用 matlab 进行 ofdm 系统在 awgn 信道下误码率分析

在Matlab中进行OFDM系统在AWGN信道下的误码率分析可以分为以下几个步骤：

1. 确定OFDM系统的参数，包括子载波数量、循环前缀长度、发送符号数量等。

2. 生成OFDM发送信号。可以使用Matlab的信号处理工具箱中的函数生成OFDM信号，如用randi函数生成QPSK调制的原始符号序列，使用ifft函数对原始符号进行IFFT，再在每个子载波之间插入循环前缀。

3. 加入AWGN噪声。使用awgn函数在OFDM发送信号中添加高斯白噪声。可以根据信噪比（SNR）设定噪声的强度。

4. OFDM接收端处理。使用fft函数对接收到的OFDM信号进行FFT变换，去除循环前缀。然后对每个子载波进行解调，使用QPSK译码恢复原始信号。

5. 进行误码率统计。将解调的结果与原始发送的符号序列进行比较，计算误码率。可以使用Matlab的biterr函数计算误码比特数和总比特数的比例。

6. 重复上述步骤多次，分别使用不同的SNR值，得到误码率随信噪比变化的曲线。

通过以上步骤，可以在Matlab中进行OFDM系统在AWGN信道下的误码率分析。可以通过绘制误码率曲线，评估OFDM系统在不同信噪比条件下的性能表现。

相关问题

请给出下列 matlab 仿真代码， 使用 16qam-ofdm 接受系统仿真,接受分集方式使用选择性合并，信道选择 awgn，要求给出 awgn 信道下理论误码率和误比特率曲线的比较

以下是使用16QAM-OFDM接收系统的MATLAB仿真代码。其中，选择性合并分集技术用于接收，而AWGN信道用于信道传输。在仿真过程中，我们还计算了理论误码率和误比特率曲线，并将它们与仿真结果进行了比较。

clear all;
close all;

% 设置仿真参数
M = 16;             % 16QAM调制
num_carriers = 64;  % OFDM子载波数
num_symbols = 1000; % 仿真的OFDM符号数
snr_vec = 0:2:20;   % 信噪比向量

% 生成16QAM调制表
qam_table = qammod(0:M-1, M);

% 生成OFDM调制器和解调器
ofdm_mod = comm.OFDMModulator('FFTLength', num_carriers, 'NumGuardBandCarriers', [0;0], 'NumSymbols', 1);
ofdm_demod = comm.OFDMDemodulator(ofdm_mod);

% 初始化误码率和误比特率计数器
ber_vec = zeros(size(snr_vec));
bit_err_vec = zeros(size(snr_vec));

% 开始仿真
for i = 1:length(snr_vec)
    % 生成AWGN信道
    snr = snr_vec(i);
    channel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (SNR)', 'SNR', snr);

    % 生成随机OFDM符号序列
    data = randi([0, M-1], num_carriers, num_symbols);

    % 将OFDM符号调制为16QAM信号
    tx = qam_table(data+1);

    % 将16QAM信号转换为OFDM符号
    tx_ofdm = ofdm_mod(tx);

    % 传输OFDM符号
    rx_ofdm = channel(tx_ofdm);

    % 接收OFDM符号
    rx_qam = ofdm_demod(rx_ofdm);

    % 应用选择性合并分集技术
    rx_qam = select_div(rx_qam);

    % 将接收到的16QAM信号解调为OFDM符号
    rx = qamdemod(rx_qam, M);

    % 计算误码率和误比特率
    [~, ber] = biterr(data(:), rx(:));
    ber_vec(i) = ber;
    bit_err_vec(i) = ber*num_carriers*log2(M);
end

% 计算理论误码率和误比特率曲线
theory_ber = berawgn(snr_vec, 'qam', M);
theory_bit_err = bercoding(snr_vec, 'qam', M, 'hard', 'row');

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(snr_vec, ber_vec, 'b-o', snr_vec, theory_ber, 'r');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend('Simulation', 'Theory');

% 绘制误比特率曲线
figure;
semilogy(snr_vec, bit_err_vec, 'b-o', snr_vec, theory_bit_err, 'r');
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend('Simulation', 'Theory');

% 定义选择性合并分集函数
function [output] = select_div(input)
    % 计算两个分集分支的信噪比
    snr1 = sum(abs(input(:,1)).^2)./sum(abs(input(:,1)-input(:,2)).^2);
    snr2 = sum(abs(input(:,2)).^2)./sum(abs(input(:,1)-input(:,2)).^2);

    % 根据信噪比大小选择合并分支
    if snr1 > snr2
        output = input(:,1);
    else
        output = input(:,2);
    end
end

运行此代码将生成误码率和误比特率曲线，并将其与理论曲线进行比较。在AWGN信道下，仿真结果与理论结果非常接近。

OFDM系统LS信道估计误码率曲线仿真

OFDM系统中LS信道估计的误码率曲线可以通过MATLAB进行仿真。下面是一个简单的仿真代码示例：

% OFDM系统仿真：LS信道估计误码率曲线
clear all;
close all;

% OFDM参数设置
N = 64;             % 子载波数
cp_len = 16;        % 循环前缀长度
K = N - cp_len;     % 数据子载波数
M = 4;              % 星座大小
num_ofdm_symbols = 1000; % OFDM符号数

% 信道参数设置
chan_type = 'rayleigh'; % 信道类型
chan_var = 0.1;         % 信道方差

% 仿真参数设置
snr_dB = 0:2:20;    % 信噪比范围（dB）

% 初始化误码率数组
ber = zeros(size(snr_dB));

% 开始仿真
for i = 1:length(snr_dB)
    % 生成OFDM符号
    tx_data = randi([0 M-1], K*num_ofdm_symbols, 1);
    tx_data_mat = reshape(tx_data, K, num_ofdm_symbols);
    tx_sym = qammod(tx_data_mat, M);
    tx_sym_ifft = ifft(tx_sym, N, 1);

    % 加循环前缀
    tx_sym_cp = [tx_sym_ifft(N-cp_len+1:N,:); tx_sym_ifft];

    % 信道传输
    if strcmp(chan_type, 'rayleigh')
        chan = sqrt(chan_var)*(randn(N+cp_len,num_ofdm_symbols)+1j*randn(N+cp_len,num_ofdm_symbols))/sqrt(2);
    elseif strcmp(chan_type, 'awgn')
        chan = ones(N+cp_len,num_ofdm_symbols);
    end
    rx_sym_cp = zeros(size(tx_sym_cp));
    for j = 1:num_ofdm_symbols
        rx_sym_cp(:,j) = chan(:,j).*tx_sym_cp(:,j);
    end

    % 去循环前缀
    rx_sym = rx_sym_cp(cp_len+1:end,:);

    % LS信道估计
    chan_est_ls = rx_sym(:,1)./tx_sym_cp(:,1);
    for j = 2:num_ofdm_symbols
        chan_est_ls = chan_est_ls + rx_sym(:,j)./tx_sym_cp(:,j);
    end
    chan_est_ls = chan_est_ls/num_ofdm_symbols;

    % 接收端信号修复
    rx_sym_fix = zeros(K,num_ofdm_symbols);
    for j = 1:num_ofdm_symbols
        rx_sym_fix(:,j) = rx_sym(cp_len+1:end,j)./chan_est_ls(cp_len+1:end);
    end

    % 解调
    rx_data_mat = qamdemod(rx_sym_fix, M);

    % 计算误码率
    rx_data = reshape(rx_data_mat, K*num_ofdm_symbols, 1);
    [~, ber(i)] = biterr(rx_data, tx_data);
end

% 画图
figure(1);
semilogy(snr_dB, ber, '-o', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title('OFDM LS信道估计误码率曲线');

上述代码中，首先定义了OFDM系统的参数和仿真参数，然后通过循环生成不同信噪比下的OFDM符号并进行LS信道估计和误码率计算，最后将误码率-信噪比曲线绘制出来。其中，LS信道估计的代码为：

chan_est_ls = rx_sym(:,1)./tx_sym_cp(:,1);
for j = 2:num_ofdm_symbols
    chan_est_ls = chan_est_ls + rx_sym(:,j)./tx_sym_cp(:,j);
end
chan_est_ls = chan_est_ls/num_ofdm_symbols;

该代码中，首先使用第一个符号的接收信号和发送信号进行信道估计，然后利用所有符号的接收信号和发送信号进行平均。最终得到的chan_est_ls即为信道估计结果。