1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
MATLAB2022A
3.算法理论概述
1.1 OFDM 原理
OFDM 是一种多载波调制技术，将高速数据流分成多个低速数据流，每个低速数据流用不同的正交子载波传输，从而提高了频谱利用率和抗多径衰落的能力。
1.2 QPSK 原理
QPSK 是一种基于相位的调制方式，将每两个连续的比特映射到不同的相位状态，实现数据的传输。
1.3 同步误差对系统性能的影响
同步误差是指接收端时钟与发送端时钟之间的时间偏移，它可能由于时钟漂移、频率偏差、采样时刻的不准确等原因引起。在 OFDM 系统中，同步误差会导致接收端无法准确地解析每个子载波的相位和幅度，从而影响信号的解调和数据的正确解析。
同步误差会导致解调时的相位和幅度失配，从而增加信号的误码率。特别是在高信噪比条件下，同步误差对误码率的影响更为显著，因为此时信号的主要误差源来自同步误差。
同步误差引起的频偏和相位失配会导致解调后的信号失真。失真的信号可能无法正确解析，甚至无法通过信号解析器，从而造成严重的通信质量问题。
4.部分核心程序 `for ij3=[-20,0,20] % 同步误差
if Pilot_OFDM(1) == -1
H = exp(1i2pi*[1:NFFT]*ij3/NFFT);
HInv = 1./H;
end
for snr = SNRs
Rdata = awgn(Subframe,snr,'measured'); % 添加 AWGN 噪声
for ij4 = 0:NSymbol-1
OFDMSymbol = Rdata(ij4*(OFDMSymLen)+1: (ij4+1)*OFDMSymLen);
if ij3 <= 0
OFDM_Sym_cp = OFDMSymbol(CPLen+1+ij3:OFDMSymLen+ij3);
else
OFDM_Sym_cp =[OFDMSymbol(CPLen+1+ij3:OFDMSymLen) zeros(1,ij3)];
end
QPSK_Sym = (fft(OFDM_Sym_cp,NFFT)/sqrt(NFFT));
%信道估计使用导频符号
if sum(ij4 == Pilot_OFDM) && Pilot_OFDM(1) ~= -1
H = zeros(1,NFFT);
H(Loc_Pilot) = (QPSK_Sym(Loc_Pilot)/PilotSymbol);
H(find(H==0)) = interp1(Loc_Pilot,H(Loc_Pilot),find(H==0));
HInv = 1./H;
end
QPSK_Sym = HInv.*QPSK_Sym ./ (abs(HInv));
if sum(ij4 == Pilot_OFDM)&& Pilot_OFDM(1) ~= -1
QPSK_Sym2 = QPSK_Sym(Loc_Carriers);
else
QPSK_Sym2 = QPSK_Sym(Data_Carriers);
end
end
Index = 1;
BER2 = [BER2;BER1 ];
plotIdx = plotIdx+1;
end
BER3= BER3+BER2;
end
figure;
semilogy(SNRs,BER3(1,:)/1000,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
semilogy(SNRs,BER3(2,:)/1000,'k-^',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on
semilogy(SNRs,BER3(3,:)/1000,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on
xlabel(' SNR(db)');
ylabel(' BER1 ');
legend('同步误差:-20','无同步误差','同步误差:20');
grid on`
