[算法] OFDM信号的调制与解调详解(完整仿真代码)

OFDM信号调制解调原理与Python仿真
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OFDM信号的调制与解调详解


一、数学原理

OFDM(正交频分复用)的核心思想是将高速数据流分割为多个低速子流,通过相互正交的子载波并行传输。其数学基础是离散傅里叶变换(DFT)奈奎斯特采样定理

关键方程:

  1. 时域信号: s [ n ] = 1 N ∑ k = 0 N − 1 X [ k ] e j 2 π k n / N s[n] = \frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1} X[k] e^{j2\pi kn/N} s[n]=N1k=0N1X[k]ej2πkn/N
  2. 频域信号: X [ k ] = ∑ n = 0 N − 1 s [ n ] e − j 2 π k n / N X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} s[n] e^{-j2\pi kn/N} X[k]=n=0N1s[n]ej2πkn/N
  3. 正交性: 1 N ∑ n = 0 N − 1 e j 2 π ( k − m ) n / N = δ [ k − m ] \frac{1}{N}\sum_{n=0}^{N-1} e^{j2\pi (k-m)n/N} = \delta[k-m] N1n=0N1ej2π(km)n/N=δ[km]
二、调制解调流程
调制过程(发送端):
  1. 数据映射:将输入的二进制比特流通过QAM调制映射为复数符号。例如在4-QAM中,每2个比特映射为一个复数符号(00→-1-j, 01→-1+j, 10→1-j, 11→1+j)

  2. 串并转换:将串行的符号流转换为N路并行数据,每个符号对应一个子载波

    符号1
    子载波1
    子载波2
    符号2
    子载波3
    子载波4
  3. IFFT变换:对并行的频域符号进行逆快速傅里叶变换,转换为时域信号
    s [ n ] = 1 N ∑ k = 0 N − 1 X [ k ] e j 2 π k n / N s[n] = \frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}X[k]e^{j2\pi kn/N} s[n]=N1k=0N1X[k]ej2πkn/N

  4. 加循环前缀:复制每个OFDM符号尾部的CP个采样点,添加到符号开头

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