matlab仿真dfts-ofdm生成通过多径衰落信道的生成及峰均比概率统计,并绘制相应曲线

时间: 2024-01-17 21:05:19 浏览: 24
好的,下面是MATLAB中实现DFTS-OFDM在多径衰落信道下的生成以及峰均比概率统计,并绘制相应曲线的一些步骤: 1. 定义参数:首先需要定义OFDM系统的一些参数,如子载波数量、循环前缀长度、信道模型等。 2. 生成数据:生成需要传输的数据,可以使用MATLAB中的随机数函数实现。 3. 进行IFFT:将数据进行IFFT变换,得到频域信号。 4. 插入循环前缀:在频域信号中插入循环前缀,以消除符号间干扰。 5. 串并转换:将信号进行串并转换,得到时域信号。 6. 加入信道:将时域信号通过多径衰落信道。 7. 串并转换:将信道输出的时域信号进行并串转换。 8. 去掉循环前缀:去掉循环前缀,得到频域信号。 9. 进行FFT:对频域信号进行FFT变换,得到接收端的数据。 10. 解调:对接收端的数据进行解调,得到接收端的数据。 11. 计算峰均比:对接收端的数据进行峰均比的计算,并统计概率。 12. 绘制曲线:根据概率统计结果,绘制相应的峰均比概率曲线。 以上是DFTS-OFDM在多径衰落信道下的生成以及峰均比概率统计,并绘制相应曲线的一些步骤,您可以根据实际需要进行具体实现。
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matlab仿真dfts-ofdm生成通过多径衰落信道的生成及峰均比概率统计,并绘制相应曲线的代码

以下是MATLAB实现DFTS-OFDM在多径衰落信道下的生成及峰均比概率统计,并绘制相应曲线的代码: ```matlab % 定义OFDM参数 N = 64; % 子载波数量 CP = N/4; % 循环前缀长度 SNR = 10; % 信噪比 % 生成数据 data = randi([0 1], 1, N); % 进行IFFT变换 x = ifft(data); % 插入循环前缀 x_cp = [x(N-CP+1:N) x]; % 串并转换 x_serial = reshape(x_cp, 1, []); % 加入信道 h = rayleighchan(1/1000, 30, [0 1/5 1 1/5], [0 -3 -6 -9], 0); y = filter(h, x_serial); % 串并转换 y = reshape(y, N+CP, []); % 去掉循环前缀 y = y(CP+1:end, :); % 进行FFT变换 y_fft = fft(y); % 解调 data_demod = qamdemod(y_fft, 2); % 计算峰均比 PAPR = max(abs(y_serial).^2)/mean(abs(y_serial).^2); [PAPR_counts, PAPR_edges] = histcounts(PAPR, 50); PAPR_prob = cumsum(PAPR_counts)/sum(PAPR_counts); % 绘制曲线 plot(PAPR_edges(2:end), PAPR_prob); xlabel('PAPR'); ylabel('Probability'); title('PAPR Probability Distribution'); ``` 上述代码中,使用了matlab中的rayleighchan函数来定义多径衰落信道,使用了qamdemod函数来进行解调,使用了histcounts函数来计算峰均比的概率分布,使用了plot函数来绘制峰均比概率曲线。

matlab仿真OFDM 和 DFTS-OFDM 两种信号的生成及峰均比概率统计,绘制相应曲线的代码

好的,以下是Matlab仿真OFDM和DFTS-OFDM两种信号的生成及峰均比概率统计的代码示例。 首先是OFDM信号的生成和峰均比概率统计: ```matlab % OFDM信号参数设置 N = 64; % 子载波数量 cp_len = 16; % 循环前缀长度 mod_type = 'QAM'; % 调制方式 % 生成OFDM信号 data = randi([0 1], N*100, 1); % 随机生成数据 tx_signal = ofdmmod(data, N, cp_len, mod_type); % 生成OFDM信号 % 添加高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rx_signal = awgn(tx_signal, snr, 'measured'); % 添加高斯白噪声 % 计算OFDM信号的峰均比 p2r = peak2rms(rx_signal); % 绘制OFDM信号的峰均比概率分布曲线和直方图 figure; histogram(p2r, 'Normalization', 'pdf'); hold on; x = linspace(0, 30, 1000); pdf = 2*x.*exp(-x.^2/2); plot(x, pdf); xlabel('峰均比'); ylabel('概率密度'); title('OFDM信号的峰均比概率分布'); ``` 然后是DFTS-OFDM信号的生成和峰均比概率统计: ```matlab % DFTS-OFDM信号参数设置 N = 64; % 子载波数量 cp_len = 16; % 循环前缀长度 mod_type = 'QAM'; % 调制方式 % 生成DFTS-OFDM信号 data = randi([0 1], N*100, 1); % 随机生成数据 tx_signal = dftspread(ofdmmod(data, N, cp_len, mod_type)); % 生成DFTS-OFDM信号 % 添加高斯白噪声 snr = 10; % 信噪比 rx_signal = awgn(tx_signal, snr, 'measured'); % 添加高斯白噪声 % 计算DFTS-OFDM信号的峰均比 p2r = peak2rms(rx_signal); % 绘制DFTS-OFDM信号的峰均比概率分布曲线和直方图 figure; histogram(p2r, 'Normalization', 'pdf'); hold on; x = linspace(0, 30, 1000); pdf = 2*x.*exp(-x.^2/2); plot(x, pdf); xlabel('峰均比'); ylabel('概率密度'); title('DFTS-OFDM信号的峰均比概率分布'); ``` 需要注意的是,这里仅提供了简单的仿真代码示例,具体的参数设置和优化需要根据实际需求和应用场景进行调整。

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