上面的代码rx_symbols_cp(:, :, i) = tx_symbols_cp * diag(channel(:, i));矩阵维度不一样

非常感谢您的指正，这个问题是我疏忽了。在代码中，tx_symbols_cp 是一个 (N+cp_len) × num_symbols 的矩阵，channel(:, i) 是一个 N × 1 的列向量，不能直接作为矩阵相乘的操作数。

可以通过将 channel(:, i) 转换为一个 N × N 的对角矩阵，然后进行元素对应相乘来实现 OFDM 符号和信道的乘积。具体地，可以使用 diag 函数将 channel(:, i) 转换为一个对角矩阵，然后使用 .* 运算符进行元素对应相乘。

以下是修改后的代码：

%% OFDM 参数设置
N = 64; % 基带子载波数
cp_len = 16; % 循环前缀长度
num_frames = 100; % OFDM符号的数量
num_subframes = 10; % 子帧的数量
num_symbols = num_frames * num_subframes; % 符号总数
num_channels = 2; % 通道数
num_taps = 4; % 信道时延
SNR = 20; % 信噪比

%% 生成OFDM符号
tx_data = randi([0, 1], N, num_symbols);
tx_symbols = ifft(tx_data);
tx_symbols_cp = [tx_symbols((end-cp_len+1):end, :); tx_symbols];

%% 生成多普勒频移
doppler_freq = linspace(-150, 150, num_channels); % 多普勒频移范围
doppler_shift = exp(1j * 2 * pi * doppler_freq' / N); % 多普勒频移向量

%% 生成多普勒时延
time_delay = round(rand(num_channels, 1) * num_taps); % 随机生成时延
channel = zeros(N, num_channels);
for i = 1:num_channels
    channel(:, i) = circshift(doppler_shift(i, :)', time_delay(i));
end

%% 发送OFDM符号
rx_symbols_cp = zeros(N+cp_len, num_symbols, num_channels);
for i = 1:num_channels
    rx_symbols_cp(:, :, i) = tx_symbols_cp .* diag(channel(:, i));
end

%% 添加高斯白噪声
rx_symbols_cp_noisy = awgn(rx_symbols_cp, SNR, 'measured');

%% 移除循环前缀并进行FFT
rx_symbols = rx_symbols_cp_noisy(cp_len+1:end, :, :);
rx_data = fft(rx_symbols);

%% 解调数据
rx_bits = reshape(rx_data, N*num_symbols*num_channels, 1) > 0.5;

%% 计算误码率
num_errors = sum(xor(rx_bits, tx_data(:)));
ber = num_errors / (N*num_symbols*num_channels);
disp(['误码率：', num2str(ber)]);

再次感谢您的指正，希望这个回答可以帮到您！