【MatlabOFDM仿真】基于LTE-FDD的OFDM下行无线传输链路设计与仿真附代码

原创于 2023-12-28 08:07:04 发布 · 1.2k 阅读

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本文详细介绍了在LTE-FDD移动通信系统中，如何设计和仿真基于OFDM的下行无线传输链路，包括子载波选择、循环前缀、导频信号配置、功率控制和调制方式，以及如何通过仿真评估性能。

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🔥 内容介绍

OFDM（正交频分复用）是一种在无线通信系统中广泛使用的调制技术，它能够有效地提高频谱利用率和抗多径干扰能力。LTE-FDD（长期演进-频分双工）是一种主流的移动通信标准，其下行链路采用了OFDM技术。本文将重点讨论基于LTE-FDD的OFDM下行无线传输链路设计与仿真。

首先，我们需要了解LTE-FDD的基本特点和无线传输链路结构。LTE-FDD采用了频分双工技术，即将上行和下行信号分配到不同的频段中进行传输，从而避免了上下行信号之间的干扰。在下行链路中，OFDM技术被用于将数据信号分割成多个子载波进行传输，以提高频谱利用率和抗多径干扰能力。

接下来，我们将介绍OFDM下行无线传输链路的设计要点。首先是子载波数量的确定，一般情况下会根据带宽和系统要求来确定子载波的数量。然后是循环前缀的添加，循环前缀是为了抵消多径传输引起的符号间干扰，其长度一般为符号长度的1/4。接着是导频信号的插入，导频信号用于信道估计和均衡，其位置和数量需要根据系统的要求来确定。最后是功率控制和调制方式的选择，这些都是影响系统性能的重要因素。

在设计完成后，我们可以利用仿真工具对OFDM下行无线传输链路进行仿真。仿真可以帮助我们验证设计的正确性和性能，同时也可以用于系统参数的优化和性能分析。在仿真过程中，我们需要考虑信道模型、多径干扰、噪声等因素对系统性能的影响，以及系统参数的选择对性能的影响。

总的来说，基于LTE-FDD的OFDM下行无线传输链路设计与仿真是一个复杂而又重要的课题。通过深入了解LTE-FDD和OFDM技术，合理设计无线传输链路，并利用仿真工具进行验证和分析，我们可以更好地理解系统的性能特点，从而为实际系统的部署和优化提供参考。希望本文能够对相关领域的研究和工程实践有所帮助。

📣 部分代码

% Script for MIMO LTE (mode 3)%% 开环空分复用，2个码字，2*2天线% QPSK,信道11，相关性lowclear allclear functionsdisp('Simulating the LTE Mode 3: Multiple Tx & Rx antrennas with open loop Spatial Multiplexing');%% initializationSNR_Vector = 2:2:20;BER_DLSCH_Vector = zeros(size(SNR_Vector)); % 传输层的BER (其实传输层用TrCh表示）BER_Physical_Vector = zeros(size(SNR_Vector)); % 物理层的BERnum_initialData = [7480,7736,7864,15264,15648,15840,22920,23432,23688]; % 这是自己算的对应每种调制方式的最开始的生成随机数据的大小，7480,7736,7864对应QPSK的第0、第5及其他子帧生成随机数据的大小，15264,15648,15840对应16QAM的第0、第5及其他子帧生成随机数据的大小，22920,23432,23688对应64QAM的第0、第5及其他子帧生成随机数据的大小% LTE_params = LTE_parameters( num_initialData,chanBandWidth,cpType,maxIter,PDSCH_Qm,NumTx,NumRx, NumLayer,NumCodeword,channelType,SNR,CorrelationLevel)LTE_params = LTE_parameters( 0,6,1,6,1,2,2, 2,2,11,0,1); % num_initialData和SNR还没有赋正确值switch LTE_params.PDSCH_Qm    case 1        Modulation_Type = 'QPSK';    case 2        Modulation_Type = '16QAM';    case 3        Modulation_Type = '64QAM';endswitch LTE_params.channel_type    case 1        channel_type = 'awgn channel model, fixed channel matrix';    case 2        channel_type = 'awgn model,random channel matrix';    case 3        channel_type = 'SCM';    case 4        channel_type = 'flat-low-mobility ';    case 5        channel_type = 'flat-high-mobility';    case 6        channel_type = 'frequency-selective-low-mobility';    case 7        channel_type = '% frequency-selective-high-mobility';    case 8        channel_type = 'EPA 0Hz';    case 9        channel_type = 'EPA 5Hz';    case 10        channel_type = 'EVA 5Hz';    case 11        channel_type = 'EVA 70Hz';    case 12        channel_type = 'ETU 70Hz';    case 13        channel_type = 'ETU 300Hz';    case 14        channel_type = 'for test';            endfprintf(1,'Modulation Type: %s, channel model: %s\n',Modulation_Type,channel_type);%% Simulation looptic;for idx = 1:length(SNR_Vector)    LTE_params.channel_SNR = SNR_Vector(idx);    maxNumErrs=1e5;     maxNumBits=1e6;    Measures_TrCh = zeros(3,1); %initialize BER output for TrCh layer    Measures_Phy = zeros(3,1); %initialize BER output for Physical layer     Ber_TrCh = comm.ErrorRate;    Ber_Phy = comm.ErrorRate;%     Rx_data1 = []; % 均衡后没有解调的数据，用于画星座图%     Rx_data2 = []; % 均衡后没有解调的数据，用于画星座图    nS = 0;    while (( Measures_TrCh(2)< maxNumErrs) && (Measures_TrCh(3) < maxNumBits))        if(nS==0)        LTE_params.DLSCH_dataGenerator = num_initialData(1);        else            if(nS == 10)                LTE_params.DLSCH_dataGenerator = num_initialData(2);            else                LTE_params.DLSCH_dataGenerator = num_initialData(3);            end        end        [ Tx_a1,Tx_a2,Rx_a1,Rx_a2,Tx_f1,Tx_f2,Rx_f1_hard,Rx_f2_hard,Tx_g1,Tx_g2,Rx_g1_hard,Rx_g2_hard,Rx_data_estimate,nVar,iters1,iters2] = LTE_openLoop_step( LTE_params,nS,LTE_params.channel_SNR);         % 记录Rx_data的值，用于画星座图%          Rx_data1 = [Rx_data1;Rx_data_estimate{1}];%          Rx_data2 = [Rx_data2;Rx_data_estimate{2}];         % Calculate  bit errors         % TrCh         dataIn_TrCh = [Tx_a1.',Tx_a2.'].';         dataOut_TrCh = [Rx_a1.',Rx_a2.'].';         % Physical         dataIn_Phy = [Tx_f1.',Tx_f2.'].';         dataIn_Phy = logical(dataIn_Phy); % 因为调用comm.ErrorRate需要logical          dataOut_Phy = [Rx_f1_hard.',Rx_f2_hard.'].';         Measures_TrCh = step(Ber_TrCh, dataIn_TrCh, dataOut_TrCh);         Measures_Phy = step(Ber_Phy, dataIn_Phy, dataOut_Phy);         fprintf(1,'TrCh: Bits processed %8d ; Errors found %5d BER = %g \r', Measures_TrCh(3), Measures_TrCh(2), Measures_TrCh(1));         fprintf(1,'Physical: Bits processed %8d ; Errors found %5d BER = %g \r', Measures_Phy(3), Measures_Phy(2), Measures_Phy(1));         % Update subframe number        nS = nS + 2;         if nS > 19,             nS = mod(nS, 20);         end;    end    BER_DLSCH_Vector(idx) = Measures_TrCh(1); % 传输层的BER (其实传输层用TrCh表示）    BER_Physical_Vector(idx) = Measures_Phy(1); % 物理层的BER    disp('TrCh BER:');    disp(BER_DLSCH_Vector);    disp('Physical BER:');    disp(BER_Physical_Vector);endtoc;% 确定title和legend的值Title1 = ['BER-SNR of TM3, ',Modulation_Type,', ',channel_type,', ',LTE_params.channel_MIMOChannel_CorrelationLevel];Title2 = ['Physical layer BER-SNR of TM3, ',Modulation_Type,', ',channel_type,', ',LTE_params.channel_MIMOChannel_CorrelationLevel];Legend = [Modulation_Type,' ,20MHz BW'];temp_idx = find(BER_DLSCH_Vector==0);temp = BER_DLSCH_Vector;temp(temp_idx) = 1e-8;FileName = ['TM3_',Modulation_Type,'_',channel_type,'_',LTE_params.channel_MIMOChannel_CorrelationLevel];save(FileName);figure(1);semilogy(SNR_Vector, temp);title(Title1);legend(Legend);xlabel('SNR (dB)');ylabel('BER');grid;figure(2);semilogy(SNR_Vector, BER_Physical_Vector);title(Title2);legend(Legend);xlabel('SNR (dB)');ylabel('BER');grid;FigureName1 =  [Modulation_Type,'_',channel_type,'_',LTE_params.channel_MIMOChannel_CorrelationLevel,'_TrCh_TM3.jpg'];FigureName2 =  [Modulation_Type,'_',channel_type,'_',LTE_params.channel_MIMOChannel_CorrelationLevel,'_Phy_TM3.jpg'];saveas(figure(1),FigureName1);saveas(figure(2),FigureName2);