【误码率仿真】基于16QAM调制FFT变换QPSK解调的OFDM误码率matlab仿真 |
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 ⛄ 内容介绍基于16QAM调制和FFT变换的QPSK解调的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统的误码率(Bit Error Rate,BER)仿真可以按照以下步骤进行: 确定系统参数:包括子载波数量、循环前缀长度、信道模型等。 生成发送端的源比特序列,并将其映射为16QAM调制符号。每个16QAM调制符号表示4特。 将16AM调制符号分配到不同的子载波上,并进行IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)变换,得到时域信号。 在时域信号中添加循环前缀以避免多径干扰。 将时域信号经过通信信道传输,考虑信道衰落和噪声等效应。 在接收端,对接收到的信号进行FFT(Fast Fourier Transform)变换,将其转换到频域。 从频域信号中提取相应的子载波,并进行QPSK解调,将其转换回比特序列。 对比接收到的比特序列与发送端的原始比特序列,计算比特错误数。 重复步骤2至8多次,以获得统计结果。 根据所得的统计结果绘制BER性能曲线,可以通过改变系统参数、调制方案或其他相关因素来比较不同条件下的BER性能。 ⛄ 部分代码clear all; clc; f1=128;%设置fft长度 g1=32;%循环前缀长度 Ns=8;%每个子载波包含的符号数 para=128;%子载波数 N=1024;%串并变换前的符号数 bit=2;%每个符号的bit数 signal=round(rand(1,para*Ns*bit));%源信号 %调制和串并变换 din2=1-2*signal; din_temp=reshape(din2,2,length(signal)/2); for b=1:length(signal)/2 QPSKdata(b)=din_temp(1,b)+j*din_temp(2,b); end complex_qam_data=reshape(QPSKdata,128,8); x=complex_qam_data; %调制和串并变换的实现 ⛄ 运行结果[1] 谭清元,潘学文.QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现[J].电脑知识与技术:学术版, 2019, 15(12):2. [2] 刘卓伦,马征.基于Matlab平台的OFDM系统在不同信道下16QAM调制的仿真设计与分析[J].信息记录材料, 2017(12).DOI:CNKI:SUN:CXJL.0.2017-12-007. ⛳️ 代码获取关注我 ❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除 ❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍅 仿真咨询 1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 |
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