ofdm.m
上传用户:m_sun_001
上传日期:2014-07-30
资源大小:1115k
文件大小:14k
源码类别:

matlab例程

开发平台:

Matlab

  1. echo off;clear all;close all;clc;
  2. fprintf( 'OFDM仿真n') ;
  3. tic
  4. % --------------------------------------------- %
  5. %                   参数定义                     %
  6. % --------------------------------------------- %
  7. % Initialize the parameters
  8. NumLoop = 1000;
  9. NumSubc = 128;
  10. NumCP = 8;
  11. SyncDelay = 0;
  12. % 子载波数            128
  13. % 位数/ 符号          2
  14. % 符号数/ 载波        1000
  15. % 训练符号数          0
  16. % 循环前缀长度        8   (1/16)*T
  17. % 调制方式            4-QAM
  18. % 多径信道数          3 
  19. % IFFT Size           128 
  20. % 信道最大时延        2
  21. % --------------------------------------------- %
  22. %                   QAM MODULATION              %
  23. % --------------------------------------------- %
  24. % Generate the random binary stream for transmit test
  25. BitsTx = floor(rand(1,NumLoop*NumSubc)*2);
  26. % Modulate (Generates QAM symbols)
  27. % input: BitsTx(1,NumLoop*NumSubc); output: SymQAM(NumLoop,NumSubc/2)
  28. SymQAMtmp = reshape(BitsTx,2,NumLoop*NumSubc/2).';
  29. SymQAMtmptmp = bi2de(SymQAMtmp,2,'left-msb');
  30. %--------------------------------------------------------------------
  31. % 函数说明:
  32. % bin2dec(binarystr) interprets the binary string binarystr and returns the
  33. % equivalent decimal number.
  34. %   bi2de是把列向量的每一个元素都由2进制变为10进制
  35. %  D = BI2DE(...,MSBFLAG) uses MSBFLAG to determine the input orientation.
  36. %     MSBFLAG has two possible values, 'right-msb' and 'left-msb'.  Giving a
  37. %     'right-msb' MSBFLAG does not change the function's default behavior.
  38. %   Giving a 'left-msb' MSBFLAG flips the input orientation such that the
  39. %     MSB is on the left.
  40. % % %   D = BI2DE(...,P) converts a base P vector to a decimal value.
  41. % %     Examples:
  42. % %     >> B = [0 0 1 1; 1 0 1 0];
  43. % %     >> T = [0 1 1; 2 1 0];
  44. % %    >> D = bi2de(B)     >> D = bi2de(B,'left-msb')     >> D = bi2de(T,3)
  45. % %     D =                 D =                            D =
  46. % %         12                   3                             12
  47. % %          5                  10                              5
  48. %--------------------------------------------------------------------
  49. % QAM modulation 
  50. % 00->-1-i,01->-1+i,10->1-i,11->1+i
  51. % 利用查表法进行QAM星座映射
  52. QAMTable = [-1-i -1+i 1-i 1+i];
  53. SymQAM = QAMTable(SymQAMtmptmp+1);
  54. % --------------------------------------------- %
  55. %                   IFFT                        %
  56. % --------------------------------------------- %
  57. % input: SymQAM(NumLoop,NumSubc/2); output: SymIFFT(NumSubc,NumLoop)
  58. SymIFFT = zeros(NumSubc,NumLoop);
  59. SymIFFTtmp = reshape(SymQAM,NumSubc/2,NumLoop);
  60. SymIFFTtmptmp = zeros(NumSubc,NumLoop);
  61. SymIFFTtmptmp(1,:) = real(SymIFFTtmp(1,:)); % 实数
  62. SymIFFTtmptmp(NumSubc/2+1,:) = imag(SymIFFTtmp(1,:)); % 实数
  63. % 这么安排矩阵的目的是为了构造共轭对称矩阵
  64. % 共轭对称矩阵的特点是 在ifft/fft的矢量上 N点的矢量
  65. % 在0,N/2点必须是实数 一般选为0
  66. % 1至N/2点 与 (N/2)+1至N-1点关于N/2共轭对称
  67. SymIFFTtmptmp(2:NumSubc/2,:) = SymIFFTtmp(2:NumSubc/2,:);
  68. SymIFFTtmptmp((NumSubc/2+2):NumSubc,:) = flipdim(conj(SymIFFTtmp(2:NumSubc/2,:)),1);
  69. %--------------------------------------------------------------------
  70. % 函数说明:
  71. % B = flipdim(A,dim) returns A with dimension dim flipped.
  72. % When the value of dim is 1, the array is flipped row-wise down. When dim is 2,
  73. % the array is flipped columnwise left to right. flipdim(A,1) is the same as
  74. % flipud(A), and flipdim(A,2) is the same as fliplr(A).
  75. %--------------------------------------------------------------------
  76. % %  >> a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12]
  77. % %  a =
  78. % %      1     2     3
  79. % %      4     5     6
  80. % %      7     8     9
  81. % %     10    11    12
  82. % %  >> b = flipdim(a,1)
  83. % %  b =
  84. % %     10    11    12
  85. % %      7     8     9
  86. % %      4     5     6
  87. % %      1     2     3
  88. SymIFFT = ifft(SymIFFTtmptmp,NumSubc,1);
  89. % --------------------------------------------- %
  90. %             Add cyclic prefix                 %
  91. % --------------------------------------------- %
  92. % input: SymIFFT(NumSubc,NumLoop); output: SymCP(NumSubc + NumCP,NumLoop)
  93. NumAddPrefix = NumSubc + NumCP;
  94. SymCP = zeros(NumAddPrefix,NumLoop);
  95. RowPrefix = (NumSubc - NumCP + 1):NumSubc;
  96. SymCP = [SymIFFT(RowPrefix,:);SymIFFT];
  97. % --------------------------------------------- %
  98. %             Go through the channel            %
  99. % --------------------------------------------- %
  100. % input: SymCP(NumSubc + NumCP,NumLoop); output: SymCh(1,(NumSubc + NumCP)*NumLoop)
  101. SymCh = zeros(1,(NumSubc + NumCP)*NumLoop);
  102. SymChtmp = SymCP(:).';   % 进行这个转置操作之后就成了一个矢量
  103.                       % 相当于把矩阵的列向量依次排列 改变为一个行向量
  104. Ch = [1 1/2 1/4];
  105. SymChtmptmp = filter(Ch,1,SymChtmp);
  106. %--------------------------------------------------------------------
  107. % 函数说明:
  108. % Firlter data with an infinite impulse response (IIR) or finite impulse response
  109. % (FIR) filter
  110. % y = filter(b,a,X) filters the data in vector X with the filter described by
  111. % numerator coefficient vector b and denominator coefficient vector a. If a(1) is
  112. % not equal to 1, filter normalizes the filter coefficients by a(1). If a(1) equals
  113. % 0, filter returns an error.
  114. %--------------------------------------------------------------------
  115. % If X is a matrix, filter operates on the columns of X. If X is a multidimensional
  116. % array, filter operates on the first nonsingleton dimension.
  117. %--------------------------------------------------------------------
  118. % Add the AWGN
  119. BerSnrTable = zeros(20,3);
  120. for snr=0:19;  % = SNR + 10*log10(log2(2));
  121.     BerSnrTable(snr+1,1) = snr;
  122. SymCh = awgn(SymChtmptmp,snr,'measured');
  123. %--------------------------------------------------------------------
  124. % 函数说明:
  125. %  AWGN Add white Gaussian noise to a signal.
  126. %     Y = AWGN(X,SNR) adds white Gaussian noise to X.  The SNR is in dB.
  127. %     The power of X is assumed to be 0 dBW.  If X is complex, then 
  128. %     AWGN adds complex noise.
  129. %  ------------------------------------------------------------------
  130. %     Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER) when SIGPOWER is numeric, it represents 
  131. %     the signal power in dBW. When SIGPOWER is 'measured', AWGN measures
  132. %     the signal power before adding noise.
  133. % ---------------------------------------------------------------------
  134. %     Y = AWGN(X,SNR,SIGPOWER,STATE) resets the state of RANDN to STATE.
  135. %  
  136. %     Y = AWGN(..., POWERTYPE) specifies the units of SNR and SIGPOWER.
  137. %     POWERTYPE can be 'db' or 'linear'.  If POWERTYPE is 'db', then SNR
  138. %     is measured in dB and SIGPOWER is measured in dBW.  If POWERTYPE is
  139. %     'linear', then SNR is measured as a ratio and SIGPOWER is measured
  140. %     in Watts.
  141. %  
  142. %     Example: To specify the power of X to be 0 dBW and add noise to produce
  143. %              an SNR of 10dB, use:
  144. %              X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);
  145. %              Y = AWGN(X,10,0);
  146. %  
  147. %     Example: To specify the power of X to be 0 dBW, set RANDN to the 1234th
  148. %              state and add noise to produce an SNR of 10dB, use:
  149. %              X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);
  150. %              Y = AWGN(X,10,0,1234);
  151. %  
  152. %     Example: To specify the power of X to be 3 Watts and add noise to
  153. %              produce a linear SNR of 4, use:
  154. %              X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);
  155. %              Y = AWGN(X,4,3,'linear');
  156. %  
  157. %     Example: To cause AWGN to measure the power of X, set RANDN to the 
  158. %              1234th state and add noise to produce a linear SNR of 4, use:
  159. %              X = sqrt(2)*sin(0:pi/8:6*pi);
  160. %              Y = AWGN(X,4,'measured',1234,'linear');
  161. % --------------------------------------------- %
  162. %            Remove Guard Intervals             %
  163. % --------------------------------------------- %
  164. % input: SymCh(1,(NumSubc + NumCP)*NumLoop); output: SymDeCP(NumSubc,NumLoop)
  165. SymDeCP = zeros(NumSubc,NumLoop);
  166. SymDeCPtmp = reshape(SymCh,NumSubc + NumCP,NumLoop);
  167. SymDeCP = SymDeCPtmp((NumCP+1+SyncDelay):NumAddPrefix+SyncDelay,:);
  168. % --------------------------------------------- %
  169. %                     FFT                       %
  170. % --------------------------------------------- %
  171. % input: SymDeCP(NumSubc,NumLoop); output: SymFFT(NumSubc,NumLoop)
  172. SymFFT = fft(SymDeCP,NumSubc,1);
  173. % --------------------------------------------- %
  174. %        Make Decision(Include DeQAM)           %
  175. % --------------------------------------------- %
  176. % SymFFT(NumSubc,NumLoop); output: SymDec(NumSubc,NumLoop)
  177. SymDec = zeros(NumSubc,NumLoop);
  178. SymEqtmp(1,:) = SymFFT(1,:)+i*SymFFT(NumSubc/2+1,:);
  179. SymEqtmp(2:NumSubc/2,:) = SymFFT(2:NumSubc/2,:);
  180. for m = 1:NumLoop
  181.     for n = 1:NumSubc/2
  182.         Real = real(SymEqtmp(n,m));
  183.         Imag = imag(SymEqtmp(n,m));
  184.         
  185.         if( abs((Real -1)) < abs((Real +1)))
  186.             SymDec(2*n-1,m) = 1;
  187.         else
  188.             SymDec(2*n-1,m) = 0;
  189.         end
  190.         if( abs((Imag -1)) < abs((Imag +1  )) )  
  191.             SymDec(2*n,m) = 1;
  192.         else
  193.             SymDec(2*n,m) = 0;
  194.         end
  195.     end
  196. end
  197. % ---------------------------------------------------------------------
  198. % Test by lavabin
  199. % Another way to DeQAM
  200. %  QAMTable = [-1-i -1+i 1-i 1+i];
  201. %  00->-1-i,01->-1+i,10->1-i,11->1+i
  202. TestSymDec = zeros(NumSubc,NumLoop);
  203. TestSymEqtmp(1,:) = SymFFT(1,:)+i*SymFFT(NumSubc/2+1,:);
  204. TestSymEqtmp(2:NumSubc/2,:) = SymFFT(2:NumSubc/2,:);
  205. TestSymEqtmp1 = reshape(TestSymEqtmp,1,NumSubc*NumLoop/2);
  206. min_d = zeros(size(TestSymEqtmp1));
  207. min_ddd = zeros(1,NumSubc*NumLoop);
  208. d = zeros(4,1);
  209. min_index = 0;
  210. for ii = 1:1:(NumSubc*NumLoop/2)
  211.     for jj = 1:4
  212.         d(jj) = abs(TestSymEqtmp(ii) - QAMTable(jj));
  213.     end
  214.      [min_d(ii),min_index] = min(d);
  215. % % [Y,I] = MIN(X) returns the indices of the minimum values in vector I.    
  216.       switch min_index
  217.   case 1
  218.      min_ddd(2*ii-1) = 0 ;
  219.          min_ddd(2*ii) =  0 ;
  220.   case 2
  221.      min_ddd(2*ii-1) = 0 ;
  222.          min_ddd(2*ii) =  1 ;
  223.   case 3
  224.      min_ddd(2*ii-1) = 1 ;
  225.          min_ddd(2*ii) =  0 ;
  226.   case 4
  227.      min_ddd(2*ii-1) = 1 ;
  228.          min_ddd(2*ii) =  1 ;
  229.           otherwise
  230.       fprintf('Impossible error!!! nn');
  231.       end
  232. end
  233. %--------------------------------------------------------------------
  234. % 函数说明:
  235. % % C = min(A) returns the smallest elements along different dimensions of an
  236. % % array.
  237. % % If A is a vector, min(A) returns the smallest element in A.
  238. % % If A is a matrix, min(A) treats the columns of A as vectors, returning a row
  239. % % vector containing the minimum element from each column.
  240. % % [C,I] = min(...) finds the indices of the minimum values of A, and returns
  241. % % them in output vector I. If there are several identical minimum values, the
  242. % % index of the first one found is returned.
  243. % Bit Error
  244. BitsRx = zeros(1,NumSubc*NumLoop);
  245. BitsRx = SymDec(:).';
  246. [Num,Ber] = symerr(BitsTx,BitsRx)
  247. BerSnrTable(snr+1,2) = Num ;
  248. BerSnrTable(snr+1,3) = Ber ;
  249. end
  250. %--------------------------------------------------------------------
  251. % Test by lavabin
  252. if min_ddd == BitsRx 
  253.     fprintf('DeQAM two ways the same results nn');
  254. else
  255.      fprintf('DeQAM two ways the different results');
  256. end
  257. %--------------------------------------------------------------------
  258. figure(1);
  259. subplot(2,1,1);
  260. semilogy(BerSnrTable(:,1),BerSnrTable(:,2),'o-');
  261. subplot(2,1,2);
  262. semilogy(BerSnrTable(:,1),BerSnrTable(:,3),'o-');
  263. %--------------------------------------------------------------------
  264. time_of_sim = toc
  265. echo on;
  266. % --------------------------------------------- %
  267. %                   The END                     %
  268. % --------------------------------------------- %
  269. %    本程序中得到的收端OFDM信号的频谱波形,是与其发端信号的排步有关的。在发端的
  270. % 载波安排上,128个载波有前后各32个载波是null载波(如果这前后各32各载波是带外频段,
  271. % 那么理论上它们都应该是零!),中间的64个载波是数据载波。这样的排步很明显就是一个
  272. % 两边低,中间高的频谱形式。所以,收端也应该是这个轮廓。
  273. clc;clear all;close all;echo off;tic;
  274. % -------------------------------------------------------------------
  275. %                      Parameter Definition
  276. % --------------------------------------------------------------
  277. Fd    = 1;             % symbol rate (1Hz)
  278. Fs    = 1*Fd;          % number of sample per symbol
  279. M     = 4;             % kind(range) of symbol (0,1,2,3)
  280. Ndata = 1024;          % all transmitted data symbol 
  281. Sdata = 64;            % 64 data symbol per frame to ifft
  282. Slen  = 128;           % 128 length symbol for IFFT 
  283. Nsym  = Ndata/Sdata;   % number of frames -> Nsym frame
  284. GIlen = 144;           % symbol with GI insertion  GIlen = Slen + GI
  285. GI    = 16;            % guard interval length
  286. % ----------------------------------------------------------------
  287. %                        Vector Initialization
  288. % ----------------------------------------------------------------
  289. X  = zeros(Ndata,1);
  290. Y1 = zeros(Ndata,1);
  291. Y2 = zeros(Ndata,1);
  292. Y3 = zeros(Slen,1);
  293. z0 = zeros(Slen,1);
  294. z1 = zeros(Ndata/Sdata*Slen,1);
  295. g  = zeros(GIlen,1);
  296. z2 = zeros(GIlen*Nsym,1);
  297. z3 = zeros(GIlen*Nsym,1);
  298. % random integer generation by M kinds 
  299. X = randint(Ndata, 1, M);
  300. % digital symbol mapped as analog symbol
  301. % Y1 is a Ndata-by-2 matrix, is changed into Y2 by "amodce"
  302. Y1 = modmap(X, Fd, Fs, 'qask', M);
  303. % covert to complex number
  304. Y2 = amodce(Y1,1,'qam');
  305. % figure(1);
  306. % scatterplot(Y2,length(Y2),0,'bo');grid on;
  307. scatterplot(Y2,Fd,0,'bo');grid on;
  308. title('4-QAM Constellation');
  309. Tx_spectrum = zeros(size(Y3));
  310. for j=1:Nsym;
  311.     for i=1:Sdata;
  312.         Y3(i+Slen/2-Sdata/2,1)=Y2(i+(j-1)*Sdata,1);
  313.         Tx_spectrum = Tx_spectrum + abs(Y3);
  314.     end
  315.     z0=ifft(Y3);
  316.     
  317.     for i=1:Slen;    % generate time-domain vector, z1, without GI
  318.         z1(((j-1)*Slen)+i)=z0(i,1);
  319.     end
  320.     %
  321.     for i=1:Slen;
  322.         g(i+16)=z0(i,1);
  323.     end
  324.     
  325.     for i=1:GI;
  326.         g(i)=z0(i+Slen-GI,1);    
  327.     end
  328.     for i=1:GIlen;  % generate time-domain vector, z2, with GI
  329.         z2(((j-1)*GIlen)+i)=g(i,1);
  330.     end
  331.     
  332. end
  333. % graph on time domain
  334. figure(2);
  335. f = linspace(-Sdata,Sdata,length(z1));
  336. plot(f,abs(z1));
  337.    
  338. Y4 = fft(z1);  % FFT operation, at receiver
  339. % if Y4 is under 0.01 Y4=0.001
  340. for j=1:Ndata/Sdata*Slen;
  341. if abs(Y4(j)) < 0.01
  342.     Y4(j)=0.01;
  343. end
  344. end
  345. Y4 = 10*log10(abs(Y4));  %  Y4 is used for spectrum display.
  346. % graph on frequency domain
  347. figure(3);
  348. f = linspace(-Sdata,Sdata,length(Y4));
  349. plot(f,Y4);grid on;
  350. axis([-Slen/2 Slen/2 -20 20]);
  351. title('Received OFDM signal spectrum');
  352. figure(4);
  353. f = linspace(-Sdata,Sdata,length(Y3));
  354. plot(f,abs(Y3),'b-','LineWidth',6);grid on;
  355. axis([-Slen/2 Slen/2 -2 2]);
  356. title('Transmitted OFDM signal spectrum');
  357. simulation_time = toc