m完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路matlab仿真,包括UW序列,QPSK,定时同步,载波同步,MMSE估计等

我爱C编程
184 阅读5分钟

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

 

1.png

2.png

3.png

4.png  

 

 

2.算法涉及理论知识概要

        完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现，包括UW序列的设计、QPSK调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节。本文首先介绍了SC-FDE通信系统的基本原理和频域均衡的概念，然后详细介绍了各个环节的设计和实现步骤，并通过仿真实验验证了系统的可行性和性能。最后，对系统的优化和拓展进行了讨论，为进一步提高系统的性能和应用到更广泛的通信领域中提供了思路。

 

       SC-FDE是一种常见的OFDM调制方式，它可以将数据分成多个子载波进行传输，从而实现高效的数据传输。在SC-FDE中，采用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真，提高系统的传输性能。本文旨在介绍完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现，包括UW序列的设计、QPSK调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节，以验证系统的可行性和性能。

 

2.1 单载波频域均衡

        在SC-FDE中，使用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真，提高系统的传输性能。具体来说，单载波频域均衡可以通过在接收端对接收信号进行频域均衡，消除信道对信号的影响，从而提高系统的可靠性和传输速率。在频域均衡中，通常使用MMSE等算法进行信道估计和均衡，以提高均衡的精度和准确性。

 

2.2 UW序列

       UW序列是一种常见的同步序列，它可以用于帧同步、定时同步和载波同步等环节。在SC-FDE通信系统中，需要使用UW序列进行同步，以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列的长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择，通常采用二进制序列或者伪随机序列。

 

       在SC-FDE通信系统中，需要使用UW序列进行同步，以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列通常采用二进制序列或者伪随机序列，其长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择。在本文中，我们采用长度为32的二进制UW序列，

 

2.3 QPSK调制

       在SC-FDE通信系统中，采用QPSK调制可以将数字信号分为四个不同的相位状态，实现高效的数据传输。具体来说，QPSK调制可以表示为：

0b753c4bfb9c641d1df735bcee48a154_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png  

其中，EbE_b表示比特能量，TbT_b表示比特时间，fcf_c表示载波频率，mm为0、1、2或3。

 

       在SC-FDE通信系统中，采用QPSK调制可以将数字信号分为四个不同的相位状态，实现高效的数据传输。在本文中，我们采用QPSK调制对数据进行调制，具体来说，我们将每两个比特映射为一个符号，其中00映射为1+j1+j，01映射为1−j1-j，10映射为−1+j-1+j，11映射为−1−j-1-j。

 

2.4 帧同步、定时同步和载波同步

       在SC-FDE通信系统中，需要进行帧同步、定时同步和载波同步等环节，以确保接收端能够正确地解码接收到的信号。帧同步是指接收端能够识别传输帧的开始和结束，定时同步是指接收端能够正确地识别信号的时序，载波同步是指接收端能够正确地识别信号的频率。这些同步环节通常使用UW序列或者导频序列进行实现，以确保接收端能够准确地识别信号的时序和频率。

 

2.5 SNR估计

       在SC-FDE通信系统中，需要对信号的信噪比进行估计，以便在接收端进行适当的信号处理和均衡。信噪比可以通过接收信号的能量和噪声功率之比来进行估计，通常采用均方误差（MSE）法或者最小二乘（LS）法进行估计。

 

       在SC-FDE通信系统中，需要对信号的信噪比进行估计，以便在接收端进行适当的信号处理和均衡。在本文中，我们使用均方误差（MSE）法进行SNR估计。具体来说，我们通过比较接收信号和原始信号的误差，计算信号的信噪比。

 

2.6 MMSE信道估计

       在SC-FDE通信系统中，需要对信道进行估计和均衡，以消除信道对信号的影响。常用的信道估计算法包括最小二乘（LS）法、最小均方误差（MMSE）法和最大似然（ML）法等。在SC-FDE中，使用MMSE算法可以实现更加精确和准确的信道估计和均衡，从而提高系统的传输性能。

 

2.7 MMSE信道估计的数学模型

89228ca3873e62dc1b05d0cba2c53514_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png  

3.MATLAB核心程序 `Dmap_qpsk= func_QPSK(data,LEN_data,LEN_frame);

%组帧

LEN_ud   = LEN_UW*2+LEN_data;

frame    = func_frame_gen(UW,Dmap_qpsk,LEN_frame,LEN_ud);

 

%上采样

Samples  = 8; %采样倍数

frame_up = filter(ones(1,Samples),1,upsample(frame,Samples));  

%成型滤波

[Tdatas,filter_coff]= func_filter(frame_up,LEN_UW,Samples);

 

%多径信道

Rdata               = func_channel(Tdatas);

%匹配滤波

Rdata               = upfirdn(Rdata, filter_coff);

%下采样

Rdata_dw            = downsample(Rdata,Samples,2);  

subplot(232);

plot(real(Rdata_dw),imag(Rdata_dw),'b*');

title('QPSK过莱斯多径信道后星座图');

subplot(233);

plot(real(Rdata_dw2),imag(Rdata_dw2),'b*');

title('QPSK+频偏和相偏，过莱斯多径信道后星座图');

 

%帧同步

Frame_N          = length(Rdata_dw2)-LEN_UW;

Frame_peaks      = func_frame_syn(Rdata_dw2,UW,LEN_UW,Frame_N);   

 

%定时同步

Time_N           = length(Rdata_dw2)-LEN_ud-LEN_UW;

Time_N2          = LEN_UW+LEN_data;

[Time_syn,P,R,M] = func_time_syn(Rdata_dw2,LEN_UW,Time_N,Time_N2);

 

%载波同步

Time_idx         = Time_syn;

Rdata_dw3        = func_fre_syn(Rdata_dw2,UW,Time_idx,LEN_ALL,LEN_UW,LEN_fft,LEN_ud,LEN_data);

 

subplot(234);

plot(real(Rdata_dw3),imag(Rdata_dw3),'b*');

title('同步后QPSK星座图');

 

%频域均衡

[tmps1,tmps2,hk_1]= func_fre_mmse(Rdata_dw3,UW,LEN_ud,LEN_fft,LEN_UW,Time_idx,LEN_data,LEN_frame);

 

%QPSK解调

[rd0,rd1]         = func_deQPSK(tmps1,tmps2);

 

subplot(236);

plot(real(tmps1),imag(tmps1),'b*');

title('均衡后QPSK星座图');`

avatar
文章
阅读
粉丝