【OFDM仿真】基于matlab的CP-OFDM传输链路仿真

​✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

摘要: 正交频分复用 (OFDM) 技术凭借其抗多径衰落能力强、频谱利用率高等优点，广泛应用于现代无线通信系统中。循环前缀 (CP) 的引入进一步增强了OFDM系统的抗干扰能力。本文将详细阐述基于Matlab的CP-OFDM传输链路仿真过程，涵盖信道模型的建立、OFDM调制解调、CP的添加与去除以及性能评估等关键环节。通过仿真结果，分析CP长度、信噪比等参数对系统误码率 (BER) 的影响，验证CP-OFDM技术的有效性。

关键词: OFDM; 循环前缀; Matlab仿真; 多径衰落; 误码率

1. 引言

随着移动通信技术的飞速发展，对无线通信系统的传输速率和可靠性提出了越来越高的要求。多径衰落是无线信道中普遍存在的现象，它会造成符号间干扰 (ISI)，严重影响系统性能。OFDM技术通过将宽带信道分解成多个正交的窄带子载波，有效地降低了ISI的影响，从而提高了系统的抗多径衰落能力。然而，子载波间的正交性要求严格的同步条件，而多径时延扩展会破坏这种正交性。为了解决这个问题，循环前缀 (CP) 被引入到OFDM系统中。CP是OFDM符号末尾的一部分数据复制到符号的起始部分，其长度至少要大于信道的最大多径时延扩展。通过CP，可以有效地消除ISI，保证子载波间的正交性，从而提高系统的性能。

本文旨在利用Matlab平台，对CP-OFDM传输链路进行仿真，深入研究CP长度、信噪比 (SNR) 等参数对系统BER的影响，并分析其性能特点。

2. 系统模型

本文设计的CP-OFDM系统模型主要包括以下几个部分：

(1) 数据源: 产生随机的二进制数据流，作为OFDM系统的输入。

(2) 调制: 将二进制数据流进行映射，常用的调制方式包括BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM等。本文采用QPSK调制。

(3) 串并转换: 将串行数据流转换为并行数据流，每个子载波对应一个并行数据流的分支。

(4) IDFT: 对并行数据流进行逆离散傅里叶变换 (IDFT)，将时域信号转换为频域信号。

(5) 循环前缀添加: 将OFDM符号末尾的CP长度的数据复制到符号的起始部分，形成新的OFDM符号。CP长度的选择需要根据信道的多径时延扩展来确定。

(6) 信道模型: 本文采用瑞利衰落信道模型模拟无线信道的多径效应。瑞利衰落信道模型能够较好地描述无线信道中的多径衰落特性，其参数包括多径时延和信道增益。

(7) 加性高斯白噪声 (AWGN): 在经过信道传输后，添加AWGN噪声模拟实际信道中的噪声干扰。

(8) 循环前缀去除: 在接收端，去除OFDM符号起始部分的CP。

(9) DFT: 对接收信号进行离散傅里叶变换 (DFT)，将时域信号转换回频域信号。

(10) 解调: 根据调制方式对接收信号进行解调，将频域信号转换为二进制数据流。

(11) 并串转换: 将并行数据流转换为串行数据流。

(12) 性能评估: 将接收到的二进制数据流与发送的数据流进行比较，计算系统误码率 (BER)。

3. Matlab仿真实现

本文利用Matlab软件，编写程序实现上述CP-OFDM系统模型。程序主要包括以下几个函数：

• ofdm_mod.m：实现OFDM调制，包括串并转换、IDFT和CP添加。

• channel.m：实现瑞利衰落信道模型。

• ofdm_demod.m：实现OFDM解调，包括CP去除、DFT和并串转换。

• ber_calculation.m：计算系统误码率。

具体的Matlab代码实现较为复杂，篇幅有限，在此不再赘述。关键代码段包括IDFT和DFT的实现，瑞利衰落信道的生成以及AWGN噪声的添加。

4. 仿真结果与分析

通过改变CP长度和SNR等参数，进行多次仿真实验，得到不同参数下的BER曲线。仿真结果表明：

• 增加CP长度可以有效降低BER，尤其在多径时延扩展较大的情况下，其效果更为显著。这是因为较长的CP可以更有效地消除ISI。

• 提高SNR可以降低BER。这是因为更高的SNR意味着信道中噪声的干扰更小，接收信号的质量更好。

• 在一定的SNR范围内，BER随着SNR的增加而呈指数下降，符合AWGN信道的理论特性。

具体的仿真曲线图将在论文的附录中给出。

5. 结论

本文基于Matlab平台，对CP-OFDM传输链路进行了仿真，并分析了CP长度和SNR等参数对系统BER的影响。仿真结果验证了CP-OFDM技术在抗多径衰落和提高系统可靠性方面的有效性。未来的研究可以进一步考虑更复杂的信道模型、更高级的调制方式以及各种信道编码技术，以提高OFDM系统的性能。 此外，可以研究不同CP长度下的计算复杂度，寻找CP长度与系统性能之间的最佳平衡点。

📣 部分代码

M_order_data = 64; % data modulation order, chosen based on my calculations

QAM_order_pilot = 2; % modulation order for training symbols

nB_data = log2(QAM_order_data); % number of bits per data symbol

nB_pilot = log2(QAM_order_pilot); % number of bits per pilot symbol

number_of_frames = 200;

number_of_pilots_per_frame = 1;

number_of_data_per_frame = 15;

frame_length = number_of_pilots_per_frame + number_of_data_per_frame; % number of symbols per frame

%% Generate the data streams.

tx_data = randi([0, QAM_order_data-1], nu

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]郑紫微,杨知行,朱义胜,等.存在非线性失真和相位噪声影响的CP-OFDM与TDS-OFDM数字电视地面广播传输系统的性能分析[J].电子学报, 2004.DOI:CNKI:SUN:DZXU.0.2004-10-009.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇