CPOFDM-16QAM性能仿真,输出接收端的星座图

标签：CPOFDM OFDM 接收端 nChannel 星座图 波形 载波 5G CP

1.算法描述

        CP-OFDM（Cyclic Prefix Orthogonal Frequency Division Multiplexing，循环前缀正交频分复用）通信系统采用多个正交子载波（Orthogonalsub-Carrier）并行传输数据，可以高效传输数据并且有效对抗频率选择性衰落信道带来的影响。但是在数据传输过程中，对子载波的正交性有严苛的要求，所以CP-OFDM系统对载波及采样时钟的频率偏差（即频偏）非常敏感，必须通过频偏估计与纠正技术，使得频率偏差处于接收机可容忍范围内，从而保证数据的正确传输。

       CP-OFDM 技术利用多个平行窄带子载波来传输信息，而不使用单个宽带载波。该技术定义充分，已在 4G LTE 下行链路和Wi-Fi通信标准成功实施，因此也适合用于 5G NR 设计。

 

       不过，5G NR 上行链路还提供了一种不同的波形格式，这种波形格式类似 4G LTE 上行链路使用的波形模式⸺离散傅立叶变换扩频正交频分复用（DFT-S-OFDM）波形。DFT-S-OFDM 波形是一种 4G 采用的波形，结合了循环前缀正交频分复用和低峰均比（PAPR）的优点。DFTS-OFDM 波形对上行链路有帮助，对于高功率的 2 级功率应用或者当用户设备位于基站蜂窝的边缘位置，远离信号塔时，DFT-S-OFDM 可能是首选波形。

 

       在灵活性上，5G NR 提供的子载波间隔方案还超越了 LET 提供的固定 15 kHz 子载波间隔。5G NR 提供的子载波间隔包括 FR2，最大间隔达到 240 kHz。灵活的载波间隔可用于适当支持 5G NR 所需的多元化频带、频谱类型及部署模式。

 

        DFT-S-OFDM 非常类似于 LTE 上行链路使用的单频分复用接入（SCFDMA），CP-OFDM 非常类似于 LTE 下行链路使用的正交频分复用接入（OFDMA）。3GPP 之所以选择 CP-OFDM，原因如下：

 

CP-OFDM 能够面向复杂程度较低的接收器延展。

 

在一些最重要的 5G 性能指标上（例如：与多天线技术的兼容性），CP-OFDM 排名最高。

 

CP-OFDM 的时域控制良好，这一点对于低延时关键应用和时分双工（TDD）部署具有重要意义。``

 

 

 

 

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

 

 

3.MATLAB核心程序

 

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
 
 
v1 = 1;
v2 = 3;
nBit = 1024*2;
lSymbol = 4;
nChannel = 4;
baseFreq = 100; % 1Hz
tSymbol = nChannel/baseFreq; % time for one symbol
nSymbol = nBit/(nChannel*lSymbol);
bitSequence = bit_generate(nBit);
 
mapQAM = mapping_16QAM(v1,v2);
 
for k = 1:nBit/lSymbol
    rInd = fix((k-1)/nChannel) +1;
    cInd = k-(rInd-1)*nChannel;
    fr = (k-1)*lSymbol +1;
    bSymbol(rInd,cInd).bit = bitSequence(fr:fr+lSymbol-1);  
end
 
fBase = 100; %100Hz for base frequence
fFirst = 200; %500Hz for first channel
Fs = 1024;
rTg = 1/8; %Ratio of guard 
Tsym = 1/fBase;
Tg = Tsym*rTg;
Tsig = nSymbol*(Tsym+Tg);
 
bSymbol = generateSymbolWave(bSymbol,mapQAM,fBase,fFirst,rTg,Fs);
 
sOFDM = [];
for k=1:nSymbol
    tmpSignal = 0;
    for j= 1:nChannel
        tmpSignal = tmpSignal + bSymbol(k,j).symbol;
    end
    sOFDM = [sOFDM tmpSignal];
end

 

　　

 

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From： https://www.cnblogs.com/51matlab/p/17159322.html