N_fft=64;为什么OFDM中FFT的长度要设置为64呢

在OFDM中，FFT的长度通常设置为2的幂次方，这是因为FFT算法的实现需要使用快速傅里叶变换（FFT）算法，而2的幂次方的长度可以使FFT算法的计算效率更高。同时，64作为一个较小的长度，可以在OFDM系统中提供足够的频带利用率和频域分辨率。

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clc; clear; close all; tic; N=128; M=[4 16 32 64]; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N_ofdm=1000; snr_dB=1:18; SNR=10.^(snr_dB./10); for kk=1:length(snr_dB) N_fft=N*2+2; for jj=1:length(M) base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; data_temp2= bi2de(data_temp1); mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); data=reshape(mod_data,N,[])'; H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); H_data(:,2:N_fft/2)= data; H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); ifft_data=ifft(H_data,[],2); ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)) fft_data=fft(Rx_data,[],2); Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); temp1=de2bi(demodulation_data); err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); end BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); end figure(); for a=1:length(M) semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; end代码逐句翻译

clc; clear; close all; tic; % 清空命令窗口，清空内存，关闭所有图形窗口，开始计时
N=128; % 子载波数
M=[4 16 32 64]; % 调制阶数
D=5; % 信道长度
c=0.15; % 信道衰落系数
nt=0.1289; % 发射天线数
nr=0.9500; % 接收天线数
N_ofdm=1000; % OFDM符号数
snr_dB=1:18; % 信噪比范围
SNR=10.^(snr_dB./10); % 转换为线性信噪比
for kk=1:length(snr_dB) % 循环计算每个信噪比对应的误比特率
N_fft=N*2+2; % FFT点数
for jj=1:length(M) % 循环计算每个调制阶数对应的误比特率
base_data=randi([0 1],1,N*N_ofdm*log2(M(jj))); % 生成随机数据
data_temp1= reshape(base_data,log2(M(jj)),[])'; % 将数据转换为矩阵形式
data_temp2= bi2de(data_temp1); % 将二进制数据转换为十进制
mod_data = qammod(data_temp2,M(jj)); % 进行QAM调制
data=reshape(mod_data,N,[])'; % 将数据重新组织为矩阵形式
H_data=zeros(N_ofdm,N_fft); % 创建空矩阵
H_data(:,2:N_fft/2)= data; % 将调制数据放入矩阵中
H_data(:,N_fft/2+2:N_fft)= conj(fliplr(data)); % 将调制数据的共轭对称部分填入矩阵中
ifft_data=ifft(H_data,[],2); % 进行IFFT变换
ifft_data=ifft_data+0.02*ones(size(ifft_data)); % 添加信道偏移
Noise=awgn(ifft_data,SNR(kk),'measured')-ifft_data; % 添加高斯白噪声
Rx_data=ifft_data*nt*nr*exp(-c*D)+Noise; % 添加信道衰落和噪声
Rx_data=Rx_data/(nt*nr*exp(-c*D)); % 归一化
fft_data=fft(Rx_data,[],2); % 进行FFT变换
Rx_psk_data=fft_data(:,2:N_fft/2); % 取出调制数据
demodulation_data = qamdemod(Rx_psk_data',M(jj)); % 进行QAM解调
demodulation_data= reshape(demodulation_data,[],1); % 将解调数据转换为列向量
temp1=de2bi(demodulation_data); % 将解调数据转换为二进制
err(kk,jj)=sum(sum((temp1~=data_temp1))); % 计算误码率
end
BER(kk,:)=err(kk,:)./(N*N_ofdm*log2(M(jj))); % 计算误比特率
end
figure(); % 创建画图窗口
for a=1:length(M) % 循环绘制每个调制阶数对应的误比特率曲线
semilogy(snr_dB,BER(:,a),'*-','LineWidth',1.5);hold on; % 绘制误比特率曲线
end

% OFDM系统参数设置 N = 64; % 子载波数 cp_len = 16; % 循环前缀长度 snr = 10; % 信噪比 % 生成发送数据 data = randi([0,1],1,N); % 将数据调制成QAM信号 qam_data = qammod(data, 4); % 将数据分成多个子载波 ofdm_data = reshape(qam_data, [], N); % 添加循环前缀 ofdm_data_cp = [ofdm_data(:,end-cp_len+1:end), ofdm_data]; % 多普勒分集接收 rx_data = zeros(size(ofdm_data)); for i = 1:2 % 使用2个接收天线 % 模拟多普勒效应 doppler_shift = exp(1j*2*pi*rand(1)*0.1); % 接收信号 rx_signal = awgn(ofdm_data_cp*doppler_shift, snr); % 去掉循环前缀 rx_signal_cp = rx_signal(:,cp_len+1:end); % 将接收信号转换为频域信号 rx_data_fft = fft(rx_signal_cp, [], 2); % 进行相位补偿和频率校准 rx_data_fft = rx_data_fft .* conj(doppler_shift); % 将接收信号合并 rx_data = rx_data + rx_data_fft; end % 将接收信号解调为二进制数据 rx_data_demod = qamdemod(rx_data(:), 4); rx_data_demod = reshape(rx_data_demod, 1, []); % 计算误码率 ber = sum(xor(data, rx_data_demod))/N; disp(['误码率：', num2str(ber)]);

这段代码实现了一个基本的OFDM系统，并使用了多普勒分集技术对接收信号进行了处理。以下是代码的解释：

- 首先定义了OFDM系统的参数包括子载波数、循环前缀长度和信噪比。
- 然后生成了长度为N的发送数据，并将其进行QAM调制。
- 将QAM信号分成多个子载波，并添加循环前缀。
- 对于两个接收天线，模拟多普勒效应，接收信号添加AWGN噪声，并去掉循环前缀。
- 将接收信号转换为频域信号，并进行相位补偿和频率校准。
- 最后将接收信号解调为二进制数据，并计算误码率。

需要注意的是，这段代码中的多普勒分集技术只是简单地模拟了多普勒效应，实际应用中可能需要更加复杂的算法来处理多路径信号。同时，代码中使用了QPSK调制，如果需要使用其他调制方式，需要相应地修改代码。