，动手仿真可以让一个知识的原理变得更加真实，而且很多理论或者对比，都完全可以通过仿真来实现，比如你想知道哪一种调制的姓名更好，动手仿真一定是告诉你答案的最好办法。
六、主要仿真代码
比较经历不同信道（AWGN和瑞丽）的BER性能：
clearall;
clc;
Powerdb=[0-5-11-17-23];
%信道功率（单位db）
Delay=[02578];
%多径时延（每一径到达的时刻）
Power=10.^（Powerdb/10）;
%将功率转化为非db
Ntap=length（Powerdb）;
%功率的长度
Lch=Delay（end）+1;
%信道的长度
M=16;
%采用16QAM调制方式
Nfft=64;
%子载波个数为64
Ng=Nfft/4;
%保护间隔的长度（大于多径时延的长度）
Nsym=Nfft+Ng;
%一个OFDM符号的总长
EbN0=[0:
5:
30];
%信噪比
N_iter=1000;
%实验验证次数
Nframe=3;
%一帧传送3个OFDM符号
Sigpow=0;
fori=0:
length（EbN0）
Neb1=0;
%一个信噪比一个误码率
Neb2=0;
forj=1:
N_iter
X=randint（1,Nfft*Nframe,M）;
%星座映射（映射为1到15的整数）
X_mod=qammod（X,M）;
%16QAM调制
X_Gl=zeros（1,Nframe*Nsym）;
%初始化发送的信号
kk1=1:
Nfft;
kk2=1:
Nsym;
fork=1:
Nframe
X_shift=X_mod（kk1）;
%取出一个OFDM符号
x=ifft（X_shift）;
%IFFT
X_Gl（kk2）=[x（Nfft-Ng+1:
Nfft）,x];
%加cp
kk1=kk1+Nfft;
%坐标移动
kk2=kk2+Nsym;
end
%经过信道的衰减
channel=（randn（1,Ntap）+randn（1,Ntap）*1i）.*sqrt（Power/2）;
%多径
h=zeros（1,Lch）;
%补零
h（Delay+1）=channel;
y=conv（X_Gl,h）;
%卷积
ifi==0
y1=y（1:
Nsym*Nframe）;
%取出一个OFDM符号，估算信号功率
Sigpow=Sigpow+y1*y1'
;
%总功率
continue;
%加高斯白噪声
snr=EbN0（i）;
noise_mag=sqrt（（10.^（-snr/10））*Sigpow/2）;
%噪声大小
awgn=noise_mag/sqrt
（2）*（randn（size（y））+randn（size（y））*1i）;
%瑞丽噪声
y_g1=y+awgn;
%瑞丽
y_g2=X_Gl+noise_mag/sqrt
（2）*（randn（size（X_Gl））+randn（size（X_Gl））*1i）;
%复高斯
H=fft（[h,zeros（1,Nfft-Lch）]）;
%FFT
y_r=y_g1（kk2）;
%经过瑞丽信道
y_rr=y_g2（kk2）;
%经过AWGN信道
y_r1=y_r（Ng+1:
Nsym）;
%去CP
y_rr1=y_rr（Ng+1:
Y1=fft（y_r1）;
Y2=fft（y_rr1）;
Xmode_r1（kk1）=Y1./H;
%信道均衡
Xmode_r2（kk1）=Y2;
%AWGN无需信道均衡
%坐标移动到下一帧
X_r1=qamdemod（Xmode_r1,M）;
%16QAM逆映射
X_r2=qamdemod（Xmode_r2,M）;
Neb1=Neb1+sum（sum（de2bi（X_r1,4）~=de2bi（X,4）））;
%计算瑞丽衰落后误码个数
Neb2=Neb2+sum（sum（de2bi（X_r2,4）~=de2bi（X,4）））;
%计算AWGN信道后误码个数
Sigpow=Sigpow/Nsym/Nframe/N_iter/4;
%计算平均功率
else
Ber1（i）=Neb1/（4*Nfft*N_iter*Nframe）;
%计算经过瑞丽衰落后的误码率
Ber2（i）=Neb2/（4*Nfft*N_iter*Nframe）;
%计算经过AWGN信道后的误码率
end
%画图
semilogy（EbN0,Ber1,'
-*'
）;
xlabel（'
EbN0[dB]'
ylabel（'
Ber'
holdon
semilogy（EbN0,Ber2,'
-*r'
legend（'
瑞丽信道'
'
AWGN信道'
不同CP长度对比的关键代码：
Ng=[Nfft/4,Nfft/2];
forn=1:
2%两个不同CP长度循环
Nsym=Nfft+Ng（n）;
信道有没有均衡对比的关键代码：
%信道无均衡
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