matlab的OFDM仿真调制代码

在MATLAB中进行 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 调制的仿真通常涉及以下几个步骤：

1. **导入必要的库**：首先需要加载信号处理工具箱，`comm`包对于OFDM通信系统的处理非常有用。

addpath('toolbox/comm')

2. **设定参数**：定义系统参数，如子载波数（Subcarrier Number）、循环前缀长度（CP Length）、数据比特率（Bit Rate）等。

M = 64; % 子载波数
K = M - cpLength; % 实际传输的数据子载波数
cpLength = 8; % 循环前缀长度
bitRate = 1e6; % 比特率

3. **信道模型**：创建随机或特定的加性白噪声（AWGN）信道模型，以及可能的频率选择性衰落模型（如Rayleigh或多径 fading）。

nSamples = K + cpLength; % 总样本数（包括CP）
channel = comm.RayleighChannel('SampleRate',1/Ts); % Rayleigh fading channel

4. **生成数据序列**：生成伪随机比特序列（PRBS），并将其转换为QAM或PSK调制。

data = randi([0 M-1], nSymbols, 1);
modulatedData = qammod(data, M); % QAM调制

5. **OFDM符号生成**：将数据分割成OFDM符号，并应用IFFT（逆快速傅里叶变换）。

symbols = reshape(modulatedData, nSymbols/K, K);
ofdmSymbols = ifft(symbols, [], 2); % IFFT调制

6. **添加循环前缀**：在每个OFDM符号前面加上循环前缀，防止符号间的干扰。

ofdmSymbolsWithCP = [zeros(1,cpLength), ofdmSymbols];

7. **发送及接收**：通过信道模拟发送和接收信号，然后去掉循环前缀。

receivedSignal = channel(ofdmSymbolsWithCP');
receivedSignalWithoutCP = receivedSignal((cpLength+1):end,:);

8. **解调和重构**：对接收到的信号进行IFFT、去抽样、同步和分段，最后恢复原始数据。

demodulatedData = real(ifftshift(ifft(receivedSignalWithoutCP, [], 2)));
reconstructedData = reshape(demodulatedData, nSymbols/K, K);

9. **评估性能**：如果有必要，可以计算误码率（BER）或其他性能指标。

ber = berawgn(EbNo,'qam',M); % 计算BER