《宽带无线接入技术》实验报告 OFDM系统的Matlab仿真.docx
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《宽带无线接入技术》实验报告OFDM系统的Matlab仿真
Cc大学信息科学与工程学院
综合性设计性实验报告
专业：
学号：
姓名：
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：
2013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：
<一>要求一（对于OFDM系统的数据传输时，应该）：
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。
<二>要求二（对BER的性能仿真时）：
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。
三、仿真方案详细设计：
<一>OFDM基本原理:
OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）正交频分复用，它是由多载波调制技术发展而来。
其基本思想是把一路高速的数据流串并变换为N路的低速数据流再并行传输，因此数据流速度降为原来的1/N，具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力，特别适合高速无线数据传输。
OFDM是一种子载波相混叠的多载波技术，但由于OFDM选择时域相互正交的子载波，他们在频域虽然相互混叠，却能在接收端被分离出来。
OFDM信号频谱实际满足奈奎斯特准则即多个子载波之间不存在相互干扰。
OFDM信号的基带形式
Ts=Tsym/N
由于OFDM子载波之间满足正交性，因此可以采用离散傅立叶变换（DFT）表示信号。
直接进行IDFT/DFT变换，算法复杂度为O（N2），计算量非常大，但如果采用IFFT/FFT来实现，则算法复杂度降低为O（N/2）（基2算法），极大降低了OFDM系统的实现难度。
从频域的角度来理解，每个OFDM符号在其周期内包括多个非零的子载波，因此，其频谱可以看做是周期为T的矩形模型频谱与各个子载波频率上的函数的卷积。
同时，为了消除码间干扰，需要在OFDM的每个符号中插入保护时间，只要保护时间大于多径时延扩展，则一个符号的多径分量不会干扰相邻符号。
保护时间内可以完全不发送信号。
但此时由于多径效应的影响，子载波可能不能保持相互正交，从而引入了子载波间干扰。
保护时间内发送全零信号时，由于多径效应，从而会造成的子载波间干扰（ICI）。
为了减小ICI，OFDM符号可以在保护时间内发送循环扩展信号，称为循环前缀（CP）。
循环前缀是将OFDM符号尾部的信号搬移到头部构成的。
这样可以保证有时延的OFDM信号在FFT积分周期内总是具有整倍数周期。
因此只要多径延时小于保护时间，就不会造成载波间干扰
还有，OFDM系统设计关键参数：
1、保护间隔2、符号周期3、子载波的数目4、载波间隔
参数确定如下：
1.确定保护间隔：
根据经验，一般选择保护间隔时间长度为时延扩展均方根值的2到4倍。
2.选择符号周期：
考虑到保护间隔所带来的信息传输效率的损失和系统的实现复杂度以及系统的峰值平均功率比等因素，在实际系统中，一般选择符号周期长度至少是保护间隔长度的5倍。
3、确定子载波的数量：
子载波的数量可以直接利用-3dB带宽除以子载波间隔得到；或者可以利用所要求的比特速率除以每个子信道中的比特速率来确定子载波的数量；每个子信道中传输的比特速率有调制类型、编码速率以及符号速度来确定。
<二>、系统框图：
1、总括框图：
（实验总图框架）
2、发射机与接收机：
<三>、仿真设计：
（1）发送部分
①对产生的0、1比特流进行16QAM调制，映射到星座图上，即将数据变为复平面内的数据；
②将变换后的数据进行串并转换进行IFFT变换后在进行并串转换。
为了避免多径造传播成的ISI干扰，要对每一个OFDM符号加循环前缀（CP）。
为了避免码间干扰，CP中的信号与对应OFDM符号尾部宽度为Tg的部分相同，Tg为人为设定。
本实验中为OFDM符号长度的1/4。
③加保护间隔。
为了最大限度的消除码间干扰，该保护间隔一般大于多径信道的最大时延，这样一个符号的多径干扰就不会对下一个符号造成干扰。
将产生的OFDM符号组成一个串行序列，即组帧。
（2）信道部分：
采用多径信道，加高斯白噪声。
详细设计为后附代码。
（3）接收部分：
①解帧，将接收的序列分解为一个个独立的OFDM符号。
②去掉保护间隔，将加在每个符号前的保护间隔去掉。
③将去掉保护间隔的OFDM符号进行串并转换，为下一步快速傅里叶变换做准备。
④将并行的信号进行快速傅里叶变换得到对应的时域信号。
⑤进行并串转换，再进行QAM解调，解调之前要进行均衡处理。
解调之后得到之前生成的0、1比特流。
四、实验仿真结果及结论：
<一>实验仿真结果（得到的误码率曲线）：
<二>实验结论：
由上图可以看出，随着信噪比的不断增大，误码率在不断地减小，而且输入信号的信噪比越大，影响越明显。
究其原因，主要是随着信噪比的增加，噪声功率有所下降，因而误码率也随之下降。
从而可以知道：
OFDM的带外衰减是比较慢的。
随着载波数目增大，OFDM信号的带外衰减也增加了；使OFDM信号的带外衰减更快，可以采用对单个OFDM符号加窗的办法。
OFDM的窗函数可以使信号的幅度在符号边界更平滑的过渡到0。
通过实验过程可以知道：
接收机正常工作以前，OFDM系统至少要完成两类同步任务：
1、时域同步，要求OFDM系统确定符号边界，并且提取出最佳的采样时钟，从而减小载波干扰（ICI）和码间干扰（ISI）造成的影响。
2、频域同步，要求系统估计和校正接收信号的载波偏移。
五、总结与体会：
<一>实验总结：
通过将近五次左右的实验课程，使得我又加深了对于OFDM的理解，让我学会了许多新的知识，比如如何增加码元时间同步误差、比如频率同步误差造成的OFDM系统产生子载波间干扰的问题以及如何增加频率同步误差的问题等。
从而，这几次实验在我们学习了理论知识的基础上，在建立OFDM仿真模型时，运用我们所学过的matlab基础知识编写了一个完成基本功能的OFDM系统，在仿真的基础上对子载波采用16QAM调制并对其在不同的噪声信道下的性能进行了分析。
通过实验的仿真结果分析，最终我得出结论：
随着信噪比的不断增大，误码率却在不断地减小，而且输入信号的信噪比越大，影响越明显。
究其原因，主要是随着信噪比的增加，噪声功率有所下降，而误码率也随之下降，对于这种结果，也基本上市符合我所学过的理论知识。
而且，本实验在对OFDM技术实现原理进行介绍的基础上，运用仿真结果也间接证明了在相同的条件下，OFDM传输系统的性能明显优于传统的单载波传输系统，更适于在存在多径干扰的信道中进行传输。
而对于以前我可以说是从未接触过的OFDM技术，经过我通过图书馆、上网查资料等，我发现由于其独特的优点便利的使用方法及途径，它在无线接入和宽带移动通信等各种前沿领域中都具有广阔的应用前景和几乎无限的发展空间。
我想：
经过我的努力，我定要把它学好！
<二>实验体会：
通过本次实验，使得我加深了对于OFDM系统的理解，更加巩固了老师在课堂上所教的知识。
而且，随着实验的进程，我发现了一些新的知识和问题，但所幸的是，这些小问题都在通过我和同学们的讨论下得以破解。
也是通过这么几次的OFDM系统实验，使得我对用matlab对OFDM系统进行设计的流程又有了更加深刻的了解和体会，从而，对于本次实验的内容，也有了初步的理解和掌握；知道了以后在对OFDM系统进行设计的时候知道该如何去操作matlab软件，但是所不足的是，对理论性知识掌握程度不够。
也是通过这次实验，使我了解了基于matlab对OFDM系统进行设计的方法，也让我明白了对于OFDM系统进行设计的方法以及效果等有很多，但这次试验只弄出了其中很少的一部分。
从而，通过此次实验，让我了解了OFDM系统进行设计的原理和算法，熟悉了matlab的应用有助于对OFDM系统进行设计方法的学习和掌握。
但是。
在实验的过程中，我还是遇到了许许多多的问题，比如说在刚开始学的时候始终搞不明白它的原理、对正交子载波的正交性不理解、对多径信道不理解等；最后经过与老师讨论、与同学切磋和去图书馆查资料，再加上自己反复的研究，最后终于解决了这些绊脚石。
同时，在解决这些各种各样的问题的过程中，也让我对matlab仿真有了一个新的认识，在仿真过程中会出现很多意想不到的错误，它需要我耐心的去调试、改正等等。
总而言之，言而总之，通过这次实验，使得我基本上掌握了对OFDM系统进行设计操作的基本方法，了解了其设计的一些基础算法；我会在以后的学习中，更加努力，既注重理论性的学习，又要对OFDM系统设计做一些更加具体、更加有针对性的、精确性的操作，也希望在下次试验中不再范同样的错误。
增强使用MATLAB的能力。
总而言之，一切都要以实践为前提，实验是必不可少的！
实力是必要的根本。
六、实验主要仿真代码：
%OFDM_decode.m
clearall;clc;
%——————————————参数设置————————————
P_pdB=[0-8-17-21-25];%信道抽头功率，单位：
dB
C_Delay=[03568];%信道延时'sample'
Power=10.^（P_pdB/10）;%信道抽头
Channeltap_L=leTgth（P_pdB）;%信道抽头长度
Channel_L=max（C_Delay）+1;%信道长度
M=16;%16QAM调制参数
FFT_L=128;%FFT长度
Tg=FFT_L/4;%循环前缀的长度，长度为单个OFDM符号长度的1/4
SYM_L=FFT_L+Tg;%加了循环前缀的单个OFDM符号的长度
EbN0=[0:
5:
30];%信噪比
N_iter=1000;%每个信噪比的迭代次数
signal_p=0;%信号功率初始化，初始值为0
%————————————不同信噪比下进行OFDM实验——————————————
fork=0:
length（EbN0）
randn（'state',0）;rand（'state',0）;
Neb=0;%初始错误的码元个数
form=1:
N_iter
X=randint（1,FFT_L,M）;
Xmod=qammod（X,M）;%16QAM调制
%——————————iFFT变换————————————
kk1=FFT_L/2+1:
FFT_L;kk2=1:
FFT_L/2;
X_shift=[Xmod（kk1）Xmod（kk2）];
x=ifft（X_shift）;%逆傅里叶变换
x_g=[x（FFT_L-Tg+1:
FFT_L）,x];%加入保护间隔
%————————————多径信道衰落————————————
channel=（randn（1,Channeltap_L）+randn（1,Channeltap_L）*1i）.*sqrt（Power/2）;
%瑞利衰落
h=zeros（1,Channel_L）;h（C_Delay+1）=channel;%信道脉冲响应
y=conv（x_g,h）;%通过信道，时域卷积
%————————————只加高斯白噪声———————————
ifk==0
y1=y（1:
SYM_L）;signal_p=signal_p+y1*y1';
continue;
end
%加高斯白噪声
snr=EbN0（k）;
noise_mag=sqrt（（10.^（-snr/10）））;%噪声大小
awgn=noise_mag*（randn（size（y））+randn（size（y））*1i）;
y_g=y+awgn;
%信道的频率响应
H=fft（[h,zeros（1,FFT_L-Channel_L）]）;
H_shift（1:
FFT_L）=[H（kk1）,H（kk2）];
y_r=y_g（Tg+1:
SYM_L）;%去掉循环前缀
Y=fft（y_r）;
Y_shift=[Y（kk1）Y（kk2）];
%信道均衡
Xmode_r（1:
FFT_L）=Y_shift./H_shift;
X_r=qamdemod（Xmode_r*sqrt（10）,M）;%QAM解调
Neb=Neb+sum（sum（de2bi（X_r,4）~=de2bi（X,4）））;%统计错误比特数
end
ifk==0
signal_p=signal_p/SYM_L/N_iter;
else
Ber（k）=Neb/（4*FFT_L*N_iter）;
end
end
%——————————画误码率曲线————————————
semilogy（EbN0,Ber,'-*'）;
title（'误码率曲线'）
xlabel（'EbN0[dB]'）;ylabel（'Ber'）;
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