-응? 요즘도 맑고 안개가 적다. 가장 고통스러운 것은 다음 주 OFDM 의 통신 시스템 테스트입니다. 틀림없이 학우의 뇌동이 나보다 더 컸을 것이다. 많은 학생들이 나에게 이 OFDM 이 어떻게 하는지 물었다. 가우스 채널에서의 OFDM 시스템에 대해서도 간단히 말씀드리겠습니다. 사실 저는 레일리와 레스 채널에서의 OFDM 에 대해서도 이야기했습니다. 하지만 묻지 마세요. 좀 어려워요.
그들이 우리와 소통하는 것은 바로 광대역과 전선을 개조하는 것이지만, 사실은 그렇지 않다. 실력을 써야 합니까, 아니면 상식을 알아야 합니까?
소스 인코딩: 신호 용량 압축에 중점을 두어 전송 효율성을 높입니다.
채널 인코딩: 가변 채널에 대한 중복 정보를 삽입하고 전송 안정성을 높입니다 (설계된 OFDM 에 CP (순환 접두어) 삽입, 주파수 신호는 중복 정보).
신호 변조: 비트 스트림을 전송을 위해 안정적인 파형으로 변환합니다.
예를 들면, Sint? 그리고는요. Sin2t? Sint*sin2t 가 간격 내에 있기 때문에 한 쌍의 직교 신호입니다. % 입력 시퀀스 xk
Sn = IFFT (xk); -응? %IFFT 뒤의 일련 번호 시퀀스 출력
-응? 입력 시퀀스 후의 IFFT 곡선을 얻을 수 있습니다.
%//////////////////////////////////
F (t) = σ fk e (j.2 π δ f kt) 공식을 사용합니다.
QPSK 변조의 경우 OFDM 기호에 두 개의 비트가 있습니다.
(OFDM 기호 및 변조 체계에 해당하는 비트 수: (QPSK: 2), (16QAM: 4), (64QAM: 6)? ) 을 참조하십시오
공식에 따라 부반송파를 찾아내다.
부반송파 비율
E1= exp (1I * 2 * pi * f * t);
E2 = exp (1I * 2 * pi * f * t * 2);
E3 = exp (1I * 2 * pi * f * t * 3);
E4 = exp (1I * 2 * pi * f * t * 4);
OFDM 베이스 밴드 복합 신호 표현
St = d1* e1+D2 * E2+D3 * E3+D4 * E4; -응? % 위의 공식을 확장합니다.
상트피터의 초상화를 한 폭 그리다.
위의 ST 와 sn 이미지를 비교했습니다.
(위 그림은 실제, 아래 그림은 가상)
놀랍게도 IFFT 뒤의 그래프는 공식도의 이산값입니다! 그래서 OFDM 시스템과 푸리에 급수는 견우직녀, 양귀비, 당현종, 후루바, 할아버지와 같은 친밀한 감정을 가지고 있다. 。 。 。 。 이것은 좀 이상해 보인다.
-응? 따라서 IFFT 모듈의 역할은 다음과 같습니다. "N 개의 부반송파 신호를 보내는 것에 신경 쓰지 말고, 당신이 공중에 겹쳐 있는 것을 직접 계산해 보겠습니다. FFT 모듈의 역할은 다음과 같습니다. 구식 적분법으로 다른 직교 부반송파를 제거하지 말고, N 개의 반송파 신호를 모두 한 번에 계산해 드리겠습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언)
마지막으로, 디자인이 진행될 것이다. 앞이 너무 많아서 피곤해. 원래 문장 쓰기가 이렇게 힘들었는데, 나는 사마천이 소보다 낫다고 생각한다. 。
가장 간단한 가우스 채널부터 말씀드리겠습니다. 우리 갑시다.
앞서 언급했듯이 푸리에 변환은 OFDM 시스템에서 중요한 역할을 하므로 OFDM 시스템의 시뮬레이션에서 IFFT 및 FFT 알고리즘을 사용했습니다.
가우스 신호는 이 채널을 통해 신호에 가우스 백색 소음을 추가하는 것이다.
Maltab 통신 시스템 시뮬레이션에서 우리는 AWGN (TRDATA 1, SNR,' 실측') 을 사용합니다. 신호 TrData 1 에 가우스 백색 소음을 추가하는 함수입니다.
신호가 무선 채널을 통과하면 신호 범위는 무작위적이고, 즉 쇠퇴하며, 그 포락선은 레일리 분포에 복종한다.
수신된 신호는 1 의 네 가지 효과가 있습니다. 그림자 2. 거리 3. 멀티플렉스 4. 도플러 시프트.
간단히 말해서, 레스 채널은 레일리 채널보다 DC 성분이 한 개 더 많다.
우리가 루프 접두사라고 부르는 것인데, 왜 CP 루프 접두사의 중복 정보를 추가해야 합니까? 다중 경로 효과로 인한 ICI (캐리어 간 간섭) 에 저항하기 위해 CP 는 각 OFDM 기호의 약 1/ 15 자원을 차지한다는 점도 유의해야 합니다.
트레이닝 시퀀스를 통해 전도 신호에 대한 정보를 삽입하고, 채널을 실시간으로 추정한 다음, 조정 시 비트 오류율을 줄이기 위해 신호를 수정합니다.
보낸 사람:
첫 번째 단계: 임의 시퀀스 생성? Signal=rand( 1, para*Ns*2)>0.5
여기서 병렬 전송을 위한 하위 반송파 수를 설정합니다.
Ns 는 프레임 구조의 OFDM 신호 수입니다.
두 번째 단계: 문자열 및 변환.
문자열은 매우 중요한 함수 성형 함수로 병렬로 변환됩니다.
SIG para = shape(signal, para, ns * 2); 원시 신호 신호를 병렬 Ns*2 열 신호로 변환합니다.
리모델링 (a, m, n); 먼저 행렬 a 를 열로 나눈 다음 m * n 크기의 벡터로 접합합니다 .....
세 번째 단계: QPSK 변조.
(1) 데이터를 I 채널과 q 채널의 두 채널로 나눕니다.
이 기능은 다음과 같습니다.
J= 1:Ns 의 경우
Ich (:,j)=SigPara (:,2 * j-1);
Qch (:,j)=SigPara (:,2 * j);
끝
(2) QPSK 매핑 관계에 따라 입력 데이터를 가져옵니다.
Kmod= 1 입니다. /sqrt (2);
Ich 1=ich 입니다. * kmod
Qch 1=qch 입니다. * kmod? %QPSK 맵 관계
4 단계: 보호 간격 삽입
Ich3=[ich2(fl-gl+ 1:fl,); ICH2];
Qch3=[qch2(fl-gl+ 1:fl,:); Qch2];
Gl = 32: 복사 신호의 마지막 32 개 데이터 세트를 원래 신호에 추가하여 내결함성을 높였습니다.
단계 5: 병렬-직렬 변환
Ich4=reshape(ich3, 1, (fl+GL) * ns);
Qch4=reshape(qch3, 1, (fl+GL) * ns);
여러 전송 데이터 형성: trdata 1 = ich4+qch4. * sqrt (-1);
6 단계: 전송된 데이터에 가우스 백색 소음을 추가합니다.
ReData=awgn(TrData 1, SNR,' 실측');
%//////////////////////////////////
수신측:
1: 보호 간격을 제거합니다.
(1) 을 눌러 데이터를 복제합니다.
Idata = real (redata); 노이즈 추가 후 실제 비율
Qdata = imag (redata); 노이즈를 추가한 후의 가상 백분율
(2) 데이터의 직렬 병렬 변환
Idata 1 = reshape(idata, fl+gl, ns);
Qdata 1 = reshape(qdata, fl+gl, ns);
(3) 보호 간격 제거
Idata2 = idata1(GL+1:GL+fl,);
Qdata2 = qdata1(GL+1:GL+fl,);
Idata 1 의 각 열은 gl+ 1 에서 gl+fl 까지의 데이터로 iadta2 를 구성합니다.
2 단계: 고속 푸리에 변환
3 단계 3: QPSK 복조:
(1)FFT 변환 데이터 /komd?
-응? (2) 병렬-직렬 변환
(3) 신호 재구성
4 단계: 샘플링 판단
ReSig = Res & gt0.5; 위의 재구성 신호를 분석한 후 0.5 보다 큰 신호에는 1, 0.5 보다 작은 신호에는 0 이 할당됩니다.
5 단계: 오류 확률을 계산합니다.
Err = 0；;
I =1:para * ns * 2;
If (Signal(i)~=ReSig(i))
Err = err+1; % 오류 코드 수를 가져옵니다.
끝
끝
Pe = err/(para * ns * 2);
여러 세트의 신호 대 잡음비 값을 취하고 가우스 채널을 추가하면 snr-Pe 곡선을 얻을 수 있습니다.
%//////////////////////////////////
이 그림은 레일리 채널에서 OFDM (채널 추정 없음) 을 보여 줍니다.
다중 경로 및 도플러 시프트를 추가하면 채널 오류율이 3% 에서 약 30% 로 상승하면서 레일리 채널이 신호 전송을 완전히 파괴했다는 것을 알 수 있습니다.
파일럿 신호 도입
우리는 소대 조종사와 소대 조종사를 추가하고 있다.
A = [a; R] 이 행을 삽입하시겠습니까? 보간법
행 사이에 부트스트랩을 추가하려면 다음과 같이 하십시오.
Ich2= [zeros(fl, 1) ich2 1 (:,[1:ns/2]) zeros
줄 사이에 리드를 추가합니다.
Ich 2 =[ 0 (1, (ns+3)); Ich2( 1:fl/2,); 영 (1, (ns+3)); Ich2((fl/2)+ 1:fl,); 영 (1, (ns+3))]; -응?
추가된 결과:
전도 신호를 추가한 후 LS 알고리즘을 사용하여 채널을 추정할 수 있습니다.
LS 알고리즘의 기본 원리: Y = HX+N? 여기서 N 은 잡음 신호이고, H 는 채널의 주파수 응답이고, Y 와 X 는 출력 및 입력 신호의 응답입니다.
이상적인 채널에서 H'= Y/X 입력을 출력으로 나누면 (여기서 Y 는 레일리 채널을 통과한 후의 신호) 주파수 응답 H' 의 추정치를 얻을 수 있습니다.
우리가 사용한 H' 는 X 의 추정치를 순서대로 계산한다: X' = Y/H'? 새 입력을 가져옵니다. X' 는 주파수 제거 후속 처리를 거친다.
J = 1:(Ns+3) 의 경우
I = 1:(para+3) 의 경우
Hls(i, j) = idata2 1(i, j) 입니다. /ich2(i, j);
Ixg(i, j) = idata2 1(i, j) 입니다. /Hls(i, j);
Hls(i, j) = qdata2 1(i, j) 입니다. /qch2(i, j);
Qxg(i, j) = qdata2 1(i, j). /hls(i, j);
끝
끝
채널 추정 후 비트 오류율 다이어그램 추가:
OFDM 시스템에서는 가우스 백색 소음만 있을 때 OFDM 시스템의 영향이 적고 가우스 채널에서는 OFDM 설계의 이점이 적습니다.
그러나 레일리 채널에서 OFDM 전도 신호, CP 및 채널 추정은 전송된 신호를 보호합니다. 다중 경로 및 도플러 이동을 수신할 경우 원래 신호를 효과적으로 복원할 수 있습니다.
채널 추정이 없는 OFDM-Rayleigh 시스템에서는 다중 경로, 거리, 그림자 및 도플러 주파수 오프셋이 신호에 심각한 간섭을 일으킵니다. 정상적으로 전송할 수 없고, 오류율이 심각하다.
。 。 。 。 。 。 。 나는 타이핑에 지쳤다. 안에 약간의 착오가 있을 수 있다. 지적해 주세요.