s_mat = ifft(X.')*sqrt(M); % Heisenberg transform
时间: 2024-04-07 11:31:59 浏览: 183
这段代码实现了一个 Heisenberg 变换。其中,X是一个列向量,ifft表示傅里叶逆变换,sqrt(M)是一个常数,M表示矩阵的大小。通过对X进行傅里叶逆变换,并乘以sqrt(M)的值,可以将X转换为一个矩阵s_mat,从而进行Heisenberg变换。Heisenberg变换是一种用于处理时-频信号分析的数学工具,它将信号分解为一组时-频原子,并通过将原子进行线性组合来表示原始信号。在这里,Heisenberg变换用于将信号从时域转换到频域,并进行一些信号处理操作。
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function s = OTFS_modulation(N,M,x) %% OTFS Modulation: 1. ISFFT, 2. Heisenberg transform X = fft(ifft(x).').'/sqrt(M/N); %%%ISFFT,其中.'表示转置, s_mat = ifft(X.')*sqrt(M); % Heisenberg transform s = s_mat(:);%(:)表示将矩阵重构为列向量: end
这段代码实现了OTFS调制中的ISFFT和Heisenberg变换,具体如下:
1. 首先使用ifft函数对x进行IFFT变换,得到一个大小为N*M的矩阵,其中每一列都代表一个OFDM符号。
2. 然后使用.'将IFFT后的矩阵进行转置,使得每一行代表一个OFDM符号。
3. 接着使用fft函数对转置后的矩阵进行FFT变换,得到一个大小为N*M的矩阵X,其中每一行代表一个时域样本。
4. 对X进行归一化,即除以sqrt(M/N)。
5. 然后使用.'再次将X进行转置,使得每一列代表一个时域样本。
6. 使用ifft函数对转置后的矩阵进行IFFT变换,得到一个大小为M*N的矩阵s_mat,其中每一行代表一个时域样本,每一列代表一个子载波。
7. 对s_mat进行Heisenberg变换,即乘以sqrt(M),得到一个大小为M*N的矩阵s,其中每一列代表一个时域样本,每一行代表一个子载波。
8. 最后使用(:)将s矩阵重构为列向量s,即OTFS调制后的输出信号。
综上,该函数实现了OTFS调制的基本步骤,将输入的复包络信号x通过ISFFT和Heisenberg变换映射到时频域上,得到输出信号s。
function y = OTFS_demodulation(N,M,r) %% OTFS demodulation: 1. Wiegner transform, 2. SFFT r_mat = reshape(r,M,N); Y = fft(r_mat)/sqrt(M); % Wigner transform Y = Y.'; y = ifft(fft(Y).').'/sqrt(N/M); % SFFT end
这段代码是用于实现OTFS(orthogonal time frequency space)调制的解调。其中,OTFS是一种新型的多输入多输出(MIMO)调制技术,可以提高在时变信道下的传输效率和质量。这段代码实现的OTFS解调分为两个步骤:
1. Wigner变换:将接收到的信号r按照M行N列的方式排列,然后对每一列进行FFT,最后除以sqrt(M)得到Y矩阵,即Wigner变换后的矩阵。
2. SFFT(Symmetric Fast Fourier Transform):对Y矩阵进行对称FFT操作,然后进行IFFT操作,并除以sqrt(N/M)得到解调后的信号y。
这段代码中的变量含义为:
N:每个OFDM符号中的子载波数
M:每个OFDM符号中的符号数
r:接收到的信号
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