找一份代码仿真OFDM系统中小区间干扰抑制，使用matlab

好的，下面是一份基于matlab的代码仿真OFDM系统中小区间干扰抑制：

%% OFDM系统小区间干扰抑制仿真

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%% 参数设置

% 常数
N = 64; % 子载波数量
M = 16; % 星座点数量
L = 4; % 小区间长度
SNR = 10; % 信噪比

% 生成QPSK星座
constellation = qammod(0:M-1, M);

% 生成长度为N的随机发送符号序列
tx_bits = randi([0 1], N, 1);

%% OFDM调制

% 将发送符号序列分为L组
tx_bits_L = reshape(tx_bits, L, N/L).';

% 对每组发送符号序列，执行QPSK调制
tx_symbols_L = qammod(bin2dec(num2str(tx_bits_L)), M);

% 对每组调制后的符号序列，执行IFFT变换
tx_symbols_L_ifft = ifft(tx_symbols_L, N, 2);

% 将每组IFFT后的符号序列串接起来，形成发送符号序列
tx_symbols = reshape(tx_symbols_L_ifft.', N*L, 1);

%% 信道传输

% 生成高斯白噪声
noise = 1/sqrt(2*SNR)*(randn(N*L, 1) + 1i*randn(N*L, 1));

% 将发送符号序列加上高斯白噪声，得到接收符号序列
rx_symbols = tx_symbols + noise;

%% 小区间干扰抑制

% 将接收符号序列分为L+1组
rx_symbols_L1 = rx_symbols(1:L+1:end); % 第1组
rx_symbols_L2 = rx_symbols(2:L+1:end); % 第2组
rx_symbols_L3 = rx_symbols(3:L+1:end); % 第3组
rx_symbols_L4 = rx_symbols(4:L+1:end); % 第4组

% 使用第1组和第3组的符号序列，估计小区间干扰
interference_est = rx_symbols_L1 .* conj(rx_symbols_L3);

% 对所有小区间干扰的估计值进行平均
interference_est_avg = mean(interference_est);

% 对每组接收符号序列，执行小区间干扰抑制
rx_symbols_L2 = rx_symbols_L2 - interference_est_avg * rx_symbols_L4 ./ (abs(rx_symbols_L4).^2 + eps);

% 将抑制后的符号序列串接起来，形成接收符号序列
rx_symbols_L2_reshape = reshape(rx_symbols_L2, N*L/L, L).';
rx_symbols_L_reshape = [rx_symbols_L1 rx_symbols_L2_reshape(:).' rx_symbols_L3];
rx_symbols = rx_symbols_L_reshape(:);

%% OFDM解调

% 对接收符号序列，执行FFT变换
rx_symbols_fft = fft(rx_symbols, N, 1);

% 对每组FFT后的符号序列，执行QPSK解调
rx_symbols_L_fft = rx_symbols_fft(1:L+1:end, :);
rx_bits_L = dec2bin(qamdemod(rx_symbols_L_fft, M), log2(M)).';
rx_bits_L = reshape(str2num(rx_bits_L(:)), log2(M)*L, N/L).';

% 将每组解调后的符号序列串接起来，形成接收符号序列
rx_bits = rx_bits_L(:);

%% BER计算

% 计算误码率
ber = sum(rx_bits ~= tx_bits) / N;

disp(['BER = ' num2str(ber)]);

注释：本代码实现了OFDM系统中小区间干扰抑制的仿真。首先，随机生成长度为N的发送符号序列，并进行OFDM调制。然后，将调制后的符号序列加上高斯白噪声，得到接收符号序列。接着，使用第1组和第3组的符号序列，估计小区间干扰，对所有小区间干扰的估计值进行平均，然后对每组接收符号序列执行小区间干扰抑制。最后，对接收符号序列进行OFDM解调，计算误码率。