【数字信号传输】基于DWT-OFDM信号传输系统仿真与性能分析Matlab实现

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🔥 内容介绍

、技术背景与系统核心价值

1.1 数字信号传输的工程需求

在无人机数据链、物联网通信、高清视频传输等场景中，数字信号需面对多径衰落（如城市建筑群反射导致的信号叠加）、信道噪声（如电磁干扰）、频谱资源紧张三大核心挑战。传统 OFDM（正交频分复用）系统虽通过多子载波并行传输提升频谱效率，但存在 “循环前缀（CP）占用带宽”“对载波频偏敏感” 等缺陷，而 DWT-OFDM（离散小波变换正交频分复用）通过小波变换替代傅里叶变换，在抗多径干扰、压缩传输带宽上展现显著优势，成为复杂信道下高效传输的关键技术。

1.2 DWT-OFDM 与传统 OFDM 的核心差异

两者的本质区别在于 “变换域选择”，直接影响系统性能：

技术指标	传统 FFT-OFDM	DWT-OFDM	优势体现
变换基函数	正弦 / 余弦函数（全局正交，时域局部性差）	小波函数（时域 - 频域双局部性）	更适配非平稳信道（如突发干扰）
循环前缀（CP）	需添加（通常占符号长度 10%-20%）	可省略或缩短（小波紧支撑特性）	带宽利用率提升 15%-25%
多径衰落抵抗	依赖 CP，长时延多径下性能骤降	小波分解实现多分辨率分析，抗多径更强	城市复杂环境误码率降低 1-2 个数量级
频偏敏感性	高（子载波正交性易被频偏破坏）	低（小波函数对频率偏移容忍度更高）	移动场景（如无人机高速飞行）更稳定

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ber_begin=0;ber_end=15;% 起始、截止信噪比

snr_draw = [0,5,10,15];

title_n = ["0dB","5dB","10dB","15dB"];

tool1 = 1;tool2 = 1;

for EsN0=ber_begin:ber_end

Num_Error_Symbol=0;

for n=1:N_OFDM_Frame

%随机生成索引序列（16QAM）

IndexSymbol=randi([1 16], 1, N_Subcarriers);

% 进行信号映射

Tx_FreqDomain=mapper(IndexSymbol); % 16QAM信号

Tx_TimeDomain=sqrt(N_Subcarriers) *ifft(Tx_FreqDomain);%FFT，将发送信号转换为时域

figure(6)

if EsN0 == ber_begin

plot(1:N_Subcarriers,real(Tx_TimeDomain));title("OFDM时域信号波形")

end

%通过高斯白噪声信道

Rx_TimeDomain = awgn(Tx_TimeDomain,EsN0);

Rx_FreqDomain=fft(Rx_TimeDomain)/sqrt(N_Subcarriers);% 信号解调 IDFT将信号由时域转为频域

Distance = zeros(length(mapper),length(N_Subcarriers));

for ns=1:N_Subcarriers

for nm = 1 : 16

%计算接收信号与原信号距离

Distance(nm, ns)=(real(Rx_FreqDomain(ns))-real(mapper(nm)))^2+(imag(Rx_FreqDomain(ns))-imag(mapper(nm)))^2;

end

end

🔗 参考文献

[1]高建波,张学成,赵尔沅,等.基于离散小波变换的OFDM基带传输系统性能分析[J].现代电信科技, 2006(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1002-5316.2006.06.012.

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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

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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

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