1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
图传测试：
仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。
2.算法涉及理论知识概要
基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路是一种常用的数字视频广播系统，用于实现高效的传输和接收。该系统结合了正交频分复用（COFDM）、16QAM调制和低密度奇偶校验（LDPC）编码与解码技术。此外，系统中还包括载波同步、定时同步和信道估计模块，用于实现信号的载波频率和定时偏移的同步，以及信道状态的估计。本文将详细介绍基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路的系统原理、数学公式和各个环节的功能。
基于DVB-T的COFDM+16QAM+LDPC码通信链路通过COFDM技术将数据分成多个子载波，在频域上并行传输，提高了系统的抗多径衰落和频偏的能力。16QAM调制将每四个比特映射到一个复数点上，实现了16种相位和振幅的调制。LDPC编码是一种高效的纠错编码技术，可以提高系统的可靠性。载波同步、定时同步和信道估计模块用于实现信号的载波频率和定时偏移的同步，以及信道状态的估计。
COFDM调制
COFDM技术将整个频谱分成多个子载波，每个子载波之间正交传输。在每个OFDM符号中，数据被并行分配到不同的子载波上，并在频域上进行调制。COFDM调制可以通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号。
16QAM调制
16QAM调制将每四个比特映射到一个复数点上，共有16种相位和振幅的调制方式。16QAM调制可以在一个符号周期内传输4个比特，实现高效的频谱利用。
LDPC编码和解码
LDPC编码是一种误码控制编码技术，通过稀疏校验矩阵构建编码器和解码器。编码器将输入数据和校验矩阵进行矩阵运算，生成编码后的数据。解码器使用迭代解码算法，通过消息传递的方式对接收到的编码数据进行解码。LDPC编码可以提供较高的纠错能力和编码效率。
载波同步
载波同步模块用于估计接收信号的载波频率偏移，并进行补偿。载波频率偏移会导致接收信号的相位发生变化，因此需要通过同步来保证正确的信号接收和解调。载波同步通过估计接收信号的相位差来计算载波频率偏移，然后通过反馈控制来调整本地振荡器的频率，使其与接收信号的载波频率保持同步。
定时同步
定时同步模块用于估计接收信号的定时偏移，并进行补偿。定时偏移会导致接收信号的采样时刻不准确，因此需要通过同步来恢复正确的采样时刻。定时同步通过计算接收信号的时钟边沿间隔的平方误差来估计定时偏移，然后通过反馈控制来调整采样时钟的相位，实现接收信号的定时同步。
信道估计
信道估计模块用于估计信道状态，以便在接收端进行合适的解调和解码。信道状态的估计可以通过接收信号的预处理和训练序列的发送来实现。根据接收信号和已知的训练序列，可以估计信道的衰落、噪声和多径效应等参数。
3.MATLAB核心程序 `for i=1:l+1
%分散导频值
train_sym(i,pilot(i,:))=Burst2.(1/2-train(i,pilot(i,:)));
end
signal = [1:carrier_count];
X3(:,signal) = 0;
for i=1:l+1
%插入分散导频
X3(i,pilot(i,:)) = train_sym(i,pilot(i,:));
end
%保留原始插入分散导频
X3_SPCP = X3(1:4,:);
X3_SPCP(2:4,1) = 0;
X3_SPCP(2:4,1705) = 0;
ScPilotX = X3(1:4,:);
.............................................................................................
%STEP2:整数倍载波频率同步
Np = length(CP);
for i=1:12-1;
tmps=0;
for p=0:Np-1
tmps = tmps + X_modify1(i,45*p+1)conj(X_modify1(i+1,45p+1));
end
fl(i) = abs(tmps);
end
Fre_err = mean(Ff)+mean(fl);
X_modify2 = X_modify1;
for i1=1:12
X_modify2(i1,:)=X_modify1(i1,:).exp(-j2pi(Fre_err));
end
subplot(426);
plot(X_modify2(Max_ip,:),'b.');
xlabel('In-Phase');
ylabel('Quadrature');
axis square
title('经定频偏修正的符号');
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%信道估计
r_chestimation = X_modify2(First_ip:First_ip+8-1,:);
X_modify2 = r_chestimation;
r_chestimation(:,TPS) = 0;
for m=1:8
for k=1:1705
if (abs(Data_index(m,k))>0.5)
r_chestimation(m,k)=0;
end
end
end
.......................................................................................
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%-------------LDPC解码 --------------------------------
hDemod = modem.qamdemod('M', ModulateIndex, 'PhaseOffset', 0, 'SymbolOrder', 'Gray', 'OutputType', 'Bit');
msg_demod = demodulate(hDemod, S_data.');
msg_demod0= 2*msg_demod-1;
msg_dec = [];
for i = 1:11
[vhatsd,nb_itersd,successsd] = func_Dec(msg_demod0(Ns*(i-1)+1:Ns*i),newH,N0,Max_iter);
tmps = vhatsd(Ms+1:Ns)';
msg_dec = [msg_dec;tmps];
end
[nChnlErrs BERChnl] = biterr(msg_enc(1:end/4), msg_demod);
[nCodErrs BERCoded] = biterr(msg_orig(1:length(msg_dec)), msg_dec);
NERR=NERR+nCodErrs;
NERR
Eind=Eind+BERCoded;
end
Err = [Err,Eind/ind];
end
figure;
semilogy(EbN0,Err,'b-o');
grid on
xlabel('EbN0');
ylabel('误码率');
save R1.mat EbN0 Err
0sj_034m`
