基于matlab的OFDM仿真报告

基于matlab的OFDM仿真报告
基于matlab的OFDM仿真报告

西安邮电大学

通信与信息工程学院 专业课程设计B 报告

专业班级: 通工xx 学生姓名: 秋风羽 学号(班内序号): xxxxxxxx (xx 号)

2014 年 4 月 22 日

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报告份数:

指导教师评语:

实 验 成 绩: 指导(辅导)教师 :

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无线网络是无线通信系统中的一个重要应用,根据网络范围大小可划分为局域网,城域网和广域网。IEEE为无线网络专门制定了相关的标准,802.11和802.16就属于这方面的标准。其中802.11针对范围更小的无线局域网。

802.11标准包括802.11a、802.11b、802.11g等一系列标准,各自采用不同的物理层技术,其中802.11a即采用了OFDM技术。

本次专业课程设计主要是基于matlab对于整个OFDM系统的模拟,即对前导生成原理、扰码及解扰码、卷积编码及卷积解码、交织与解交织、星座映射与逆映射等一系列模块的软件实现。其目的是让我们能对OFDM技术有更加全面的认识。

二.英文摘要

The Wireless network that is a wireless communication system is an important application, depending on the size of network can be classified as LAN, MAN and WAN. IEEE specially formulated relevant standards for the wireless network. Both 802.11 and the 802.16 belong to this. The 802.11 is for a smaller range of wireless LAN. And 802.11 standards including 802.11a, 802.11b, 802.11g and so on. Each one has different physical layer technology. The OFDM technology was used by 802.11a. This course design is mainly based on MATLAB to simulate the entire OFDM system, which was consisted of leading principle, scrambling and descrambling, convolution coding and decoding, interleaving and de-interleaving, constellation mapping and inversing constellation mapping and so on by making software. Its purpose is to allow us to meet OFDM technology for a more comprehensive understanding.

OFDM是一种特殊的多载波频分复用(FDM)技术。在传统的多载波频分复用系统中,各个子信道采用不同的载波并行传送数据,子载波之间间隔足够远,采用隔离带来防止频谱重叠,故频谱效率很低。在均衡器未被采用以前,人们就是用这种多载波方式在时间色散信道中进行高速通信的。研究关于实现OFDM的技术很多,实际应用中的OFDM 复杂度很高。因此,建立适合自己研究方向的OFDM 模型,无论是为了理解OFDM 技术的理论,还是对后续的OFDM 与其他技术相结合的研究工作,都有着非常重要意义。也由于它的简单高效,使之成为第四代移动通信中最重要的技术之一。

1966年,R.W.Chang分析了在多载波通信系统中如何使经过滤波后带限的子载波保持正交。随后不久B.R.Saltzberg给出了一篇性能分析的文章,他指出在设计一个有效的并行传输系统时,应该把注意力更多地集中在减少相邻信道的串扰上,而不是使各个独立的信道工作得更好,因为此时信道串扰是造成信号失真的主要因素。1971年,S.B.Weinstein和P.M.Ebert提出用傅立叶变换(DFT)进基带OFDM调制和解调。通过DFT进行OFDM基带调制和解调避免了生成多个子载波和多个窄带带通滤波器,使系统的模拟前端由多个变为一个,同时由于DFT可以用FFT来快速实现,这进一步降低了系统实现的复杂度。为对抗符号间干扰和载波闻干扰,他们提出在符号间插入一段空白时隙作为保护间隔。他们的系统虽然没有能在色散信道中获得很好的子载波正交性,但对OFDM仍是一个很大贡献。另一个重要贡献来自A.Peled和A.Rmz,他个人提出了采用循环前缀来解决色散信道中子载波间的正交性问题。当信道响应长度小于循环扩展时,循环前缀的存在使信号与信道响应的线性卷积变成循环卷积,从而使色散OFDM信号可以通过频域单点均衡进行去相关。当然,循环扩展的引入会导致少量的信噪比损失。由于无线信道的多径传播会使宽带OFDM信号产生频率选择性衰落,导致各个子信道上的信噪比不同,因此实际的OFDM系统都是与交织、纠错编码结合在一起,形成编码的正交频分复用(COFDM)。交织和编码能够使OFDM系统获得良好的频率和时间二维分集。

现代移动通信发展至今,已经经历了三代,而3G 的后续技术也在加速研究中。目前,国际标准化组织正在推动无线传输技术从2Mb/s 的传输速率向100Mb/s 和1000Mb/s 的目标发展,对4G 的定义也已经逐渐清晰起来。基本上可以确定,OFDM/OFDMA、MIMO和智能天线等技术将成为4G 的主流技术。

PPDU结构:

IEEE802.11a关于无线局域网的规定中,其物理层汇聚协议PLCP采用的是OFDM调制的技术标准。802.11a对OFDM的帧结构作了具体的规定。

如下图:

四.软件设计

1.80

2.11a前导生成原理

前导序列由短训练序列和长训练序列组成,流程图如下:

2.扰码及解扰码

扰码的目的是抑制线路码中的长连“0” 和长连“1” ,便于从线路信号中提取时钟信号。

(1)减少连“0”或连“1”长度,保证接收机能提取到位定时信号。

(2)使加扰后的信号频谱更能适合基带传输。

(3)保密通信需要。

流程图如下:

3.卷积编码与卷积解码

若以(n,k,m)来描述卷积码,其中k为每次输入到卷积编码器的bit数,n 为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组码字,m为编码存储度,也就是卷积编码器的k元组的级数,称m+1= K为编码约束度m称为约束长度。卷积码将k元组输入码元编成n元组输出码元,但k和n通常很小,特别适合以串行形式进行传输,时延小。与分组码不同,卷积码编码生成的n元组元不仅与当前输入的k元组有关,还与前面m-1个输入的k元组有关,编码过程中互相关联的码元个数为n*m。卷积码的纠错性能随m的增加而增大,而差错率随N的增加而指数下降。在编码器复杂性相同的情况下,卷积码的性能优于分组码。

卷积编码与卷积解码流程图:

卷积:解卷积:

4.交织与解交织

交织其实是通信系统中进行数据处理而采用的一种技术,交织器从其本质上来说就是一种实现最大限度的改变信息结构而不改变信息内容的器件。从传统上来讲就是使信道传输过程中所突发产生集中的错误最大限度的分散化。因此,具体来讲也许数据置乱器这个称呼更加符合交织器其本质,会让人们对交织器的基本工作机理有更多的感性认识。

First Permutation

i = s? floor(j/s) + [j + floor(16 ?j/ N

)] mod s, j = 0, 1, ...,

CBPS

– 1

N

CBPS

s = max(N

/2, 1)

BPSC

Second Permutation

k = 16 ?i – (N

– 1 )floor(16 ?i /N CBPS), i = 0, 1, ..., N CBPS–

CBPS

1

流程图如下:

交织:解交织:

5.星座映射及逆映射

QAM是英文Quadrature Amplitude Modulation的缩略语简称,意为正交幅度调制,是一种数字调制方式。[1]

16QAM是指包含16种符号的QAM调制方式。

16QAM 是用两路独立的正交 4ASK 信号叠加而成,4ASK 是用多电平信号去键控载波而得到的信号。它是 2ASK 体制的推广,和 2ASK 相比,这种体制的优点在于信息传输速率高。

正交幅度调制是利用多进制振幅键控(MASK)和正交载波调制相结合产生的。

16 进制的正交振幅调制是一种振幅相位联合键控信号。16QAM 的产生有 2 种方法:

(1)正交调幅法,它是有 2 路正交的四电平振幅键控信号叠加而成;

(2)复合相移法:它是用 2 路独立的四相位移相键控信号叠加而成。

16QAM 信号采取正交相干解调的方法解调,解调器首先对收到的 16QAM 信号进行正交相干解调,一路与 cos ω c t 相乘,一路与 sin ω c t 相乘。然后经过低通滤波器,低通滤波器 LPF 滤除乘法器产生的高频分量,获得有用信号,低通滤波器LPF 输出经抽样判决可恢复出电平信号。

流程图如下:

映射:逆映射:

五.源代码

1.80

2.11前导生成原理

function LeaderSequence = LS()

S = [0, 0, 1+i, 0, 0, 0, -1-i, 0, 0, 0, 1+i, 0, 0, 0, -1-i, 0, 0, 0, -1-i, 0, 0, 0, 1+i, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1-i, 0, 0, 0,...

-1-i, 0, 0, 0, 1+i, 0, 0, 0, 1+i, 0, 0, 0, 1+i 0, 0, 0, 1+i, 0, 0];

L = [1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1,...

1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, 1]; S = (13/6)^(1/2)* S;

short = IFFT64(S);

shortcp = short(1:16);

short = shortcp;

for f = 1:9

short = [short,shortcp];

end

short_str = short;

long = IFFT64(L);

long1 = long(33:64);

long2 = long(1:64);

long_str = [long1,long2,long2];

preamble = [short_str,long_str];

preamble(:,161) = preamble(:,161)*0.5 + preamble(:,1)*0.5;%?ó′°preamble(:,1) = preamble(:,1)*0.5;

LeaderSequence = preamble;

2.扰码及解扰码

function SCRAMB = scramb_des( input_data )

S = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];

scramb = zeros(1, (16*8-1));

Fscramble = zeros(1, length(input_data));

for i = 1:(16*8-1)

t1 = S(1, 7);

t2 = S(1, 4);

t3 = xor(t1, t2);

S = circshift(S, [0, 1]);

S(1, 1) = t3;

scramb(1,i) = t3;

end

scramble_copy = repmat(scramb, 1,

ceil(length(input_data)/length(scramb)));

scramble_num = scramble_copy(1: length(input_data));

for j = 1: length(input_data)

Fscramble(:, j) = xor(scramble_num(:, j), input_data(:, j)); end

SCRAMB = Fscramble;

3.卷积编码与卷积解码

function CONVOLUTION = Convolution( input_data )

g0 = [1 0 1 1 0 1 1];

g1 = [1 1 1 1 0 0 1];

DataNum = length(input_data);

OutA = mod((conv(input_data, g0)), 2);

OutB = mod((conv(input_data, g1)), 2);

NewData2 = zeros(1, length(OutA)+length(OutB));

j = 1;

for i = 1:length(OutA)

NewData2(1, j) = OutA(1, i);

NewData2(1, j+1) = OutB(1, i);

j = j+2;

end

CONVOLUTION = NewData2;

function DECONVO = DeConvo( input_data )

trellis = poly2trellis(7, [133 171]);

tblen = 5;

Temp = vitdec(input_data, trellis, tblen, 'cont', 'hard' );·¨DECONVO = Temp( 6 : length(Temp)-1 );

4.交织与解交织

function INTER = InterleavedCod( input_data )

DataNum = length(input_data);

Ncbps = 48;

Nbpsc = 1;

Mod = mod(DataNum, Ncbps);

t = Ncbps-Mod;

if t==48

t = 0;

end

Data = input_data;

NewD = zeros(1, DataNum+t);

Nend = zeros(1, DataNum+t);

InputD = zeros(1, DataNum+t);

InputD(1:DataNum) = Data(1:DataNum);

Data = InputD;

DevideNum = (DataNum+t)/Nbpsc;

Devide = reshape(Data, Nbpsc, DevideNum)';

Devide = reshape(Devide, 1, []);

Data = Devide;

s = max(Nbpsc/2, 1);

t = length(Data);

for k = 0:length(Data)-1

t1 = Data(1, k+1);

i = (Ncbps/16)*(mod(k,16))+floor(k/16);

NewD(1, i+1) = t1;

end

for i =0:length(NewD)-1

t1 = NewD(1,i+1);

j = s*floor(i/s)+mod((i+Ncbps-floor(16*i/Ncbps)), s); Nend(1, j+1) = t1;

end

INTER = Nend;

function DEINTER = DeInter( input_data )

Data = input_data;

DataNum = length(Data);

Ncbps = 48;

Nbpsc = 1;

Mod = mod(DataNum, Ncbps);

NewD = zeros(1, DataNum);

Nend = zeros(1, DataNum);

s = max(Nbpsc/2, 1);

for j = 0:DataNum-1

t1 = Data(1, j+1);

i = s*floor(j/s)+mod((j+floor(16*j/Ncbps)),s); NewD(1, i+1) = t1;

end

for i =0:length(NewD)-1

t1 = NewD(1,i+1);

k = 16*i-(Ncbps-1)*floor(16*i/Ncbps);

Nend(1, k+1) = t1;

end

DEINTER = Nend;

5.星座映射及逆映射

function CM = ConstellationMap(input_data) Data = input_data;

DataNum = length(Data);

Mod = mod(DataNum, 16);

DataTem = zeros(1, DataNum+(16-Mod));

DataTem(1:DataNum) = Data;

DataCol4 = reshape(DataTem, 4, [])';

DataHexa = (DataCol4*[8;4;2;1]+1)'; DataHxaNum = length(DataHexa);

x = [-3 -1 3 1];

y = [-3 -1 3 1];

z = zeros(1,16);

k = 1;

for k1 = 1:4

for k2 = 1:4

z(1, k) = x(1,k1)+y(1,k2)*j;

k = k+1;

end

end

z = reshape(z, 1, 16);

for i = 1:DataHxaNum

DataTem(1, i) = z(1, DataHexa(1, i));

end

scatterplot(DataTem(1:DataHxaNum));

DataTem = DataTem*(1/sqrt(10));

CM = DataTem(1:DataHxaNum);

function DCM = DeConstellationMap(input_data) Data = input_data;

DataNum = length(Data);

Data = Data*(sqrt(10));

NewData = zeros(1, DataNum);

x = [-3 -1 3 1];

y = [-3 -1 3 1];

z = zeros(1,16);

k = 1;

for k1 = 1:4

for k2 = 1:4

z(1, k) = x(1,k1)+y(1,k2)*j;

k = k+1;

end

end

z = reshape(z, 1, 16);

for k=1:DataNum

for k1 = 1:16

if Data(1, k)==z(1, k1);

NewData(1, k) = k1;

end

end

end

NewData = NewData-1;

Num = DataNum*4;

FData = zeros(1, Num);

k2 = 0;

for k = 1:DataNum

k3 = 4;

for k1 = 1:4

FData(1, k2+k3) = mod(NewData(1, k), 2) FData(1, k2+k3)

NewData(1, k) = floor(NewData(1, k)/2) k3 = k3-1;

end

k2 = k2+4;

end

DCM = FData;

六.测试结果

1.80

2.11a前导生成原理部分截图:

2.扰码及解扰码

20随机信源测试图:

3.卷积编码与卷积解码20随机信源测试图:

基于matlab实现OFDM的编码.

clc; clear all; close all; fprintf('OFDM系统仿真\n'); carrier_count=input('输入系统仿真的子载波数: \n');%子载波数128,64,32,16 symbols_per_carrier=30;%每子载波含符号数 bits_per_symbol=4;%每符号含比特数,16QAM调制 IFFT_bin_length=1024;%FFT点数 PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4 GI=PrefixRatio*IFFT_bin_length ;%每一个OFDM符号添加的循环前缀长度为1/4*IFFT_bin_length ,即256 beta=1/32;%窗函数滚降系数 GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度40 SNR=10; %信噪比dB %================信号产生=================================== baseband_out_length=carrier_count*symbols_per_carrier*bits_per_symbol;%所输入的比特数目 carriers=(1:carrier_count)+(floor(IFFT_bin_length/4)-floor(carrier_count/2));%共轭对称子载波映射复数数据对应的IFFT点坐标 conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射共轭复数对应的IFFT点坐标 rand( 'twister',0); %每次产生不相同得伪随机序列 baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%产生待调制的二进制比特流figure(1); stem(baseband_out(1:50)); title('二进制比特流') axis([0, 50, 0, 1]); %==============16QAM调制==================================== complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per

MATLAB仿真实验报告

MATLAB 仿真实验报告 课题名称:MATLAB 仿真——图像处理 学院:机电与信息工程学院 专业:电子信息科学与技术 年级班级:2012级电子二班 一、实验目的 1、掌握MATLAB处理图像的相关操作,熟悉相关的函数以及基本的MATLAB语句。 2、掌握对多维图像处理的相关技能,理解多维图像的相关性质 3、熟悉Help 命令的使用,掌握对相关函数的查找,了解Demos下的MATLAB自带的原函数文件。 4、熟练掌握部分绘图函数的应用,能够处理多维图像。 二、实验条件

MATLAB调试环境以及相关图像处理的基本MATLAB语句,会使用Help命令进行相关函数查找 三、实验内容 1、nddemo.m函数文件的相关介绍 Manipulating Multidimensional Arrays MATLAB supports arrays with more than two dimensions. Multidimensional arrays can be numeric, character, cell, or structure arrays. Multidimensional arrays can be used to represent multivariate data. MATLAB provides a number of functions that directly support multidimensional arrays. Contents : ●Creating multi-dimensional arrays 创建多维数组 ●Finding the dimensions寻找尺寸 ●Accessing elements 访问元素 ●Manipulating multi-dimensional arrays操纵多维数组 ●Selecting 2D matrices from multi-dimensional arrays从多维数组中选择二维矩 阵 (1)、Creating multi-dimensional arrays Multidimensional arrays in MATLAB are created the same way as two-dimensional arrays. For example, first define the 3 by 3 matrix, and then add a third dimension. The CAT function is a useful tool for building multidimensional arrays. B = cat(DIM,A1,A2,...) builds a multidimensional array by concatenating(联系起来)A1, A2 ... along the dimension DIM. Calls to CAT can be nested(嵌套). (2)、Finding the dimensions SIZE and NDIMS return the size and number of dimensions of matrices. (3)、Accessing elements To access a single element of a multidimensional array, use integer subscripts(整数下标). (4)、Manipulating multi-dimensional arrays

OFDM技术仿真(MATLAB代码)

第一章绪论 1.1简述 OFDM是一种特殊的多载波传输方案,它可以被看作是一种调制技术,也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流,这样每个子数据流将具有低得多的比特速率,用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波,就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。正交频分复用是对多载波调制(MCM,Multi-Carrier Modulation)的一种改进。它的特点是各子载波相互正交,所以扩频调制后的频谱可以相互重叠,不但减小了子载波间的干扰,还大大提高了频谱利用率。 符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题,多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境,如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。OFDM作为一种高效传输技术备受关注,并已成为第4代移动通信的核心技术。如果进行OFDM系统的研究,建立一个完整的OFDM 系统是必要的。本文在简要介绍了OFDM 基本原理后,基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。 1.2 OFDM基本原理概述 1.2.1 OFDM的产生和发展 OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出,由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高,所以一直没有发展起来。在20世纪70年代,提出用离散傅里叶变换(DFT)实现多载波调制,为OFDM的实用化奠定了理论基础;从此以后,OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。 OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示,发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射,并进行离散傅里叶变换(IDFT)将数据的频谱表达式变换到时域上。IFFT变换与IDFT变换的作用相同,只是有更高的计算效

OFDM系统设计及其Matlab实现

课程设计 。 课程设计名称:嵌入式系统课程设计 专业班级: 07级电信1-1 学生姓名:__王红__________ 学号:_____107_____ 指导教师:李国平,陈涛,金广峰,韩琳 课程设计时间:— |

1 需求分析 运用模拟角度调制系统的分析进行频分复用通信系统设计。从OFDM系统的实现模型可以看出,输入已经过调制的复信号经过串/并变换后,进行IDFT或IFFT和并/串变换,然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OFDM调制后的信号s(t)。该信号经过信道后,接收到的信号r(t)经过模/数变换,去掉保护间隔,以恢复子载波之间的正交性,再经过串/并变换和DFT或FFT后,恢复出OFDM的调制信号,再经过并/串变换后还原出输入符号 2 概要设计 1.简述OFDM通信系统的基本原理 2.简述OFDM的调制和解调方法 3.概述OFDM系统的优点和缺点 4.基于MATLAB的OFDM系统的实现代码和波形 : 3 运行环境 硬件:Windows XP 软件:MATLAB 4 详细设计 OFDM基本原理 一个完整的OFDM系统原理如图1所示。OFDM的基本思想是将串行数据,并行地调制在多个正交的子载波上,这样可以降低每个子载波的码元速率,增大码元的符号周期,提高系统的抗衰落和干扰能力,同时由于每个子载波的正交性,大大提高了频谱的利用率,所以非常适合移动场合中的高速传输。

在发送端,输入的高比特流通过调制映射产生调制信号,经过串并转换变成N条并行的低速子数据流,每N个并行数据构成一个OFDM符号。插入导频信号后经快速傅里叶反变换(IFFT)对每个OFDM符号的N个数据进行调制,变成时域信号为: [ 式 式1中:m为频域上的离散点;n为时域上的离散点;N为载波数目。为了在接收端有效抑制码间干扰(InterSymbol Interference,ISI),通常要在每一时域OFDM符号前加上保护间隔(Guard Interval,GI)。加保护间隔后的信号可表示为式,最后信号经并/串变换及D/A转换,由发送天线发送出去。 式 接收端将接收的信号进行处理,完成定时同步和载波同步。经A/D转换,串并转换后的信号可表示为:

电力电子技术MATLAB仿真报告模板

《电气专业核心课综合课程设计》 题目:基于MATLAB的电力电子技术 仿真分析 学校: 院(系): 专业班级: 学生姓名: 学号: 指导教师: 目录

1.整流电路仿真………………………………………………………………………………页码 1.1单相半波可控整流系统………………………………………………………………页码 1.1.1晶闸管的仿真…………………………………………………………………页码 1.1.2单相半波可控整流电路的仿真………………………………………………页码 1.2晶闸管三相桥式整流系统的仿真…………………………………………………页码 1.3相位控制的晶闸管单相交流调压器带系统的仿真………………………………页码 2.斩波电路仿真………………………………………………………………………………页码 2.1降压斩波电路(Buck变换器)………………………………………………………页码 2.1.1可关断晶闸管(GTO)的仿真…………………………………………………页码 2.1.2 Buck变换器的仿真………………………………………………………页码 2.2升压斩波电路(Boost变换器)………………………………………………………页 码 2.2.1绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的仿真…………………………………………页码 2.2.2 Boost变换器的仿真……………………………………………………………页码4.逆变电路仿真………………………………………………………………………………页码 4.1晶闸管三相半波有源逆变器的仿真………………………………………………页码 5.课程设计总结………………………………………………………………………………页码参考文献……………………………………………………………………………………页码 电气专业核心课综合课程设计任务书

用MATLAB实现OFDM仿真分析

3.1 计算机仿真 仿真实验是掌握系统性能的一种手段。它通过对仿真模型的实验结果来确定实际系统的性能。从而为新系统的建立或系统的改进提供可靠的参考。通过仿真,可以降低新系统失败的可能性,消除系统中潜在的瓶颈。优化系统的整体性能,衡量方案的可行性。从中选择最后合理的系统配置和参数配置。然后再应用于实际系统中。因此,仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。 3.1.1 仿真平台 ●硬件 CPU:Pentium III 600MHz 内存:128M SDRAM ●软件 操作系统:Microsoft Windows2000 版本5.0 仿真软件:The Math Works Inc. Matlab 版本6.5 包括MATLAB 6.5的M文件仿真系统。 Matlab是一种强大的工程计算软件。目前最新的6.x版本 (windows环境)是一种功能强、效率高、便于进行科学和工程计算的交互式软件包。其工具箱中包括:数值分析、矩阵运算、通信、数字信号处理、建模和系统控制等应用工具程序,并集应用程序和图形于一便于使用的集成环境中。在此环境下所解问题的Matlab语言表述形式和其数学表达形式相同,不需要按传统的方法编程。Matlab的特点是编程效率高,用户使用方便,扩充能力强,语句简单,内涵丰富,高效方便的矩阵和数组运算,方便的绘图功能。 3.1.2 基于MATLAB的OFDM系统仿真链路 根据OFDM 基本原理,本文给出利用MATLAB编写OFDM系统的仿真链路流程。串行数据经串并变换后进行QDPSK数字调制,调制后的复信号通过N点IFFT变换,完成多载波调制,使信号能够在N个子载波上并行传输,中间插入10训练序列符号用于信道估计,加入循环前缀后经并串转换、D /A后进入信道,接收端经过N点FFT变换后进行信道估计,将QDPSK解调后的数据并串变换后得到原始信息比特。 本文采用MATLAB语言编写M文件来实现上述系统。M文件包括脚本M文件和函数M文件,M文件的强大功能为MATLAB的可扩展性提供了基础和保障,使MATLAB能不断完善和壮大,成为一个开放的、功能强大的实用工具。M文件通过input命令可以轻松实现用户和程序的交互,通过循环向量化、数组维数预定义等提高M文件执行速度,优化内存管理,此外,还可以通过类似C++语言的面向对象编程方法等等。

MATLAB电路仿真报告

课程设计 题目电路仿真 学院自动化学院 专业自动化专业 班级自动化0806班 姓名孙功武 指导教师徐腊梅 年月日

摘要 《电路原理》是电类专业必修的一门重要的技术基础课,它具有基础科学和技术科学的二重性,不仅是电类学生学习后续课程的基础,也直接为解决电工电子工程中的一些实际问题服务。大一下学期开始,通过对本课程的学习,我初步掌握了近代电路理论的一些基本知识和概念,能分析计算一些常见的,比较简单的基本电路,初步具有了解决实际问题的能力,并为后续课程的学习准备了必要的电路理论知识。其分析电路的常见方法有:节点电压法,网孔电流法,叠加原理分析法,戴维宁定理和诺顿定理等等。本文主要讨论用网口电流法来分析直流电路中关于电阻电路的计算方法。在这个分析解决问题的过程中需要运用到MATLAB软件。MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。本文就是通过对MATLAB编程计算出的结果和Simulink仿真出的结果进行对比,来的出所要的结论和效果。 关键词:电路原理,网孔电流法,MATLAB,SIMULINK,

Abstract The circuit principle of electricity class specialized is compulsory course is an important technology, it has the basic science and technology is not only the scientific duality, electricity class student learning courses, and subsequent direct solution for electrical and electronic engineering of some actual problems. A semester began, this course of study, I have mastered some modern circuit theory, the elementary knowledge and the concept of some common to analysis and calculation, the basic circuit is simple, is the ability to solve practical problems, and for subsequent course of study prepared necessary circuit theory knowledge. The analysis of the common method: circuit node voltage, current, mesh superposition principle analysis method, DaiWeiNing theorem and NORTON's theorem, etc. This paper discusses how to use the WangKou current method to analyze the dc resistance circuit in the calculation. In the analysis and problem solving process needs to apply MATLA B software. MATLAB is Matrix lab (Matrix of Laboratory), is the MathWorks company business mathematics software is used to develop, data visualization algorithm, data analysis and numerical calculation of senior technical calculation language and interactive environment, including MATLAB and Simulink two most. This paper is based on MATLAB calculation results and Simulink results, comparing to the conclusion of the effect.

无线通信原理 基于matlab的ofdm系统设计与仿真..

基于matlab的ofdm系统设计与仿真

摘要 OFDM即正交频分复用技术,实际上是多载波调制中的一种。其主要思想是将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率,并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声,如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。 本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统,并在计算机上进行了仿真和结果分析。重点在OFDM系统设计与仿真,在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK调制,并在AWGN信道下传输,最后解调后得出误码率。整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现,对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析,通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系,为该系统的具体实现提供了大量有用数据。

第一章 ODMF 系统基本原理 1.1多载波传输系统 多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流,这样每个子数据流将具有较低的比特速率。用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波,构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。在单载波系统中,一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效,但是在多载波系统中,某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。图1-1中给出了多载波系统的基本结构示意图。 图1-1多载波系统的基本结构 多载波传输技术有许多种提法,比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM),这3种方法在一般情况下可视为一样,但是在OFDM 中,各子载波必须保持相互正交,而在MCM 则不一定。 1.2正交频分复用 OFDM 就是在FDM 的原理的基础上,子载波集采用两两正交的正弦或余弦函数集。函数集{t n ωcos }, {t m ωsin } (n,m=0,1,2…)的正交性是指在区间(T t t +00,)内有正弦函数同理:)0()()(2/0cos *cos 00===≠?? ???=? +m n m n m n T T tdt m t n T t t ωω 其中ωπ2=T (1-1)

MATLAB通信系统仿真实验报告1

MATLAB通信系统仿真实验报告

实验一、MATLAB的基本使用与数学运算 目的:学习MATLAB的基本操作,实现简单的数学运算程序。 内容: 1-1要求在闭区间[0,2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。试用两种不同的指令实现。 运行代码:x=[0:2*pi/9:2*pi] 运行结果: 1-2用M文件建立大矩阵x x=[0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.11.21.31.41.51.61.71.81.9 2.12.22.32.42.52.62.72.82.9 3.13.23.33.43.53.63.73.83.9] 代码:x=[0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.11.21.31.41.51.61.71.81.9 2.12.22.32.42.52.62.72.82.9 3.13.23.33.43.53.63.73.83.9] m_mat 运行结果: 1-3已知A=[5,6;7,8],B=[9,10;11,12],试用MATLAB分别计算 A+B,A*B,A.*B,A^3,A.^3,A/B,A\B. 代码:A=[56;78]B=[910;1112]x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3X7=A/B X8=A\B

运行结果: 1-4任意建立矩阵A,然后找出在[10,20]区间的元素位置。 程序代码及运行结果: 代码:A=[1252221417;111024030;552315865]c=A>=10&A<=20运行结果: 1-5总结:实验过程中,因为对软件太过生疏遇到了些许困难,不过最后通过查书与同学交流都解决了。例如第二题中,将文件保存在了D盘,而导致频频出错,最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。第四题中,逻辑语言运用到了ij,也出现问题,虽然自己纠正了问题,却也不明白错在哪了,在老师的讲解下知道位置定位上不能用ij而应该用具体的整数。总之第一节实验收获颇多。

课程设计之matlab仿真报告

西安邮电大学 专业课程设计报告书 院系名称:电子工程学院学生姓名:李群学号05113096 专业名称:光信息科学与技术班级:光信1103 实习时间:2014年4月8日至2014年4月 18日

一、课程设计题目: 用matlab 仿真光束的传输特性。 二、任务和要求 1、用matlab 仿真光束通过光学元件的变换。 ① 设透镜材料为k9玻璃,对1064nm 波长的折射率为1.5062,镜片中心厚度为3mm ,凸面曲 率半径,设为100mm ,初始光线距离透镜平面20mm 。用matlab 仿真近轴光线(至少10条)经过平凸透镜的焦距,与理论焦距值进行对比,得出误差大小。 ② 已知透镜的结构参数为101=r ,0.11=n ,51=d ,5163.121==' n n (K9玻璃), 502-=r ,0.12=' n ,物点A 距第一面顶点的距离为100,由A 点计算三条沿光轴夹角分别为10、20、 30的光线的成像。试用Matlab 对以上三条光线光路和近轴光线光路进行仿真,并得出实际光线的球差大小。 ③ 设半径为1mm 的平面波经凸面曲率半径为25mm ,中心厚度3mm 的平凸透镜。用matlab 仿 真平面波在透镜几何焦平面上的聚焦光斑强度分布,计算光斑半径。并与理论光斑半径值进行对比,得出误差大小。(方法:采用波动理论,利用基尔霍夫—菲涅尔衍射积分公式。) 2、用MATLAB 仿真平行光束的衍射强度分布图样。(夫朗和费矩形孔衍射、夫朗和费圆孔衍射、夫朗和费单缝和多缝衍射。) 3、用MATLAB 仿真厄米—高斯光束在真空中的传输过程。(包括三维强度分布和平面的灰度图。) 4、(补充题)查找文献,掌握各类空心光束的表达式,采用费更斯-菲涅尔原理推导各类空心光束在真空中传输的光强表达式。用matlab 对不同传输距离处的光强进行仿真。 三、理论推导部分 第一大题 (1)十条近轴光线透过透镜时,理想情况下光线汇聚透镜的焦点上,焦点到像方主平面的距离为途径的焦距F ,但由于透镜的折射率和厚度会影响光在传输过程中所走的路径(即光程差Δ)。在用MATLAB 仿真以前先计算平行光线的传输路径。,R 为透镜凸面的曲率半径,h 为入射光线的高度,θ1为入射光线与出射面法线的夹角,θ2为出射光线与法线的夹角,n 为透镜材料的折射率。设透镜的中心厚度为d ,则入射光线经过透镜的实际厚度为:L=(R-d) 光线的入射角为:sinq1=h/R 折射角度满足:sinq2=nsinq1 而实际的光束偏折角度为:θ2-θ1。 由此可以看出,当平行光线照射透镜时,在凸面之前光线平行于光轴,在凸面之后发生了偏折,于光轴交汇一点,这一点成为焦点f ,折线的斜率为(-tan(θ2-θ1))。 (2)根据题意可得,本题所讨论的是与光轴夹角不同的三条光线,经过透镜的两次反射后的成像问题。利用转面公式计算。

2010年本科毕业设计:基于MATLAB的OFDM系统仿真及分析

2010年本科毕业设计:基于MATLAB的OFDM系统仿真及分 析 MATLABOFDM 正交频分复用(OFDM) 是第四代移动通信的核心技术。该文首先简要介绍了OFDM的发展状况及基本原理, 文章对OFDM 系统调制与解调技术进行了解析,得 到了OFDM 符号的一般表达式,给出了OFDM 系统参数设计公式和加窗技术的原理 及基于IFFT/FFT 实现的OFDM 系统模型,阐述了运用IDFT 和DFT 实现OFDM 系统的根源所在,重点研究了理想同步情况下,保护时隙(CP)、加循环前缀前后和不同的信道内插方法在高斯信道和多径瑞利衰落信道下对OFDM系统性能的影响。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了传输系统中的计算机仿真并给出 参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,研究保护时隙、循环前缀、信道 采用LS估计方法对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论。 : 正交频分复用;仿真;循环前缀;信道估计 I 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 II

MATLAB仿真实验报告

MATLA仿真实验报告 学院:计算机与信息学院 课程:—随机信号分析 姓名: 学号: 班级: 指导老师: 实验一

题目:编写一个产生均值为1,方差为4的高斯随机分布函数程序, 求最大值,最小值,均值和方差,并于理论值比较。 解:具体的文件如下,相应的绘图结果如下图所示 G仁random( 'Normal' ,0,4,1,1024); y=max(G1) x=mi n(G1) m=mea n(G1) d=var(G1) plot(G1);

实验二 题目:编写一个产生协方差函数为CC)=4e":的平稳高斯过程的程序,产生样本函数。估计所产生样本的时间自相关函数和功率谱密度,并求统计自相关函数和功率谱密度,最后将结果与理论值比较。 解:具体的文件如下,相应的绘图结果如下图所示。 N=10000; Ts=0.001; sigma=2; beta=2; a=exp(-beta*Ts); b=sigma*sqrt(1-a*a); w=normrnd(0,1,[1,N]); x=zeros(1,N); x(1)=sigma*w(1); for i=2:N x(i)=a*x(i-1)+b*w(i); end %polt(x); Rxx=xcorr(x0)/N; m=[-N+1:N-1]; Rxx0=(sigma A2)*exp(-beta*abs(m*Ts)); y=filter(b,a,x) plot(m*Ts,RxxO, 'b.' ,m*Ts,Rxx, 'r');

periodogram(y,[],N,1/Ts); 文件旧硯化)插入(1〕 ZMCD 克闻〔D ]窗口曲) Frequency (Hz) 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 NH---.HP)&UO 二 balj/ 」- □歹

基于Matlab的OFDM系统仿真

论文题目: 基于MATLAB的OFDM系统仿真 学院: 专业年级: 学号: 姓名: 指导教师、职称: 2010 年 12 月 10 日

基于Matlab的OFDM系统仿真 摘要:正交频分复用(OFDM)是一种多载波宽带数字调制技术。相比一般的数字通信系统,它具有频带利用率高和抗多径干扰能力强等优点,因而适合于高速率的无线通信系统。正交频分复用OFDM是第四代移动通信的核心技术。论文首先简要介绍了OFDM 基本原理。在给出OFDM系统模型的基础上,用MATLAB语言实现了整个系统的计算机仿真并给出参考设计程序。最后给出在不同的信道条件下,对OFDM系统误码率影响的比较曲线,得出了较理想的结论,通过详细分析了了技术的实现原理,用软件对传输的性能进行了仿真模拟并对结果进行了分析。 介绍了OFDM技术的研究意义和背景及发展趋势,还有其主要技术和对其的仿真?具体如下:首先介绍了OFDM的历史背景?发展现状及趋势?研究意义和研究目的及研究方法和OFDM的基本原理?基本模型?OFDM的基本传输技术及其应用,然后介绍了本课题所用的仿真工具软件MATLAB,并对其将仿真的OFDM各个模块包括信道编码?交织?调制方式?快速傅立叶变换及无线信道进行介绍,最后是对于OFDM的流程框图进行分析和在不影响研究其传输性的前提下进行简化,并且对其仿真出来的数据图形进行分析理解? 关键词:OFDM;MATLAB;仿真 一、OFDM的意义及背景 现代通信的发展是爆炸式的。从电报、电话到今天的移动电话、互联网,人们从中享受了前所未有的便利和高效率。从有线到无线是一个飞跃,从完成单一的话音业务到完成视频、音频、图像和数据相结合的综合业务功能更是一个大的飞跃。在今天,人们获得了各种各样的通信服务,例如,固定电话、室外的移动电话的语音通话服务,有线网络的上百兆bit的信息交互。但是通信服务的内容和质量还远不能令人满意,现有几十Kbps传输能力的无线通信系统在承载多媒体应用和大量的数据通信方面力不从心:现有的通信标准未能全球统一,使得存在着跨区的通信障碍;另一方面,从资源角度看,现在使用的通信系统的频谱利用率较低,急需高效的新一代通信系统的进入应用。 目前,3G的通信系统己经进入商用,但是其传输速率最大只有2Mbps,仍然有多个标准,在与互联网融合方面也考虑不多。这些决定了3G通信系统只是一个对现有移动通信系统速度和能力的提高,而不是一个全球统一的无线宽带多媒体通信系统。因此,在全世界范围内,人们对宽带通信正在进行着更广泛深入的研究。 正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 是一种特殊的多载波方案,它可以被看作一种调制技术,也可以被当作是一种复用技术。选择OFDM的一个主要原因在于该系统能够很好地对抗频率选择性衰落或窄带干扰。正交频分复用(OFDM)最早起源于20世纪50年代中期,在60年代就已经形成恶劣使用并行数据传输和频分复用的概念。1970年1月首次公开发表了有关OFDM的专利。 在传统的并行数据传输系统中,整个信号频段被划分为N个相互不重叠的频率子信道。每个子信道传输独立的调制符号,然后再将N个子信道进行频率复用。这种避免信道频谱重叠看起来有利于消除信道间的干扰,但是这样又不能有效利用宝贵频谱资源。为了解决这种低效利用频谱资源的问题,在20世纪60年代提出一种思想,即使用子信道频谱相互覆盖的频域距离也是如此,从而可以避免使用高速均衡,并且可以对抗窄带脉冲噪声和多径衰落,而且还可以充分利用可用的频谱资源。 常规的非重叠多载波技术和重叠多载波技术之间的差别在于,利用重叠多载波调制技术可以几乎节省50%的带宽。为了实现这种相互重叠的多载波技术,必须要考虑如何减少各个子信道之间的干扰,也就是要求各个调制子载波之间保持正交性。 1971年,Weinstein和Ebert把离散傅立叶变换(DFT)应用到并行传输系统中,作为调制和解调过程的一部分。这样就不再利用带通滤波器,同时经过处理就可以实现FDM。而且,这样在完成FDM的过程中,不再要求使用子载波振荡器组以及相关解调器,可以完全依靠执行快速傅立叶变换(FFT)的硬件来实施。

北邮dsp软件matlab仿真实验报告

题目: 数字信号处理MATLAB仿真实验 姓名 学院 专业 班级 学号 班内序号

实验一:数字信号的 FFT 分析 1、实验内容及要求 (1) 离散信号的频谱分析: 设信号 此信号的0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近,谱线 0.45pi 的幅度很小,请选择合适的序列长度 N 和窗函数,用 DFT 分析其频谱,要求得到清楚的三根谱线。 (2) DTMF 信号频谱分析 用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频(DTMF )拨号数字 0~9的数据,采用快速傅立叶变换(FFT )分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。 2、实验目的 通过本次实验,应该掌握: (a) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。 (b) 经过离散时间傅立叶变换(DTFT )和有限长度离散傅立叶变换(DFT ) 后信号频谱上的区别,前者 DTFT 时间域是离散信号,频率域还是连续的,而 DFT 在两个域中都是离散的。 (c) 离散傅立叶变换的基本原理、特性,以及经典的快速算法(基2时间抽选法),体会快速算法的效率。 (d) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法,建立频率分辨率和时间分辨率的概念,为将来进一步进行时频分析(例如小波)的学习和研究打下基础。 (e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念,此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器,例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。 3、程序代码 (1) N=5000; n=1:1:N; x=0.001*cos(0.45*pi*n)+sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n-pi/4); y=fft(x,N); magy=abs(y(1:1:N/2+1)); k=0:1:N/2; w=2*pi/N*k; stem(w/pi,magy) axis([0.25,0.5,0,50]) (2) column=[1209,1336,1477,1633]; line=[697,770,852,941]; fs=10000; N=1024; 00010450303024().*cos(.)sin(.)cos(.)x n n n n ππππ=+--

基于MATLAB的OFDM的仿真

一、实习目的 1、熟悉通信相关方面的知识、学习并掌握OFDM技术的原理 2、熟悉MATLAB语言 3、设计并实现OFDM通信系统的建模与仿真 二、实习要求 仿真实现OFDM调制解调,在发射端,经串/并变换和IFFT变换,加上保护间隔(又称“循环前缀”),形成数字信号,通过信道到达接收端,结束端实现反变换,进行误码分析 三、实习内容 1.实习题目 《正交频分复用OFDM系统建模与仿真》 2.原理介绍 OFDM的基本原理就是把高速的数据流通过串并变换,分配到传输速率相对较低的若干个子信道中进行传输。由于每个子信道中的符号周期会相对增加,因此可以减轻由无线信道的多径时延扩展所产生的时间弥散性对系统造成的影响。并且还可以在OFDM符号之间插入保护间隔,令保护间隔大于无线信道的最大时延扩展,这样就可以最大限度地消除由于多径而带来的符号间干扰(ISI)。而且,一般都采用循环前缀作为保护间隔,从而可以避免由多径带来的子载波间干扰((ICI) 。 3.原理框图 交织编码数字 调制 插入 导频 串并 变换 解码解交 织 数字 解调 信道 校正 并串 变换 IFFT FFT 并/串 串/并 插入循 环前缀 和加窗 去除循 环前缀 RF TX DAC RF RX ADC 定时 和频 率同 步图1-1 OFDM 原理框图

4. 功能说明 4.1确定参数 需要确定的参数为:子信道,子载波数,FFT 长度,每次使用的OFDM 符号数,调制度水平,符号速率,比特率,保护间隔长度,信噪比,插入导频数,基本的仿真可以不插入导频,可以为0。 4.2产生数据 使用个随机数产生器产生二进制数据,每次产生的数据个数为carrier_count * symbols_per_carrier * bits_per_symbol 。 4.3编码交织 交织编码可以有效地抗突发干扰。 4.4子载波调制 OFDM 采用BPSK 、QPSK 、16QAM 、64QAM4种调制方式。按照星座图,将每个子信道上的数据,映射到星座图点的复数表示,转换为同相Ich 和正交分量Qch 。 其实这是一种查表的方法,以16QAM 星座为例,bits_per_symbol=4,则每个OFDM 符号的每个子信道上有4个二进制数{d1,d2,d3,d4},共有16种取值,对应星座图上16个点,每个点的实部记为Qch 。为了所有的映射点有相同高的平均功率,输出要进行归一化,所以对应BPSK,PQSK,16QAM,64QAM ,分别乘以归一化系数系数1,21, 101, 421.输出的复数序列即为映射后的调制结果。 4.5串并转换。 将一路高速数据转换成多路低速数据 4.6 IFFT 。 对上一步得到的相同分量和正交分量按照(Ich+Qch*i )进行IFFT 运算。并将得到的复数的实部作为新的Ich ,虚部作为新的Qch 。 在实际运用中, 信号的产生和解调都是采用数字信号处理的方法来实现的, 此时要对信号进行抽样, 形成离散时间信号。 由于OFDM 信号的带宽为B=N ·Δf , 信号必须以Δt=1/B=1/(N ·Δf)的时间间隔进行采样。 采样后的信号用sn,i 表示, i = 0, 1, …, N-1,则有 ∑-== 1 /2j ,,e 1N k N ik k n i n S N s π 从该式可以看出,它是一个严格的离散反傅立叶变换(IDFT )的表达式。IDFT 可以采用快速反傅立叶变换(IFFT)来实现 4.7加入保护间隔。 由IFFT 运算后的每个符号的同相分量和正交分量分别转换为串行数据,并将符号尾部G 长度的数据加到头部,构成循环前缀。如果加入空的间隔,在多径传播的影响下,会造成载波间干扰ICI 。保护见个的长度G 应该大于多径时的扩张的最大值。

matlab仿真技术报告

专业课程报告 题目:仿真技术与应用课程报告 学院电气工程学院 专业班级 学生姓名 指导教师 提交日期 2013年11月 5日

评语 课程总评成绩: 指导老师: 2013年 12 月20 日

目录 一、负荷预测技术发展情况 (2) 1.1.神经网络理论 (2) 1.2.灰色数学理论 (2) 1.3.组合预测法 (3) 1.4. 线性回归负荷预测方法 (3) 二、算法实现 (4) 三、编程代码 (6) 四、算例测试 (6) 五、心得体会 (9) 六、参考文献 (9)

一、负荷预测技术发展情况 负荷预测技术包括神经网络技术、灰色数学理论、组合预测法、线性回归负荷预测方法 1.1.神经网络理论 神经网络理论是利用神经网络的学习功能,让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系,再利用这种映射关系预测未来负荷。由于该方法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此有很大的应用市场,但其缺点是学习收敛速度慢,可能收敛到局部最小点;并且知识表达困难,难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识。 神经网络技术进行电力负荷预测,其优点是可以模仿人脑的智能化处理,对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能,具有信息记忆、自主学习、知识推理和优化计算的特点,特别的,其自学习和自适应功能是常规算法和专家系统技术所不具备的。因此,预测被当作人工神经网络(简记为ANN)最有潜力的应用领域之一,许多人都试图应用反传学习算法训练ANN。以用作时间序列预测。误差反向传播算法又称为BP法,提出一个简单的三层人工神经网络模型,就能实现从输入到输出间非线性映射任何复杂函数关系。因此,我们可以将对电力负荷影响最大的几种因素作为输入,即当天的天气温度、天气晴朗度(又称为能见度)、风向风力、峰谷负荷及相关负荷等,争取获得较好的预测结果。 1.2.灰色数学理论 灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授1982年3月在国际上首先提出来的,在国际期刊《SYSTEMS AND CONTROL LETTER》刊物上发表,题为“Control Problems of Grey Systems”,引起了国际上的充分重视。 灰色数学理论是把负荷序列看作一真实的系统输出,它是众多影响因子的综合作用结果。这些众多因子的未知性和不确定性,成为系统的灰色特性。灰色系统理论把负荷序列通过生成变换,使其变化为有规律的生成数列再建模,用于负荷预测。 灰色系统理论的形成是有过程的。早年邓教授从事控制理论和模糊系统的研究,取得了许多成果。后来,他接受了全国粮食预测的课题,为了搞好预测工作,他研究了概率统计追求大样本量,必须先知道分布规律、发展趋势,而时间序列法只致力于数据的拟合,不注重规律的发展。邓教授希望在可利用数据不多的情况下,找到了较长时期起

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