✅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。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
摘要: 正交频分复用 (OFDM) 作为一种高效的无线通信技术,已广泛应用于各种无线通信系统。然而,OFDM 系统对载波频率偏移 (CFO) 非常敏感。本文在加性高斯白噪声 (AWGN) 信道下,研究了 OFDM 系统对不同 CFO 的误码率 (BER) 灵敏度。通过理论分析和仿真实验,我们深入探讨了 CFO 对 OFDM 信号的影响机制,并量化了不同 CFO 值对 BER 性能的劣化程度。研究结果表明,CFO 会导致子载波间干扰 (ICI),并显著降低 OFDM 系统的 BER 性能。此外,本文还分析了不同系统参数(如子载波数量、循环前缀长度等)对 CFO 灵敏度的影响,并提出了相应的应对策略,为 OFDM 系统的实际应用提供了理论指导和参考依据。
关键词: 正交频分复用 (OFDM), 载波频率偏移 (CFO), 误码率 (BER), 加性高斯白噪声 (AWGN), 子载波间干扰 (ICI)
1. 引言
无线通信技术的发展日新月异,对高速率、高可靠性的数据传输提出了更高的要求。正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 是一种多载波调制技术,因其具有频谱利用率高、抗多径衰落能力强等优点,被广泛应用于 4G、5G 以及未来的 6G 等无线通信系统中。然而,OFDM 系统也存在一些固有缺陷,例如对同步误差较为敏感。其中,载波频率偏移 (Carrier Frequency Offset, CFO) 是影响 OFDM 系统性能的重要因素之一。
CFO 是指接收端本地振荡器与发送端载波频率之间的偏差。这种偏差可能是由收发端晶振精度不高、多普勒效应、以及其他射频前端的非理想性等因素引起的。即使微小的 CFO 也会对 OFDM 信号的正交性产生破坏,导致子载波间干扰 (Inter-Carrier Interference, ICI) 和公共相位误差 (Common Phase Error, CPE),从而降低系统的误码率 (Bit Error Rate, BER) 性能。
因此,深入研究 CFO 对 OFDM 系统性能的影响,并提出相应的补偿策略,对于保证 OFDM 系统的稳定可靠运行至关重要。本文将在 AWGN 信道下,对 OFDM 系统在不同 CFO 条件下的 BER 灵敏度进行研究,并分析不同系统参数对 CFO 灵敏度的影响。
2. OFDM 系统模型及 CFO 影响分析
2.1 OFDM 系统模型
本文采用基本的 OFDM 系统模型,其发送端流程主要包括:串并转换、调制映射、逆快速傅里叶变换 (IFFT)、添加循环前缀 (CP)、并串转换、数字/模拟 (D/A) 转换以及上变频。接收端则执行相反的操作,包括:下变频、模拟/数字 (A/D) 转换、串并转换、去除循环前缀、快速傅里叶变换 (FFT)、解调映射以及并串转换。
假设 OFDM 系统有 N 个子载波,每个子载波带宽为 Δf,则子载波间隔满足正交性条件:Δf = 1/T,其中 T 为 OFDM 符号周期。添加循环前缀的目的是为了减轻多径衰落带来的符号间干扰 (ISI) 和子载波间干扰 (ICI)。
2.2 CFO 对 OFDM 信号的影响
假设发送端的 OFDM 信号为 s(t),接收端的信号为 r(t),考虑 CFO 的存在,则接收到的信号可以表示为:
r(t) = s(t) * exp(j2πf_e t) + n(t)
其中,f_e 为 CFO,n(t) 为 AWGN 信道中的加性噪声。将接收信号进行 FFT 变换后,第 k 个子载波的接收信号可以表示为:
R(k) = S(k) * exp(jπf_e T(1 - 1/N)) * sinc(πf_e T) + Σ_{l=0, l!=k}^{N-1} S(l) * exp(jπf_e T(1 - 1/N)) * sinc(π(f_e T + (l - k)/N)) + N(k)
其中,S(k) 和 N(k) 分别表示发送信号和噪声在第 k 个子载波上的 FFT 变换结果,sinc(x) = sin(x)/x。
从上式可以看出,CFO 主要带来两个方面的负面影响:
- 子载波间干扰 (ICI):
第二项表示来自其他子载波的干扰,CFO 的存在破坏了子载波间的正交性,导致 ICI。ICI 会降低信号的信噪比 (SNR),从而影响系统的 BER 性能。ICI 的强度与 CFO 的大小以及子载波间的距离有关。CFO 越大,子载波间的距离越小,则 ICI 越强。
- 公共相位误差 (CPE):
第一项中的 exp(jπf_e T(1 - 1/N)) 表示所有子载波都受到相同的相位旋转,即 CPE。CPE 可以通过相位跟踪算法进行补偿。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 周鹏,赵春明,史志华,等.AWGN信道中载波频偏影响下的PCC-OFDM系统性能分析[J].中国科学(E辑:信息科学), 2007.DOI:CNKI:SUN:JEXK.0.2007-10-009.
[2] 周鹏,赵春明,史志华,等.AWGN信道中载波频偏影响下的PCC-OFDM系统性能分析[J].中国科学(E辑:信息科学), 2007, 37(10):1339.DOI:10.1360/zf2007-37-10-1339.
📣 部分代码
🎈 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
🏆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
👇