OFDM技术把高速传输的信息流分散在多个子载波上,降低了符号延迟扩展的影响,而且还可以在符号最前端添加一定长度的循环前缀,以便去除由多径延迟引起的ISI问题。如图2.3所示,当插入的保护间隔长度大于信道最大时延扩展时,就能避免ISI现象,但如果在该保护间隔内各子载波不携带数据信息即填充0,就会打破子载波的正交性,继而产生ICI问题。利用FFT计算的周期性,把该OFDM符号末尾数据填充到最前端即构成循环前缀,不仅去除了ISI问题,也不会再引起ICI问题。换种说法

时间: 2023-09-26 17:15:08 浏览: 49
,OFDM技术通过将高速传输的信息流分散在多个子载波上来降低符号延迟扩展的影响,并通过添加一定长度的循环前缀来消除由多径延迟引起的ISI问题。如果插入的保护间隔长度大于信道最大时延扩展时,就能避免ISI现象。但是,如果在该保护间隔内各子载波不携带数据信息而填充0,则会破坏子载波的正交性,从而产生ICI问题。为了解决这个问题,OFDM技术利用FFT计算的周期性,将OFDM符号末尾的数据填充到最前端以构成循环前缀,这样既能消除ISI问题,又不会引起ICI问题。
相关问题

ofdm子载波间隔和符号长度

OFDM系统中,子载波间隔和符号长度是两个重要的参数。 子载波间隔指的是相邻子载波的频率间隔,通常是一个固定值。在802.11a/g/n/ac标准中,子载波间隔为312.5kHz。而在LTE标准中,子载波间隔为15kHz。子载波间隔的选择和系统的带宽有关,更大的带宽可以支持更小的子载波间隔,从而获得更高的频谱效率。 符号长度指的是每个OFDM符号的时长,通常也是一个固定值。在802.11a/g/n/ac标准中,每个OFDM符号的时长为4us。而在LTE标准中,每个OFDM符号的时长为71.4us。符号长度的选择和系统的数据传输速率有关,更高的数据传输速率需要更短的符号长度,从而获得更高的数据传输率。

ofdm高频调制是子载波分别在不同频率调制举个matlab的例子

好的,下面是OFDM高频调制的MATLAB代码示例: 首先,我们需要生成一个基带调制信号,这里使用了QPSK调制: ```matlab M = 4; % 调制阶数 k = log2(M); % 每个符号的比特数 n = 1000; % 符号数 data = randi([0 1],n*k,1); % 生成随机比特流 data = reshape(data,k,length(data)/k)'; % 将比特流转换为符号 modData = qammod(data,M); % QPSK调制 ``` 然后,我们将调制信号进行IFFT变换,得到时域信号: ```matlab N = 64; % IFFT点数 ifftData = ifft(modData,N,2); % IFFT变换 ``` 接着,我们将时域信号转换为频域信号,并将频域信号分成多个子载波: ```matlab subCarrier = 2*[0:N/2-1,N/2:-1:1]; % 子载波频率 freqData = fft(ifftData,N,2); % FFT变换 freqData = freqData(:,1:N/2+1); % 取频域信号的前一半 freqData(:,2:end-1) = freqData(:,2:end-1).*exp(1i*2*pi*subCarrier/N); % 子载波频偏 ``` 最后,我们可以将每个子载波上的频域信号使用QPSK或其他高频调制技术进行调制: ```matlab modFreqData = qammod(freqData,M); % QPSK调制 ``` 这样,我们就完成了OFDM高频调制的过程,得到的`modFreqData`即为最终的高频调制信号。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于OFDM的电力线载波通信的研究

本文介绍正交频分复用的基本原理,根据利用正交频分复用OFDM(Orthogal Frequency Division Multiplexing)技术能够较好调制解调信号 的特性,提出一种基于OFDM的电力线载波通信系统设计方案,利用电力线实现载波通信...
recommend-type

基于OFDM的水声通信系统设计

正交频分复用技术(OFDM)具有抗频率选择性衰减和提高频带利用率的良好特点。本文设计了基于OFDM技术的水声通信系统,此系统通过IFFT/FFT...OFDM技术受到高速率数据传输系统的青睐,在水下通信中具有很好的应用前景。
recommend-type

基于Selenium的Java爬虫实战(内含谷歌浏览器Chrom和Chromedriver版本116.0.5808.0)

资源包括: 1.Java爬虫实战代码 2.selenium学习笔记 3.代码演示视频 4.谷歌浏览器chrom116.0.5808.0 chrome-linux64.zip chrome-mac-arm64.zip chrome-mac-x64.zip chrome-win32.zip chrome-win64.zip 5.谷歌浏览器驱动器Chromedriver116.0.5808.0 chromedriver-linux64.zip chromedriver-mac-arm64.zip chromedriver-mac-x64.zip chromedriver-win32.zip chromedriver-win64.zip 特别说明:Chrome 为测试版(不会自动更新) 仅适用于自动测试。若要进行常规浏览,请使用可自动更新的标准版 Chrome。)
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线