function [taps,delay_taps,Doppler_taps,chan_coef] = OTFS_channel_gen(N,M) %% Channel for testing%%%%% %channel with 4 taps of uniform power%%% taps = 4; %抽头数设置为4 delay_taps = [0 1 2 3]; %时延抽头设置为4 Doppler_taps = [0 1 2 3]; %多普勒域抽头设置为4 pow_prof = (1/taps) * (ones(1,taps)); chan_coef = sqrt(pow_prof).*(sqrt(1/2) * (randn(1,taps)+1i*randn(1,taps)));%信道系数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end

这是一个用于生成OTFS信道的函数，用于测试OTFS系统的性能。具体来说，该函数实现了以下几个步骤：

1. 设置OTFS信道的抽头数为4，分别设置时延抽头和多普勒域抽头为0、1、2、3。

2. 设置各个抽头的功率，这里将各个抽头的功率都设置为相等值，即1/4。

3. 生成信道系数，其中randn函数用于生成高斯分布的随机数，表示信道系数的实部和虚部。

4. 返回抽头数、时延抽头、多普勒域抽头、信道系数等信息。

整个过程可以理解为：生成一个带有4个抽头的OTFS信道，其中各个抽头的时延和多普勒域分别为0、1、2、3，各个抽头的信道系数为高斯分布随机数。

相关问题

function r = OTFS_channel_output(N,M,taps,delay_taps,Doppler_taps,chan_coef,sigma_2,s) %% wireless channel and noise L = max(delay_taps);%最大的时延 s = [s(N*M-L+1:N*M);s];%add one cp %加入循环前缀编码（将OTFS符号数组的后四位信号复制到头部构成的一组（64+4）*1的数组） s_chan = 0; %信道输入信号初始化 for itao = 1:taps s_chan = s_chan+chan_coef(itao)*circshift([s.*exp(1j*2*pi/M *(-L:-L+length(s)-1)*Doppler_taps(itao)/N).';zeros(delay_taps(end),1)],delay_taps(itao)); %%s_chan是71*1维数组 end noise = sqrt(sigma_2/2)*(randn(size(s_chan)) + 1i*randn(size(s_chan)));%信道噪声 r = s_chan + noise; r = r(L+1:L+(N*M));%discard cp(去掉循环前缀，也就是输出68*1维数组的后64位） end

这是一个用于生成OTFS信道输出的函数，用于模拟OTFS系统中的无线信道和噪声。具体来说，该函数实现了以下几个步骤：

1. 计算OTFS符号的最大时延，并将其记为L。

2. 将OTFS符号数组s的后L位信号复制到头部构成一组（N*M+L）*1的数组，这里的复制操作就是添加循环前缀，用于解决符号间干扰问题。

3. 初始化信道输入信号s_chan为0，然后对于每个抽头，将符号s乘以相应的复杂旋转因子exp(1j*2*pi/M *(-L:-L+length(s)-1)*Doppler_taps(itao)/N)，延迟delay_taps(itao)个单位时间，并根据chan_coef(itao)权重进行加权和，得到当前抽头的信号输出，最后将所有抽头的信号输出求和得到信道输入信号s_chan。

4. 生成信道噪声noise，其中randn函数用于生成高斯分布的随机数，表示噪声的实部和虚部。

5. 将信道输入信号s_chan和噪声noise加起来得到OTFS信道输出r。

6. 去掉循环前缀，得到最终的OTFS信号输出r。

整个过程可以理解为：将OTFS符号数组s通过信道进行传输，其中每个抽头对应一个不同的多普勒频移和时延，加入高斯噪声后，得到OTFS信道输出r。

​给以下代码做注释 void block_fir(int input[256], int output[256], int taps[NUM_TAPS], int delay_line[NUM_TAPS]) { int i, j; for (j = 0; j < 256; j++) { int result = 0; for (i = NUM_TAPS - 1; i > 0; i--) { #pragma HLS unroll delay_line[i] = delay_line[i - 1]; } delay_line[0] = input; ​ for (i = 0; i < NUM_TAPS; i++) { #pragma HLS pipeline result += delay_line[i] * taps[i]; } output[j] = result; } }

这段代码是一个用于实现FIR滤波器的函数。下面是对代码的注释：

void block_fir(int input[256], int output[256], int taps[NUM_TAPS], int delay_line[NUM_TAPS]) {
    int i, j;
    for (j = 0; j < 256; j++) {  // 循环处理输入数据的每个样本
        int result = 0;  // 用于保存滤波器的输出结果
        for (i = NUM_TAPS - 1; i > 0; i--) {  // 更新延迟线中的数据
#pragma HLS unroll
            delay_line[i] = delay_line[i - 1];  // 将延迟线中的数据向后移动一个位置
        }
        delay_line[0] = input[j];  // 将当前输入数据保存到延迟线的第一个位置

        for (i = 0; i < NUM_TAPS; i++) {  // 对延迟线中的数据进行滤波计算
#pragma HLS pipeline
            result += delay_line[i] * taps[i];  // 将延迟线中的数据与滤波器系数相乘并累加到结果中
        }
        output[j] = result;  // 将滤波结果保存到输出数组中
    }
}

这段代码实现了一个基本的FIR滤波器，通过对输入数据和滤波器系数进行运算，得到输出结果。其中，`input`是输入数据数组，`output`是输出数据数组，`taps`是滤波器系数数组，`delay_line`是用于存储延迟线数据的数组。代码首先通过循环遍历输入数据的每个样本，然后更新延迟线中的数据，接着对延迟线中的数据进行滤波计算，并将结果保存到输出数组中。