本科畢業(yè)設(shè)計：基于MATLAB的OFDM系統(tǒng)仿真及分析

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摘要 正交頻分復(fù)用(OFDM) 是第四代移動通信的核心技術(shù)。該文首先簡要介紹了OFDM的發(fā)展?fàn)顩r及基本原理, 文章對OFDM 系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)技術(shù)進行了解析，得到了OFDM 符號的一般表達式，給出了OFDM 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計公式和加窗技術(shù)的原理及基于IFFT/FFT 實現(xiàn)的OFDM 系統(tǒng)模型，闡述了運用IDFT 和DFT 實現(xiàn)OFDM 系統(tǒng)的根源所在,重點研究了理想同步情況下,保護時隙(CP)、加循環(huán)前綴前后和不同的信道內(nèi)插方法在高斯信道和多徑瑞利衰落信道下對OFDM系統(tǒng)性能的影響。在給出OFDM系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,用MATLAB語言實現(xiàn)了傳輸系統(tǒng)中的計算機仿真并給出參考設(shè)計程序。最后給出在不同的信道條件下,研究保護時隙、循環(huán)前綴、信道采用LS估計方法對OFDM系統(tǒng)誤碼率影響的比較曲線,得出了較理想的結(jié)論。 關(guān)鍵詞: 正交頻分復(fù)用;仿真;循環(huán)前綴;信道估計 Title: MATLAB Simulation and Performance Analysis of OFDM System ABSTRACT OFDM is the key technology of 4G in the field of mobile communication. In this article OFDM basic principle is briefly introduced. This paper analyzes the modulation and demodulation of OFDM system, obtaining a general expression of OFDM mark, and giving the design formulas of system parameters, principle of windowing technique, OFDM system model based on IFFT/FFT, the origin which achieves the OFDM system by using IDFT and DFT. Then, the influence of CP and different channel estimation on the system performance is emphatically analyzed respectively in Gauss and Rayleigh fading channels in the condition of ideal synchronization. Besides, based on the given system model OFDM system is computer simulated with MATLAB language and the referential design procedure is given. Finally, the BER curves of CP and channel estimation are given and compared. The conclusion is satisfactory. KEYWORDS:OFDM; Simulation; CP; Channel estimation 目 次 1 概述 1 1.1 OFDM的發(fā)展及其現(xiàn)狀 2 1.2 OFDM的優(yōu)缺點 2 2 OFDM的基本原理 4 2.1基于IFFT/FFT 的OFDM 系統(tǒng)模型 4 2.2 OFDM信號的頻譜特性 7 2.3 0FDM 系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)解析 8 2.4 加窗 10 3 循環(huán)前綴及信道估計對系統(tǒng)誤碼率的改善分析 13 3.1循環(huán)前綴 13 3.2 OFDM系統(tǒng)的峰值平均功率比 17 3.3信道估計 18 3.3.1信道估計概述 18 3.3.2基于導(dǎo)頻的信道估計方法 19 3.3.3信道的插值方法 20 3.3.4仿真結(jié)果及分析 21 結(jié) 論 22 致 謝 23 參 考 文 獻 24 附 錄 26 1 概述 隨著移動通信和無線因特網(wǎng)需求的不斷增長，越來越需要高速無線系統(tǒng)設(shè)計，而這其中的一個最直接的挑戰(zhàn)就是克服無線信道帶來的嚴重的頻率選擇性衰落。正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)可以很好地克服無線信道的頻率選擇性衰落，由于其簡單高效，OFDM已成為實現(xiàn)未來無線高速通信系統(tǒng)中最核心的技術(shù)之一。 現(xiàn)代移動通信發(fā)展至今，已經(jīng)經(jīng)歷了三代，而3G 的后續(xù)技術(shù)也在加速研究中。目前，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織正在推動無線傳輸技術(shù)從2Mb/s 的傳輸速率向100Mb/s 和1000Mb/s 的目標(biāo)發(fā)展，對4G 的定義也已經(jīng)逐漸清晰起來?；旧峡梢源_定，OFDM/OFDMA、MIMO和智能天線等技術(shù)將成為4G 的主流技術(shù)。OFDM 相關(guān)的技術(shù)很多， 實際應(yīng)用中的OFDM 復(fù)雜度很高。因此， 建立適合自己研究方向的OFDM 模型， 無論是為了理解OFDM 技術(shù)的理論，還是對后續(xù)的OFDM 與其他技術(shù)相結(jié)合的研究工作，都有著非常重要意義。 OFDM是一種特殊的多載波調(diào)制技術(shù),它利用載波間的正交性進一步提高頻譜利用率,而且可以抗窄帶干擾和多徑衰落。多載波調(diào)制原理最早在20 世紀(jì)60 年代中期由Collins kinep lex 提出。70 年代,主要用于美國軍用無線高頻通信系統(tǒng);80 年代,OFDM的研究主要用在高速調(diào)制解調(diào)器、數(shù)字移動通信及高密度錄音帶中;90 年代以后,OFDM主要用在非對稱的數(shù)字用戶環(huán)路(ADSL) 、ETSI 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字音廣播(DAB) 、數(shù)字視頻廣播(DVB) 、高清晰度電視(HDTV) 、無線局域網(wǎng)(WLAN)等。OFDM與CDMA技術(shù)結(jié)合主要有兩種形式, 一種是多載波CDMA(MC-CDMA) , 一種是多載波直擴CDMA (MC-DS-CDMA) 。前者是頻域擴展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合,后者是時域擴展和多載波調(diào)制技術(shù)相結(jié)合。 OFDM通過多個正交的子載波將串行的數(shù)據(jù)并行傳輸,可以增大碼元的寬度,減少單個碼元占用的頻帶,抵抗多徑引起的頻率選擇性衰落;可以有效克服碼間串?dāng)_( ISI) ,降低系統(tǒng)對均衡技術(shù)的要求,適用于多徑環(huán)境和衰落信道中的高速數(shù)據(jù)傳輸;而且信道利用率很高,這一點在頻譜資源有限的無線環(huán)境中尤為重要。這些方案都是基于OFDM 之上的, 因此, 研究OFDM系統(tǒng)的性能就顯得非常必要。本文首先簡要介紹OFDM基本原理,在這個基礎(chǔ)上建立了OFDM仿真模型,然后通過加保護時隙及進行信道估計, 分析OFDM 系統(tǒng)在AWGN和多徑Rayleigh衰落信道下不用的插入算法的性能,最后給出仿真結(jié)果。 1.1 OFDM的發(fā)展及其現(xiàn)狀 OFDM是一種特殊的多載波頻分復(fù)用(FDM)技術(shù)。在傳統(tǒng)的多載波頻分復(fù)用系統(tǒng)中，各個子信道采用不同的載波并行傳送數(shù)據(jù)，子載波之間間隔足夠遠，采用隔離帶來防止頻譜重疊，故頻譜效率很低。在均衡器未被采用以前，人們就是用這種多載波方式在時間色散信道中進行高速通信的。 1966年，R.W.Chang分析了在多載波通信系統(tǒng)中如何使經(jīng)過濾波后帶限的子載波保持正交。隨后不久B.R.Saltzberg給出了一篇性能分析的文章，他指出在設(shè)計一個有效的并行傳輸系統(tǒng)時，應(yīng)該把注意力更多地集中在減少相鄰信道的串?dāng)_上，而不是使各個獨立的信道工作得更好，因為此時信道串?dāng)_是造成信號失真的主要因素。1971年，S.B.Weinstein和P.M.Ebert提出用傅立葉變換(DFT)進基帶OFDM調(diào)制和解調(diào)。通過DFT進行OFDM基帶調(diào)制和解調(diào)避免了生成多個子載波和多個窄帶帶通濾波器，使系統(tǒng)的模擬前端由多個變?yōu)橐粋€，同時由于DFT可以用FFT來快速實現(xiàn)，這進一步降低了系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)雜度。為對抗符號間干擾和載波聞干擾，他們提出在符號間插入一段空白時隙作為保護間隔。他們的系統(tǒng)雖然沒有能在色散信道中獲得很好的子載波正交性，但對OFDM仍是一個很大貢獻。另一個重要貢獻來自A.Peled和A.Rmz，他個人提出了采用循環(huán)前綴來解決色散信道中子載波間的正交性問題。當(dāng)信道響應(yīng)長度小于循環(huán)擴展時，循環(huán)前綴的存在使信號與信道響應(yīng)的線性卷積變成循環(huán)卷積，從而使色散OFDM信號可以通過頻域單點均衡進行去相關(guān)。當(dāng)然，循環(huán)擴展的引入會導(dǎo)致少量的信噪比損失。由于無線信道的多徑傳播會使寬帶OFDM信號產(chǎn)生頻率選擇性衰落，導(dǎo)致各個子信道上的信噪比不同，因此實際的OFDM系統(tǒng)都是與交織、糾錯編碼結(jié)合在一起，形成編碼的正交頻分復(fù)用(COFDM)。交織和編碼能夠使OFDM系統(tǒng)獲得良好的頻率和時間二維分集。 1.2 OFDM的優(yōu)缺點 雖然OFDM已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用，但是在使用中我們也要清楚的認識到它的優(yōu)缺點，下面簡要的從這兩方面介紹下OFDM。 OFDM技術(shù)的優(yōu)點主要有： (1) OFDM調(diào)制方式適用于多徑和衰落信道中的高速數(shù)據(jù)傳輸。當(dāng)信道因為多徑的影響出現(xiàn)頻率選擇性衰落時，只有落在頻率凹陷處的載波及其攜帶的信息受到影響，其它子載波未受損害；。 (2) 在OFDM調(diào)制方式中，通過插入保護間隔，可以很好地克服符號間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI) (3) 由于OFDM各子載波相互正交，允許各子載波有1/2重疊，因此可以大大提高頻譜利用率： (4) 由于深度衰落而丟失的一些子載波可通過編碼、交織等措施來很好的恢復(fù)，提高系統(tǒng)抗誤碼性能，且通過各子載波的聯(lián)合編碼，具有很強的抗衰落能力； (5) OFDM技術(shù)抗脈沖及窄帶干擾的能力很強，因為這些干擾僅僅影響到很小一部分的子信道； (6) 與單載波系統(tǒng)相比，對采樣定時偏移不敏感。 OFDM技術(shù)的缺點主要有： (1) 由于要求各子載波正交，所以對頻率偏移和相位噪聲很敏感； (2) 由于各子載波相互獨立，峰值功率與均值功率比相對較大，且隨子載波數(shù)目的增加而增加。高峰均比信號通過功放時，為了避免信號的非線性失真和帶外頻譜再生，功放需要具有較大的線性范圍，導(dǎo)致射頻放大器的功率效率降低。 國外對OFDM技術(shù)的研究已有近50年的歷史。最初無線OFDM傳輸系統(tǒng)是用在軍用無線高頻通信鏈路中，隨著數(shù)字信號處理(DSP)超大規(guī)模集成電路(VLSI)技術(shù)的發(fā)展，OFDM技術(shù)獲得了長足的進步并廣泛應(yīng)用于社會生活的各個方面。其應(yīng)用主要有： (1) 廣泛應(yīng)用于音頻和視頻傳輸中，如歐洲數(shù)字音頻廣播18J(DAB)、數(shù)字視頻廣播(DVB)以及日本的綜合業(yè)務(wù)數(shù)字廣播(ISDB)等； (2) 非對稱數(shù)字用戶鏈路(ADSL)； (3) 無線局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)IEEE802.1la、歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(ETSI)推出的局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)Hyperlan2等； (4) 無線城域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)IEEE802.16a； (5) 已具雛形的4G蜂窩系統(tǒng)； 2 OFDM的基本原理 在寬帶無線通信系統(tǒng)中，影響高速信息傳輸?shù)淖钪饕活惛蓴_是頻率選擇性干擾。它表現(xiàn)為對信號的某些頻率成分衰減嚴重，而對另外一些頻率成分有較高的增益。為克服這類衰落，一個很自然的想法是在信道上劃分多個子信道，使每一個子信道的頻率特性都近似于平坦，使用這些獨立的子信道傳輸信號并在接收機中予以合并，以實現(xiàn)信號的頻率分集，這就是多載波調(diào)制的基本思想。在無線通信中應(yīng)用最廣的是OFDM多載波調(diào)制技術(shù)，它的每一個子載波都是正交的，提高了頻譜的利用率。還可以在OFDM符號之間插入保護間隔，令保護間隔大于無線信道的最大時延擴展，最大限度的消除由于多徑帶來的符號間干擾。 2.1基于IFFT/FFT 的OFDM 系統(tǒng)模型 基于IFFT/FFT 實現(xiàn)的OFDM 系統(tǒng)方框圖如圖2.2.1 所示 圖2.1.1 IFFT/FFT 實現(xiàn)的OFDM 系統(tǒng) 圖2.1.1中串行輸入數(shù)據(jù)為經(jīng)過信道編碼后的序列（如Turbo碼），將該序列轉(zhuǎn)換成包含R個比特的塊，每塊再分成N個組，每個組對應(yīng)一個子載波。根據(jù)所采用調(diào)制方式的不同，每個組包含的比特數(shù)可以不同,設(shè)第K 組的比特數(shù)為, 則有采用ASK、PSK、QAM等調(diào)制方式將這個比特映射成復(fù)值符號。 除了上述經(jīng)過數(shù)據(jù)調(diào)制的信息符號外，還有個不需要經(jīng)過數(shù)據(jù)調(diào)制的用于同步與信道估計的導(dǎo)頻符號，一共有 組有用數(shù)據(jù)。在適當(dāng)?shù)奈恢蒙咸砑右欢〝?shù)量的零使得總的信息符號個數(shù)為剛好大于N的2 的整數(shù)冪，記為N，即有個子信道不用，其上傳輸?shù)膹?fù)值符號為0。這樣處理的目的一方面是為了采用，另一方面是為了防止譜外泄。對于連續(xù)的OFDM信號模型，假設(shè)系統(tǒng)的總帶寬是，OFDM碼元周期為，為保護間隔。一個OFDM復(fù)值基帶碼元可以表示為： (2.1) 式（2.1）中的信號以1/Δ（Δt = T / N ）的速率從時刻開始采樣，所得的N 個樣本為： = = , k=0，1,2，3.......N-1 (2.2) 顯然，這個樣值與序列S=的IDFT，除了系數(shù)外完全一樣。由于對每個連續(xù)OFDM 碼元采樣N 個樣本，正好滿足Nyquist 采樣定理，所以可以通過這些樣值重構(gòu)原始的連續(xù)信號。這樣樣值可以通過IDFT 來得到，這就是用IDFT 和DFT 可以實現(xiàn)OFDM 系統(tǒng)的根源。下面給出OFDM載波的幅度譜和相位譜，分別如下圖2.1.2和圖2.1.3所示 圖2.1.2 OFDM載波幅度譜 圖2.1.3 OFDM載波相位譜 2.2 OFDM信號的頻譜特性 當(dāng)各個子載波用QAM或MPSK進行調(diào)制時，如果基帶信號采用矩形波形，則每個子信道上已調(diào)的頻譜為形狀，其主瓣寬度為，其中為OFDM信號長度（不包括CP）。由于在時間內(nèi)共有OFDM信號的N個抽樣，所以O(shè)FDM信號的時域信號的抽樣周期為。由于相鄰子載波之間的頻率間隔為，所以 即這些已調(diào)子載波信號頻譜函數(shù)的主瓣寬度為,間隔為。根據(jù)函數(shù)性質(zhì)，知道它們在頻域上正交，這就是正交頻分復(fù)用（OFDM）名稱的由來。 一般的頻分復(fù)用傳輸系統(tǒng)的各個子信道之間要有一定的保護頻帶，一便在接收端可以用帶通濾波器分離出各個信道的信號。保護頻帶降低了整個系統(tǒng)的頻譜利用率。OFDM系統(tǒng)的子系統(tǒng)間不但沒有保護頻帶，而且各個信道的信號頻譜還相互重疊。如圖2.2.1所示： 圖2.2.1 OFDM信號正交性的頻域解釋示意圖 這使得OFDM系統(tǒng)的頻譜利用率相比普通頻分復(fù)用系統(tǒng)有很大的提高，而各子載波可以采用頻譜效率高的QAM和MPSK調(diào)制方式，進一步提高OFDM系統(tǒng)的頻譜效率。 2.3 0FDM 系統(tǒng)調(diào)制與解調(diào)解析 以t =為起始時刻的OFDM符號可以表示為： ，， （2.3） 式（2.3）實部和虛部分別對應(yīng)于OFDM 符號的同相和正交分量，實際應(yīng)用中可以分別與相應(yīng)子載波的cos 分量和sin 分量相乘，構(gòu)成最終的子信道信號和合成的OFDM 符號。 收端對應(yīng)OFDM 解調(diào)，其第k 路子載波信號解調(diào)過程為：將接收信號與第k 路的解調(diào)載波相乘，然后將得到的結(jié)果在OFDM 符號的持續(xù)時間T 內(nèi)進行積分，即可獲得相應(yīng)的發(fā)送信。實際上，式（2.3）中定義的OFDM 復(fù)等效基帶信號可以采用離散逆傅里葉變換（IDFT）實現(xiàn)。令式（2.3）的=0,t=KT/N(k=0,1,…,N-1)，則可以得到： （2.4） 在式（2.4）中，即為的IDFT 運算。在接收端，為了恢復(fù)出原始的數(shù)據(jù)符號，可以對進行DFT 變換得到： (2.5) 由上述分析可以看出，OFDM 系統(tǒng)可以通過N 點IDFT運算，把頻域數(shù)據(jù)符號變換為時域數(shù)據(jù)符號，經(jīng)過載波調(diào)制之后，發(fā)送到信道中；在接收端，將接收信號進行相干解調(diào)。然后將基帶信號進行N 點DFT 運算，即可獲得發(fā)送的數(shù)據(jù)符號。實際應(yīng)用中， 可用快速傅里葉變換（FFT/IFFT）來實現(xiàn)OFDM 調(diào)制和解調(diào)。N 點IDFT 運算需要實施次的復(fù)數(shù)乘法，而IFFT 可以顯著地降低運算的復(fù)雜度。對于常用的基2IFFT 算法來說，其復(fù)數(shù)乘法的次數(shù)僅為。 本文中假設(shè)FFT的點數(shù)是2048，載波數(shù)量是200，每個符號代表2bit，每個載波使用100個符號，則OFDM的時域和頻域圖形如下： 圖2.3.1 OFDM一個符號周期的時域OFDM信號 圖2.3.2 OFDM每一個載波對應(yīng)的時域信號 2.4 加窗 由式（2.3）所定義的OFDM 符號存在的缺點是功率譜的帶外衰減速度不夠快。技術(shù)上，可以對每個OFDM 符號進行加窗處理，使符號周期邊緣的幅度值逐漸過渡到零。經(jīng)常被采用的窗函數(shù)是式（2.6）定義的升余弦窗 （2.6） （2.6）式中， 表示加窗前的符號長度。而加窗后符號的長度應(yīng)該為，從而允許在相鄰符號之間存在有相互覆蓋的區(qū)域。在實際系統(tǒng)中，經(jīng)過加窗的OFDM 符號的產(chǎn)生過程為：首先，在個經(jīng)過數(shù)字調(diào)制的符號后面補零，構(gòu)成N 個輸入樣值序列，然后進行IFFT 運算；將IFFT 輸出的最后Tprefix個樣值插入到OFDM 符號的最前面，將IFFT 輸出的最前面的Tpostfix 個樣值插入到OFDM 符號的最后面；接下來，將OFDM 符號與式（2.6）定義的升余弦窗函數(shù)時域相乘；最后將經(jīng)過加窗的OFDM 符號延時，與前一個經(jīng)過加窗的OFDM 符號相加。應(yīng)當(dāng)指出，式（2.6）中β值的選擇要適當(dāng)，如對于64 個子載波的OFDM 符號，可取=0.025。 用matlab可以畫出其頻譜密度仿真圖。如圖2.4.1(a),2.4.1(b)所示；其中，每一個子圖橫軸表示歸一化頻率，縱軸表示歸一化幅度衰減(單位：dB)。(a)、(b)兩個子圖分別表示包含128、256個子載波的OFDM符號的功率密度譜。從圖中可以看出，隨子載波數(shù)增加，OFDM符號功率密度譜下降速度會增快。但是即使在256個子載波情況下，其3dB帶寬仍然會是128個載波3dB帶寬的2倍。 為了加快OFDM信號功率譜帶外衰減部分的下降速度，可以對每個OFDM時域符號進行加窗，使符號周期邊緣的幅度值逐漸過渡到零，這與成型濾波的原理相當(dāng)?shù)念愃?。成型濾波是在頻域加平方根升余弦窗，降低時域信號的拖尾振蕩；而OFDM符號在時域加升余弦窗，降低頻域信號拖尾振蕩，使帶外衰減速度加快。 圖2.4.1（a）載波數(shù)為256的信號頻譜信號仿真圖 圖2.4.1（b）載波數(shù)128的信號頻譜信號功率譜帶外衰減仿真圖 對OFDM時域符號加窗之前，首先要添加循環(huán)前綴和循環(huán)后綴，添加了循環(huán)前綴和循環(huán)后綴后的歸一化功率的OFDM復(fù)信號表示為： (2.7) 加入循環(huán)前綴、循環(huán)后綴后的OFDM功率譜密度為： (2.8) 如圖2.4.2（a）和2.4.2(b)所示，通過對OFDM信號加窗前后的信號頻譜進行仿真比較，得到加窗后信號的帶外衰減大副減小，但是對信號的誤碼率也有一定的影響。 圖 2.4.2（a）未加窗OFDM功率頻譜帶外衰減仿真 圖2.4.2（b）加升余弦窗后OFDM功率譜帶外衰減仿真 3 循環(huán)前綴及信道估計對系統(tǒng)誤碼率的改善分析 3.1循環(huán)前綴 OFDM系統(tǒng)中,每個并行數(shù)據(jù)支路都是窄帶信號,可近似認為每個支路都經(jīng)歷平坦衰落,這樣就減小了頻率選擇性衰落對信號的影響。同時,每路子數(shù)據(jù)流速率的降低,減小了符號間干擾( ISI) 。此外,還可以通過加保護間隔的辦法完全消除符號間干擾。假設(shè)每個OFDM符號由Y個樣值組成,由于時延擴展,接收端將會有和信道沖激響應(yīng)持續(xù)時間相對應(yīng)的前L (L < Y) 個樣值發(fā)生錯誤,為此,可以在發(fā)送信號前端加上M個樣值,接收端收到信號時,先去掉前M個樣值,然后再進行FFT,只要M ≥L就可完全消除ISI。 最初的保護間隔是用空數(shù)據(jù)填充的,這雖然消除了ISI,但卻破壞了信道間的正交性。后來, Peled和Ruiz 提出了用循環(huán)前綴填充保護間隔的方法,即把Y個樣值的最后M個復(fù)制到個OFDM符號的前端作為保護間隔,利用循環(huán)卷積的概念,只要循環(huán)前綴的長度大于信道的沖激響應(yīng),信道間仍是正交的。符號周期由T增加至T′= T +ΔT,ΔT是保護時隙,增加保護時隙會降低頻譜利用率, 所以ΔT一般小于等于T/4。 為了清楚的說明循環(huán)前綴抗符號間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI)影響，本文將通過圖3.1.1和圖3.1.2進行詳細說明。 圖3.1.1是無循環(huán)前綴時產(chǎn)生符號問干擾和載波間干擾韻示意圖。從圖中可以看到，OFDM兩個子載波都采用了BPSK調(diào)制，即在符號邊界處，載波相位可能產(chǎn)生180度的跳變。 (1)從圖3.1.1(a)可以看出，在理想的高斯信道條件下，可以保證在FFT運算時間內(nèi)，不會發(fā)生信號相位的跳變，因此OFDM接收機接收到的信號僅是多個單純連續(xù)的正弦波的疊加，這種疊加不會破壞子載波之間的正交性。 (2) 從圖3.1.1(b)可以看出，在多徑信道下，會產(chǎn)生信號的延遲。在圖中載波2的延遲信號會在FFT的運算時間內(nèi)產(chǎn)生相位的跳變，破壞了子載波的正交性，從而在接收機中會對載波2的解調(diào)造成符號間的干擾。 圖3.1.1無循環(huán)前綴時產(chǎn)生符號間干擾和載波間干擾示意圖 (3) 從圖3.1.1(c)可以看出，載波2的延遲信號會在FFT的運算時間內(nèi)產(chǎn)相位的跳變，破壞了子載波的正交性，從而在接收機中會對載波1的解調(diào)造成載波間的干擾。 圖3.1.2是有循環(huán)前綴時，OFDM信號抗符號間干擾和載波間干擾的示意圖，其中OFDM兩個子載波也采用了BPSK調(diào)制。圖中CP代表循環(huán)前綴的位置。 (1) 從圖3.1.2(a)可以看出，在理想的高斯信道條件下，在FFT的運算長度內(nèi)，不會發(fā)生信號相位跳變，相位跳變僅發(fā)生在循環(huán)前綴的位置內(nèi)，在接收端進行FFT之前會將其去掉，因此OFDM接收機接收到的信號也僅是多個單純連續(xù)的正弦波的疊加，這種疊加不會破壞子載波之間的正交性。 (2) 從圖3.1.2(b)可以看出，在多徑信道下，會產(chǎn)生信號的延遲。在圖中，載波2的延遲信號會在循環(huán)前綴內(nèi)產(chǎn)生相位的跳變，但在FFT的運算時間內(nèi)沒有跳變，保持了子載波的正交性，從而在接收機中不會對載波2的解調(diào)造成干擾，這就是循環(huán)前綴抗符號間干擾的體現(xiàn)。 (3) 從圖3.1.2(c)可以看出，載波2的延遲信號會在循環(huán)前綴內(nèi)產(chǎn)生相位的跳變，但在FFT的運算時間內(nèi)沒有跳變，保持了子載波的正交性，從而在接收機中不會對載波1的解調(diào)造成干擾，這就是循環(huán)前綴抗載波間干擾的體現(xiàn)。 圖3.1.3和圖3.1.4是OFDM符號僅僅存在兩個子載波對的情況，實際的OFDM接收機接收到的是多個子載波和這些子載波不同延遲的信號的疊加，是較為雜的。 圖3.1.2 循環(huán)前綴抗符號間干擾和載波間干擾示意圖 通過仿真可以直觀的說明時延超過循環(huán)前綴對OFDM系統(tǒng)造成的影響。仿真 的OFDM系統(tǒng)有1024個子載波，循環(huán)前綴長度是其1/4，信道為高斯信道且無噪聲影響。圖3.1.3(a)和圖3.1.3(b)給出接收到的OFDM頻譜結(jié)構(gòu),圖3.1.4給出的OFDM信號采用QPSK調(diào)制，不考慮頻偏和定時等因素，只經(jīng)過信道估計條件下．時延對循環(huán)前綴的影響。圖3.1.4第一個圖表示時延沒有超過保護間隔時，星座點沒有畸變；圖3.1.4第二個圖表示的是時延超過循環(huán)前綴長度的2％時，這時載波間干擾仍然較小，星座點較為清晰，約有16個錯誤比特。 圖3.1.3(a)接收到的OFDM幅度譜 OFDM加入循環(huán)前綴后，顯然會帶來功率和信息速率的損失，其中功率損失定義為： (3.1) 從上式可以看到，當(dāng)循環(huán)前綴占到20％時，功率損失不到ldB，帶來的信息速率損失達20%。但是插入循環(huán)前綴可以消除符號間干擾和多徑所造成的載波間干擾的影響，因此這個代價是值得的。 圖3.1.3(b)接收到的OFDM信號相位譜 圖3.1.4 時延擴展超過循環(huán)前綴對星座點的影響仿真圖 3.2 OFDM系統(tǒng)的峰值平均功率比 OFDM系統(tǒng)一個主要缺點就是峰均功率比過高。OFDM符號是由多個獨立的經(jīng)過調(diào)制的子載波信號相加而成的，這樣合成信號有可能產(chǎn)生比較大的峰值功率，由此帶來較大的峰值平均功率比，簡稱峰均Hfi(PAR)。與單載波系統(tǒng)相比，OFDM發(fā)射機的輸出信號的瞬時值會有較大的波動。這要求系統(tǒng)內(nèi)的一些部件，例如功率放大器、A/D、D/A轉(zhuǎn)換器等具有很大的線性動態(tài)范圍。而反過來，這些部件的非線性也會對動態(tài)范圍較大的信號產(chǎn)生非線性失真，所產(chǎn)生的諧波造成信道間的相互十?dāng)_，從而影響OFDM系統(tǒng)的性能。定義峰均比如下： (3.1) 其中，表示經(jīng)過IFFT運算之后的OFDM信號： （3.2） 對OFDM系統(tǒng)來說，當(dāng)N個子信號都以相同的相位求和時，所得到信號的峰值功率在極限情況下是平均功率的N倍，因而基帶信號的峰均比為，例如N=1024的情況中，PAR=30.1dB。當(dāng)然OFDM系統(tǒng)內(nèi)的峰均比通常不會達到這一數(shù)值。實際的OFDM傳輸系統(tǒng)中，峰均比抑制是制約OFDM技術(shù)應(yīng)用的一個主要瓶頸。抑制峰均比的技術(shù)主要包括信號預(yù)畸變技術(shù)、編碼技術(shù)和非預(yù)畸變技術(shù)等。 3.3信道估計 3.3.1信道估計概述 無線通信系統(tǒng)的性能受到無線信道的制約。無線信道的特性如前面所介紹，發(fā)射機和接收機之間的傳播路徑非常復(fù)雜，從簡單的視距傳播到遭受各種復(fù)雜的地貌如建筑物、山脈和森林等影響的傳播。此外，無線信道不像有線信道那樣固定并可預(yù)見，而且無線信道具有很大的隨機性，這導(dǎo)致接收信號的幅度、相位和頻率失真，難以進行分析。這些問題對接收機的設(shè)計提出了很大的挑戰(zhàn)，因此在接收機中，信道估計器是一個很重要的部分。OFDM系統(tǒng)中，信道估計器的設(shè)計主要有兩個問題：一是導(dǎo)頻信息的選擇，因為無線信道的時變特性，需要接收機不斷對信道進行跟蹤，所以導(dǎo)頻信息必須不斷的傳送；二是既有較低的復(fù)雜度又有良好的導(dǎo)頻跟蹤能力的信道估計器設(shè)計，在確定導(dǎo)頻發(fā)送方式和信道估計準(zhǔn)則條件下，尋找最佳的信道估計器結(jié)構(gòu)。 信道估計從大的角度可以分為非盲估計和盲估計以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的半盲估計。非盲估計是指在估計階段首先利用導(dǎo)頻來獲得導(dǎo)頻位置的信道信息，然后為獲得整個數(shù)據(jù)傳輸階段的信道信息做好準(zhǔn)備，它的一個好處是應(yīng)用廣泛，幾乎可以用于所有的無線通信系統(tǒng)。同時，它的缺點也顯而易見，導(dǎo)頻信息占用了信息比特，降低了信道傳輸?shù)挠行?，也浪費了帶寬。盲估計是指不使用導(dǎo)頻信息，通過使用相應(yīng)信息處理技術(shù)獲得信道的估計值，這與傳統(tǒng)的非盲信道估計技術(shù)相比，盲信道估計技術(shù)使系統(tǒng)的傳輸效率大大提高，但是由于盲信道估計算法運算量較大，收斂速度較慢，靈活性比較差，阻礙了它在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此出現(xiàn)了半盲信道估計，它在數(shù)據(jù)傳輸效率和收斂速度之間做一個折中，采用較少的訓(xùn)練序列來獲得信道的信息?；贠FDM的新一代無線通信系統(tǒng)中，由于傳輸速率較高，需要使用相干檢測技術(shù)獲得較高的性能，因此通常使用非盲估計獲得較好的估計效果，這樣可以更好的跟蹤無線信道的變化，提高接收機性能。本文所研究的信道估計方法也是基于導(dǎo)頻的信道估計。 3.3.2基于導(dǎo)頻的信道估計方法 基于導(dǎo)頻信道的方法是在系統(tǒng)中設(shè)置專用導(dǎo)頻信道來發(fā)送導(dǎo)頻信號。由于OFDM系統(tǒng)具有時頻二維結(jié)構(gòu)，所以采用導(dǎo)頻符號輔助信道估計更加靈活。所謂的基于導(dǎo)頻符號的信道估計是指在發(fā)送端的信號中的某些位置插入接收端己知的符號或序列，接收端利用這些信號或序列受傳輸信道衰落影響的程度，再根據(jù)某些算法來估計信道的衰落性能，當(dāng)然也可以用MMSE和LS算法，這一技術(shù)叫作導(dǎo)頻信號輔助(PSAM)。在各種衰落估計技術(shù)，PSAM是一種有效的技術(shù)，在單載波系統(tǒng)中，導(dǎo)頻符號或序列只能在時間方向上插入，在接收端提取導(dǎo)頻信號估計信道的沖擊響應(yīng)。但是在多載波系統(tǒng)中，導(dǎo)頻信號可以在時間和頻率兩個方向上插入，在接收端可提取導(dǎo)頻信號估計信道的傳遞函數(shù)。只要導(dǎo)頻信號在時間和頻率方向上間隔對于信道帶寬足夠少，就可以采用二維內(nèi)插濾波的方法來估計傳遞函數(shù)，當(dāng)然也可以采用分離的一維估計。 OFDM系統(tǒng)中常用的導(dǎo)頻信號分布方法有導(dǎo)頻信號塊狀分布、梳狀分布和星狀分布三種。 考慮到實現(xiàn)的復(fù)雜度，信道估計準(zhǔn)則選用LS估計準(zhǔn)則。 3.3.3信道的插值方法 插值方法有常值內(nèi)插、線性內(nèi)插和DFT插值，常值內(nèi)插一般用在塊狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)中，是比較簡單的插值方法，本文接下來就來討論LS算法下不同插值方式下對信道的估計； 首先線性內(nèi)插是最簡單也是最傳統(tǒng)的內(nèi)插方法之一，它利用兩個導(dǎo)頻信號來進行內(nèi)插估計。 時間方向的線性內(nèi)插的公式為： (3.3) 其中 , 。同理，可以得到頻率方向的一階線性內(nèi)插的公式為： (3.4) 其中 , 。 其次是DFT插值，由于信道沖擊響應(yīng)與信道傳輸函數(shù)是傅氏變換對，內(nèi)插可以利用DFT的性質(zhì)。但是DFT插值一般用在基于梳狀導(dǎo)頻的結(jié)構(gòu)中設(shè)信道沖擊向為，，…，0，0…0。 信道的傳輸函數(shù)為： (3.5) 取整數(shù)，且N是M的整數(shù)倍，對信道傳輸函數(shù)在頻．率方向以N/M為 間隔進行抽取，得到其中的元素是： (3.6) 可以看出，由頻率軸的M個抽樣值可以恢復(fù)信道沖擊響應(yīng)。再進行N點的DFT就可以得到所有子信道的傳輸函數(shù)值。 至于常值插入比較簡單就不再贅述。 3.3.4仿真結(jié)果及分析 基于LS算法的以上三種方法的信道估計matlab仿真如下圖3.3.1所示,由圖可以看出同一信噪比下DFT最為理想，線性內(nèi)插效果最差，而常值內(nèi)插介于他倆之間，但在要求同一REB的情況下DFT要求更大信噪比。所以在大信噪比下還是選擇DFT更為理想，如果是在要求小的誤碼率且在小的信噪比下常值內(nèi)插是一種比較簡單而且效果較理想的內(nèi)插恢復(fù)方法。 圖3.3.1不同內(nèi)插算法仿真結(jié)果 結(jié) 論 本文針對目前的研究熱點OFDM技術(shù)進行計算機仿真研究,在OFDM仿真模型的基礎(chǔ)上用MATLAB語言編寫出OFDM發(fā)送、信道及接收整個系統(tǒng)上的仿真圖形,在系統(tǒng)仿真正確的前提下,對在OFDM信道上加上窗函數(shù)前后以及加上循環(huán)前綴后，采用不同的內(nèi)插方法接收信號的改善程度進行了研究，得出預(yù)想的結(jié)果。 致 謝 參 考 文 獻 [1] Erich Cosby. 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[11] 王文博,鄭侃. 寬帶無線通信OFDM技術(shù)[M]. 第2版，內(nèi)蒙古:人民 郵電出版社,2007:8-9. 附 錄 clear all; close all; IFFT_bin_length = 1024; % FFT的點數(shù) carrier_count = 200; % 載波的數(shù)量 bits_per_symbol = 2; % 每個符號代表的比特數(shù) symbols_per_carrier = 50; % 每個載波使用的符號數(shù) SNR = 10; % 信道中的信噪比（dB） baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%總比特數(shù) carriers = (1:carrier_count) + (floor(IFFT_bin_length/4) - floor(carrier_count/2)); conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2; %發(fā)送端>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> %產(chǎn)生隨機二進制數(shù)據(jù): baseband_out = round(rand(1,baseband_out_length)); convert_matrix=reshape(baseband_out,bits_per_symbol,length(baseband_out)/bits_per_symbol); for k = 1:(length(baseband_out)/bits_per_symbol) modulo_baseband(k) = 0; for i = 1:bits_per_symbol modulo_baseband(k)=modulo_baseband(k)+convert_matrix(i,k)*2^(bits_per_symbol-i); end end % 串并轉(zhuǎn)換 carrier_matrix = reshape(modulo_baseband, carrier_count, symbols_per_carrier); % 對每一個載波的符號進行差分編碼 carrier_matrix = [zeros(1,carrier_count);carrier_matrix]; for i = 2:(symbols_per_carrier + 1) carrier_matrix(i,:)=rem(carrier_matrix(i,:)+carrier_matrix(i-1,:),2^bits_per_symbol); end % 把差分符號代碼轉(zhuǎn)換成相位 carrier_matrix = carrier_matrix * ((2*pi)/(2^bits_per_symbol)); % 把相位轉(zhuǎn)換成復(fù)數(shù) [X,Y] = pol2cart(carrier_matrix, ones(size(carrier_matrix,1),size(carrier_matrix,2))); complex_carrier_matrix = complex(X,Y); % 分配載波到指定的IFFT位置 IFFT_modulation = zeros(symbols_per_carrier + 1, IFFT_bin_length); IFFT_modulation(:,carriers) = complex_carrier_matrix; IFFT_modulation(:,conjugate_carriers) = conj(complex_carrier_matrix); % 畫出頻域中的OFDM信號代表 figure (1) stem(0:IFFT_bin_length-1, abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),b*-) grid on axis ([0 IFFT_bin_length -0.5 1.5]) ylabel(Magnitude) xlabel(IFFT Bin) title(OFDM Carrier Frequency Magnitude) % figure (2) plot(0:IFFT_bin_length-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)), go) hold on stem(carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,carriers)),b*-) stem(conjugate_carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,conjugate_carriers)),b*-) axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200]) grid on ylabel(Phase (degrees)) xlabel(IFFT Bin) title(OFDM Carrier Phase) % 通過IFFT將頻域轉(zhuǎn)化為時域，得到時域信號 time_wave_matrix = ifft(IFFT_modulation); time_wave_matrix = time_wave_matrix; %畫出一個符號周期的時域OFDM信號 figure (3) plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:)) grid on ylabel(Amplitude) xlabel(Time) title(OFDM Time Signal, One Symbol Period) %畫出每一個載波對應(yīng)的時域信號（分離的OFDM信號） for f = 1:carrier_count temp_bins(1:IFFT_bin_length)=0+0j; temp_bins(carriers(f))=IFFT_modulation(2,carriers(f)); temp_bins(conjugate_carriers(f))=IFFT_modulation(2,conjugate_carriers(f)); temp_time = ifft(temp_bins); figure(4) plot(0:IFFT_bin_length-1, temp_time) hold on end grid on ylabel(Amplitude) xlabel(Time) title(Separated Time Waveforms Carriers) for i = 1:symbols_per_carrier + 1 windowed_time_wave_matrix(i,:)=real(time_wave_matrix(i,:)).*hamming(IFFT_bin_length); windowed_time_wave_matrix(i,:) = real(time_wave_matrix(i,:)); end %串并轉(zhuǎn)換 ofdm_modulation=reshape(windowed_time_wave_matrix,1,IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1)); % 畫出整個時域OFDM temp_time = IFFT_bin_length*(symbols_per_carrier+1); figure (5) plot(0:temp_time-1,ofdm_modulation) grid on ylabel(Amplitude (volts)) xlabel(Time (samples)) title(OFDM Time Signal) % 畫出頻域OFDM信號 symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5); avg_temp_time = IFFT_bin_length*symbols_per_average; averages = floor(temp_time/avg_temp_time); average_fft(1:avg_temp_time) = 0; for a = 0:(averages-1) subset_ofdm=ofdm_modulation(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time)); subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm)); average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages); end average_fft_log = 20*log10(average_fft); figure (6) plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log) hold on plot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, rd) grid on axis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)]) ylabel(Magnitude (dB)) xlabel(Normalized Frequency (0.5 = fs/2)) title(OFDM Signal Spectrum) % 上變頻，這個模型中我們把經(jīng)過IFFT運算后OFDM直接發(fā)送 Tx_data = ofdm_modulation; %信道======================================================= % The channel model is Gaussian (AWGN) +Multipath(時延為1) Tx_signal_power = var(Tx_data); linear_SNR = 10^(SNR/10); noise_sigma = Tx_signal_power/linear_SNR; noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma); noise = randn(1, length(Tx_data))*noise_scale_factor; copy1=zeros(1,length(ofdm_modulation)); for i=2:length(ofdm_modulation) copy1(i)=ofdm_modulation(i-1); end Rx_Data = Tx_data + noise; %RECEIVE <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< % 根據(jù)符號長度和符號數(shù)將串行的符號轉(zhuǎn)換為并行的 % - 每一列是符號周期 Rx_Data_matrix = reshape(Rx_Data, IFFT_bin_length, symbols_per_carrier + 1); %對每一列信號做FFT得到頻域信號 Rx_spectrum = fft(Rx_Data_matrix); % 畫出接收到的OFDM信號頻域代表 %--------1---------2---------3---------4---------5---------6---------7---------8 figure (7) stem(0:IFFT_bin_length-1, abs(Rx_spectrum(1:IFFT_bin_length,2)),b*-) grid on axis ([0 IFFT_bin_length -0.5 1.5]) ylabel(Magnitude) xlabel(FFT Bin) title(OFDM Receive Spectrum, Magnitude) figure (8) plot(0:IFFT_bin_length-1, (180/pi)*angle(Rx_spectrum(1:IFFT_bin_length,2)), go) hold on stem(carriers-1, (180/pi)*angle(Rx_spectrum(carriers,2)),b*-) stem(conjugate_carriers-1, (180/pi)*angle(Rx_spectrum(conjugate_carriers,2)),b*-) axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200]) grid on ylabel(Phase (degrees)) xlabel(FFT Bin) title(OFDM Receive Spectrum, Phase) % 抽取接收信號中有載波的點 Rx_carriers = Rx_spectrum(carriers,:); %畫出每個接收符號分布圖 figure (9) Rx_phase_P = angle(Rx_carriers); Rx_mag_P = abs(Rx_carriers); polar(Rx_phase_P, Rx_mag_P,bd); % 計算載波的相位 % - 弧度轉(zhuǎn)換為角度 % - 歸一化相位（0-360） Rx_phase = angle(Rx_carriers)*(180/pi); phase_negative = find(Rx_phase <