1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现,包括UW序列的设计、QPSK调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节。本文首先介绍了SC-FDE通信系统的基本原理和频域均衡的概念,然后详细介绍了各个环节的设计和实现步骤,并通过仿真实验验证了系统的可行性和性能。最后,对系统的优化和拓展进行了讨论,为进一步提高系统的性能和应用到更广泛的通信领域中提供了思路。
SC-FDE是一种常见的OFDM调制方式,它可以将数据分成多个子载波进行传输,从而实现高效的数据传输。在SC-FDE中,采用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真,提高系统的传输性能。本文旨在介绍完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现,包括UW序列的设计、QPSK调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节,以验证系统的可行性和性能。
2.1 单载波频域均衡
在SC-FDE中,使用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真,提高系统的传输性能。具体来说,单载波频域均衡可以通过在接收端对接收信号进行频域均衡,消除信道对信号的影响,从而提高系统的可靠性和传输速率。在频域均衡中,通常使用MMSE等算法进行信道估计和均衡,以提高均衡的精度和准确性。
2.2 UW序列
UW序列是一种常见的同步序列,它可以用于帧同步、定时同步和载波同步等环节。在SC-FDE通信系统中,需要使用UW序列进行同步,以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列的长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择,通常采用二进制序列或者伪随机序列。
在SC-FDE通信系统中,需要使用UW序列进行同步,以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列通常采用二进制序列或者伪随机序列,其长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择。在本文中,我们采用长度为32的二进制UW序列,
2.3 QPSK调制
在SC-FDE通信系统中,采用QPSK调制可以将数字信号分为四个不同的相位状态,实现高效的数据传输。具体来说,QPSK调制可以表示为:
其中,$E_b$表示比特能量,$T_b$表示比特时间,$f_c$表示载波频率,$m$为0、1、2或3。
在SC-FDE通信系统中,采用QPSK调制可以将数字信号分为四个不同的相位状态,实现高效的数据传输。在本文中,我们采用QPSK调制对数据进行调制,具体来说,我们将每两个比特映射为一个符号,其中00映射为$1+j$,01映射为$1-j$,10映射为$-1+j$,11映射为$-1-j$。
2.4 帧同步、定时同步和载波同步
在SC-FDE通信系统中,需要进行帧同步、定时同步和载波同步等环节,以确保接收端能够正确地解码接收到的信号。帧同步是指接收端能够识别传输帧的开始和结束,定时同步是指接收端能够正确地识别信号的时序,载波同步是指接收端能够正确地识别信号的频率。这些同步环节通常使用UW序列或者导频序列进行实现,以确保接收端能够准确地识别信号的时序和频率。
2.5 SNR估计
在SC-FDE通信系统中,需要对信号的信噪比进行估计,以便在接收端进行适当的信号处理和均衡。信噪比可以通过接收信号的能量和噪声功率之比来进行估计,通常采用均方误差(MSE)法或者最小二乘(LS)法进行估计。
在SC-FDE通信系统中,需要对信号的信噪比进行估计,以便在接收端进行适当的信号处理和均衡。在本文中,我们使用均方误差(MSE)法进行SNR估计。具体来说,我们通过比较接收信号和原始信号的误差,计算信号的信噪比。
2.6 MMSE信道估计
在SC-FDE通信系统中,需要对信道进行估计和均衡,以消除信道对信号的影响。常用的信道估计算法包括最小二乘(LS)法、最小均方误差(MMSE)法和最大似然(ML)法等。在SC-FDE中,使用MMSE算法可以实现更加精确和准确的信道估计和均衡,从而提高系统的传输性能。
2.7 MMSE信道估计的数学模型
3.MATLAB核心程序
Dmap_qpsk= func_QPSK(data,LEN_data,LEN_frame); %组帧 LEN_ud = LEN_UW*2+LEN_data; frame = func_frame_gen(UW,Dmap_qpsk,LEN_frame,LEN_ud); %上采样 Samples = 8; %采样倍数 frame_up = filter(ones(1,Samples),1,upsample(frame,Samples)); %成型滤波 [Tdatas,filter_coff]= func_filter(frame_up,LEN_UW,Samples); %多径信道 Rdata = func_channel(Tdatas); %匹配滤波 Rdata = upfirdn(Rdata, filter_coff); %下采样 Rdata_dw = downsample(Rdata,Samples,2); subplot(232); plot(real(Rdata_dw),imag(Rdata_dw),'b*'); title('QPSK过莱斯多径信道后星座图'); subplot(233); plot(real(Rdata_dw2),imag(Rdata_dw2),'b*'); title('QPSK+频偏和相偏,过莱斯多径信道后星座图'); %帧同步 Frame_N = length(Rdata_dw2)-LEN_UW; Frame_peaks = func_frame_syn(Rdata_dw2,UW,LEN_UW,Frame_N); %定时同步 Time_N = length(Rdata_dw2)-LEN_ud-LEN_UW; Time_N2 = LEN_UW+LEN_data; [Time_syn,P,R,M] = func_time_syn(Rdata_dw2,LEN_UW,Time_N,Time_N2); %载波同步 Time_idx = Time_syn; Rdata_dw3 = func_fre_syn(Rdata_dw2,UW,Time_idx,LEN_ALL,LEN_UW,LEN_fft,LEN_ud,LEN_data); subplot(234); plot(real(Rdata_dw3),imag(Rdata_dw3),'b*'); title('同步后QPSK星座图'); %频域均衡 [tmps1,tmps2,hk_1]= func_fre_mmse(Rdata_dw3,UW,LEN_ud,LEN_fft,LEN_UW,Time_idx,LEN_data,LEN_frame); %QPSK解调 [rd0,rd1] = func_deQPSK(tmps1,tmps2); subplot(236); plot(real(tmps1),imag(tmps1),'b*'); title('均衡后QPSK星座图');
标签:同步,FDE,UW,载波,LEN,Rdata,SC From: https://www.cnblogs.com/51matlab/p/17551836.html