设计仿真方案，接收信号受到CFO的影响，对比不同SNR下采用CP的CFO技术进行补偿与不进行补偿的BER性能。并且信号为16QAM调制，并给出MATLAB代码

在设计仿真方案前，先介绍一下CFO技术与CP的概念。

CFO（Carrier Frequency Offset）指接收端与发射端之间的载波频率偏移。当接收端的载波频率与发射端的载波频率不匹配时，会产生CFO，从而影响通信系统的性能。

CP（Cyclic Prefix）是OFDM系统中常用的一种技术。它是在每个OFDM符号的前面添加一段与后面数据重复的循环前缀，以消除多径信道带来的时域 ISI（Inter-symbol Interference）。

仿真方案如下：

1. 生成16QAM调制的信号，并添加高斯白噪声。
2. 在接收端添加CFO，模拟实际通信中的情况。
3. 对采用CP的CFO补偿技术和不进行补偿的情况进行比较，计算并对比不同SNR下的BER性能。
4. 绘制BER曲线，分析不同SNR下采用CP的CFO补偿技术和不进行补偿的性能差异。

MATLAB代码如下：

%% 生成16QAM调制的信号
clear all; close all; clc;
N = 1024; % 子载波数
M = 16; % 调制阶数
snr = 10; % 信噪比
data = randi([0 M-1],1,N); % 随机生成符号
mapped = qammod(data,M); % 映射
noise = sqrt(0.5)*randn(1,N) + sqrt(0.5)*1j*randn(1,N); % 高斯白噪声
rx_signal = mapped + 10^(-snr/20)*noise; % 加噪声

%% 添加CFO
f_cfo = 1000; % 载波频率偏移
t = 0:N-1;
cfo = exp(1j*2*pi*f_cfo*t/N);
rx_signal_cfo = rx_signal .* cfo; % 添加CFO

%% 采用CP的CFO补偿技术
cp_len = 256; % 循环前缀长度
rx_symbol_cp = zeros(1,N+cp_len); % 添加循环前缀
rx_symbol_cp(1:cp_len) = rx_signal_cfo(end-cp_len+1:end);
rx_symbol_cp(cp_len+1:end) = rx_signal_cfo;
rx_symbol_fft = fft(rx_symbol_cp); % FFT变换
rx_symbol_fft_cfo = rx_symbol_fft .* exp(-1j*2*pi*f_cfo*t/N); % CFO补偿
rx_symbol_cp_cfo = ifft(rx_symbol_fft_cfo); % IFFT变换
rx_symbol = rx_symbol_cp_cfo(cp_len+1:end); % 去掉循环前缀

%% 不进行CFO补偿
rx_symbol_no_cfo = ifft(fft(rx_signal_cfo)); % 直接进行IFFT变换

%% 计算BER
data_rx_cp_cfo = qamdemod(rx_symbol,M); % 解调
[data, data_rx_cp_cfo]; % 对比发送方和接收方数据
ber_cp_cfo = sum(abs(data_rx_cp_cfo - data) > 0) / N; % 计算BER
data_rx_no_cfo = qamdemod(rx_symbol_no_cfo,M); % 解调
[data, data_rx_no_cfo]; % 对比发送方和接收方数据
ber_no_cfo = sum(abs(data_rx_no_cfo - data) > 0) / N; % 计算BER

%% 绘制BER曲线
snr_vec = 0:2:20;
ber_cp_cfo_vec = zeros(1,length(snr_vec));
ber_no_cfo_vec = zeros(1,length(snr_vec));
for i = 1:length(snr_vec)
    snr = snr_vec(i);
    noise = sqrt(0.5)*randn(1,N) + sqrt(0.5)*1j*randn(1,N);
    rx_signal = mapped + 10^(-snr/20)*noise;
    f_cfo = 1000;
    t = 0:N-1;
    cfo = exp(1j*2*pi*f_cfo*t/N);
    rx_signal_cfo = rx_signal .* cfo;
    cp_len = 256;
    rx_symbol_cp = zeros(1,N+cp_len);
    rx_symbol_cp(1:cp_len) = rx_signal_cfo(end-cp_len+1:end);
    rx_symbol_cp(cp_len+1:end) = rx_signal_cfo;
    rx_symbol_fft = fft(rx_symbol_cp);
    rx_symbol_fft_cfo = rx_symbol_fft .* exp(-1j*2*pi*f_cfo*t/N);
    rx_symbol_cp_cfo = ifft(rx_symbol_fft_cfo);
    rx_symbol = rx_symbol_cp_cfo(cp_len+1:end);
    data_rx_cp_cfo = qamdemod(rx_symbol,M);
    ber_cp_cfo_vec(i) = sum(abs(data_rx_cp_cfo - data) > 0) / N;
    rx_symbol_no_cfo = ifft(fft(rx_signal_cfo));
    data_rx_no_cfo = qamdemod(rx_symbol_no_cfo,M);
    ber_no_cfo_vec(i) = sum(abs(data_rx_no_cfo - data) > 0) / N;
end
figure;
semilogy(snr_vec, ber_cp_cfo_vec, '-o', 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogy(snr_vec, ber_no_cfo_vec, '-*', 'LineWidth', 2);
legend('CFO补偿', '未补偿');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('BER');
title('不同SNR下的BER性能比较');
grid on;