matlab做ufmc仿真代码
时间: 2023-08-06 18:02:54 浏览: 98
以下是UFMC系统仿真的MATLAB代码,包括信道模型,发送端,接收端和误码率计算等部分。你需要根据自己的需求修改参数和调整代码。
信道模型:
```matlab
% 信道模型
function [h, H] = channel_model(N, K, M, L, Ts, fd, Pdp, tau)
% N: 过采样率
% K: 码元数
% M: 子载波数
% L: 多径数
% Ts: 符号时间
% fd: 多普勒频移
% Pdp: 功率延时谱
% tau: 路径时延
% 计算矩阵H
H = zeros(K, M);
for k = 0:K-1
for m = 0:M-1
H(k+1, m+1) = sqrt(1/M) * exp(-1i * 2 * pi * k * m / M);
end
end
% 计算时域信道系数h
t = (0:N*L-1).' * Ts / N; % 时间戳
pdp = sqrt(Pdp / sum(Pdp)); % 归一化功率延时谱
h_t = zeros(N*L, 1); % 时域信道系数
for l = 1:L
h_t = h_t + pdp(l) * exp(1i * 2 * pi * fd(l) * t) .* sinc((t-tau(l))/Ts);
end
% 时域信道系数采样
h = zeros(K, M);
for k = 0:K-1
for m = 0:M-1
h(k+1, m+1) = h_t(k*M+m+1);
end
end
end
```
发送端:
```matlab
% 发送端
function [X, Xp] = transmitter(N, K, M, H, data, p)
% N: 过采样率
% K: 码元数
% M: 子载波数
% H: 时域信道系数
% data: 二进制数据
% p: 循环前缀长度
% 二进制数据转换为符号
symbols = 2 * data - 1;
% 符号扩展
s = zeros(K, 1);
s(1:length(symbols)) = symbols;
% DFT
X = fft(s);
% 多载波调制
X = repmat(X, 1, M) .* H;
% IDFT
X = ifft(X);
% 添加循环前缀
Xp = [X(N-p+1:N,:); X];
end
```
接收端:
```matlab
% 接收端
function [Yp, Y] = receiver(N, K, M, H, Xp, N0)
% N: 过采样率
% K: 码元数
% M: 子载波数
% H: 时域信道系数
% Xp: 发送信号(含循环前缀)
% N0: 噪声功率谱密度
% 去除循环前缀
X = Xp(N+1:end,:);
% FFT
Y = fft(X);
% 多载波解调
Y = Y ./ repmat(H, 1, M);
% 信噪比
SNR = 10^(N0/10);
% 加噪声
noise = sqrt(SNR/2) * (randn(K, M) + 1i * randn(K, M));
% 接收信号
Y = Y + noise;
% IFFT
Yp = ifft(Y);
% 去除循环前缀
Yp = Yp(N+1:end,:);
end
```
误码率计算:
```matlab
% 误码率计算
function [ber, nerr, nbits] = bit_error_rate(data, data_hat)
% data: 发送数据
% data_hat: 接收数据
% 统计比特数
nbits = length(data);
% 统计误码数
nerr = sum(data ~= data_hat);
% 计算误码率
ber = nerr / nbits;
end
```
完整代码:
```matlab
% UFMC系统仿真
clear all; close all;
% 参数设置
N = 64; % 过采样率
K = 16; % 码元数
M = 4; % 子载波数
L = 3; % 多径数
Ts = 1e-6; % 符号周期
fd = [-500e3, 0, 500e3]; % 多普勒频移
Pdp = [0.8 0.15 0.05]; % 功率延时谱
tau = [0 1e-6 2e-6]; % 路径时延
N0 = -30; % 噪声功率谱密度
p = 16; % 循环前缀长度
% 生成二进制数据
data = randi([0,1], K, 1);
% 信道模型
[h, H] = channel_model(N, K, M, L, Ts, fd, Pdp, tau);
% 发送端
[X, Xp] = transmitter(N, K, M, H, data, p);
% 接收端
[Yp, Y] = receiver(N, K, M, H, Xp, N0);
% 解调
Y_hat = real(Yp) > 0;
% 误码率计算
[ber, nerr, nbits] = bit_error_rate(data, Y_hat);
fprintf('误码率: %.4f (%d/%d)\n', ber, nerr, nbits);
```
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