add_cyclic_signal=[time_signal((carrier_count-Guard+1:carrier_count),:);time_signal];

时间: 2024-05-27 18:08:28 浏览: 13
这段代码的作用是添加循环前缀信号(cyclic prefix),从而解决了OFDM系统中的时域多径干扰问题。 具体来说,OFDM系统将数据分为多个子载波进行传输,每个子载波的数据在时域上经过IDFT变换得到时域信号,然后通过发送端的DAC转换成模拟信号发射出去。由于信号在传输过程中可能会遭受到多径干扰,信号会出现时延和相位旋转等问题,导致接收端无法正确地解调数据。 为了解决这个问题,OFDM系统在每个符号的开头添加了循环前缀信号,即将符号的最后几个样本复制到符号前面,这样接收端在接收到信号后可以通过对循环前缀信号进行FFT变换得到频域信号,然后通过信道估计和均衡来消除多径干扰,最终得到正确的数据。
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sdr2.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr2.rx_lo = 1998000000 sdr1.tx_lo = 2000000000 sdr1.tx_cyclic_buffer = True sdr1.tx_hardwaregain_chan0 = -30 sdr1.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack"各个参数意义的详细介绍,这是ADALM-PLUTO设备的python程序

这些参数是ADALM-PLUTO无线电设备的Python程序中的设置,具体含义如下: - `sdr2.rx_rf_bandwidth = 4000000`: 接收端带宽为4MHz,即接收信号时所能接受的最大频率范围。 - `sdr2.rx_lo = 1998000000`: 接收端本振频率为1.998GHz,即接收时所需要的本振频率。 - `sdr1.tx_lo = 2000000000`: 发送端本振频率为2.0GHz,即发送时所需要的本振频率。 - `sdr1.tx_cyclic_buffer = True`: 发送数据时采用循环缓冲区方式,即发送数据的缓冲区会不断循环使用。 - `sdr1.tx_hardwaregain_chan0 = -30`: 发送端通道0硬件增益为-30dB,即发送时所需要的硬件增益。 - `sdr1.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack"`: 发送端通道0增益控制模式为慢攻击,即增益变化较慢,适用于信号变化较缓慢的情况。 这些参数的设置可以根据具体的应用场景进行调整,以达到最佳的性能和效果。

[Y] = func_guard_interval_insert(dat_ifft,Len_ifft,Glen); idata = real(dat_ifft); qdata = imag(dat_ifft); iout = [idata(Len_ifft-Glen+1:Len_ifft,:);idata]; qout = [qdata(Len_ifft-Glen+1:Len_ifft,:);qdata]; Y = complex(iout,qout);

这段代码的功能是在OFDM系统中插入保护间隔。OFDM系统中,为了避免多径干扰引起的码间干扰,需要在每个OFDM符号的前面插入一段长度为保护间隔(Guard Interval,GI)的循环前缀(Cyclic Prefix,CP)。这段代码中,输入参数dat_ifft是进行了IFFT变换后的OFDM符号,Len_ifft是IFFT变换后的长度,Glen是保护间隔的长度。代码中首先将dat_ifft中的实部和虚部分别赋值给idata和qdata,然后将idata和qdata按照保护间隔的长度Glen分别在开头和结尾插入一段,得到iout和qout。最后将iout和qout合并成复数形式的输出Y。

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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