1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
2.算法涉及理论知识概要
基于最小二乘（Least Squares, LS）算法的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）系统信道估计与均衡是一项关键技术，它在无线通信系统中扮演着重要角色。OFDM结合了QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）调制，能够在多径衰落信道中提供高效的频谱利用率和鲁棒性。
2.1 OFDM信号模型
在OFDM系统中，数据被分割成多个子载波，每个子载波上传输一个较低速的数据流。假设系统有N个子载波，发送的数据向量为s=[s0,s1,…,sN−1]T，其中si是子载波i上的数据符号。在发送端，通过IDFT（Inverse Discrete Fourier Transform, 离散傅里叶逆变换）将频域信号转换为时域信号：
2.2 信道模型
在无线信道中，信号会经历多径衰落。假设信道冲击响应为h(t)，则接收信号可以表示为：
在OFDM系统中，通过在符号之间插入保护间隔（循环前缀CP）来克服多径效应。假设CP长度为τCP，则接收信号可以表示为：
2.3 最小二乘（LS）算法
在OFDM系统中，通常使用导频符号来进行信道估计。假设在子载波上发送的导频符号为p=[p0,p1,…,pN−1]T，则接收的导频符号为yp。基于LS算法的信道估计可以表示为最小化残差平方和：
2.4 均衡器设计
在OFDM系统中，均衡器用于补偿信道的影响，恢复原始数据符号。基于LS估计的均衡器可以表示为：
基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计与均衡是无线通信系统中的关键技术之一。通过合理的导频符号设计、准确的信道估计以及有效的均衡策略，可以显著提高系统的性能。随着通信技术的发展，未来的研究将进一步探索更高效的信道估计与均衡方法，以适应更复杂的无线环境。
3.MATLAB核心程序 `Errors1=[];
errs=[];
for ij=SNRS
ij
R0 = awgn(T_final,ij,'measured');
%串并变换
R1 = reshape(R0,Len_FFT+Lcp,Symbs).';
%去保护间隔
for k= 1:Symbs
for i=1:Len_FFT
R2(k,i) = R1(k,i+Lcp);
end
end
%FFT
R3 = fft(R2,Len_FFT,2);
R4 = R3(:,Carrs);
%信道估计
R4_signal = R4(:,signal);
R4_pilot = R4(:,pilot);
%信道估计
Hch_LS2 = func_HLS_est(R4_pilot,PN_qpsk3,Symbs,Num_pilot,Num_carr,Step_pilot);
%信道均衡
R_bits = R4_signal./Hch_LS2;
%并串变换
Rec_ps = reshape(R_bits.',1,Len_pilot/Nsamp);
%QPSK解调
Rec_bits = func_deQPSK(Rec_ps);
errs = [errs,length(find(tmps~=Rec_bits))];
end
BER1=errs/Len_pilot;
figure;
semilogy(SNRS,BER1,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
grid on;
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('OFDM+LS信道估计');
if AMPS==0
save R1_0.mat SNRS BER1
end
if AMPS==0.2
save R1_1.mat SNRS BER1
end
if AMPS==0.5
save R1_2.mat SNRS BER1
end
if AMPS==1
save R1_3.mat SNRS BER1
end
0X_067m`
