MIMO-OFDM通信系统仿真报告
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现

QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现一、引言MIMO-OFDM系统是一种融合了多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术的无线通信系统,能够显著提高数据传输速率和系统可靠性。
在MIMO-OFDM系统中,调制方式的选择对系统性能具有重要的影响。
QPSK和16QAM是两种常用的调制方式,它们在MIMO-OFDM系统中的应用对系统的性能和效率有着明显的影响。
本文将针对QPSK和16QAM调制下的MIMO-OFDM系统进行Matlab仿真实现,以研究两种调制方式对系统性能的影响。
二、MIMO-OFDM系统基本原理MIMO-OFDM系统由MIMO技术和OFDM技术组成。
MIMO技术利用多个天线发射和接收信号,通过空间分集和空间复用的方式提高系统的性能和可靠性。
而OFDM技术将带宽分成多个子载波,并采用正交调制方式传输数据,能够有效克服多径干扰和频率选择性衰落,提高系统的抗干扰能力和频谱利用率。
MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术结合,充分发挥两者的优势,实现了高速率和高可靠性的无线通信。
1. Matlab仿真环境搭建需要在Matlab环境中搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
在Matlab中,可以使用Communications Toolbox和Wireless Communications Toolbox工具箱来搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
通过这些工具箱,可以方便地构建MIMO通道模型、OFDM调制器和解调器等系统组件,并进行参数设置和仿真运行。
2. QPSK调制方式在QPSK调制方式下,将复数信号映射到星座图上,每个符号点代表两个比特。
QPSK调制方式可以实现较高的传输速率和频谱利用率,适用于高速率和大容量的无线通信场景。
在MIMO-OFDM系统中,QPSK调制方式通常用于传输速率要求较高的场景,例如视频传输和高速数据传输等。
2. MIMO-OFDM系统仿真实现与QPSK调制方式类似,利用Matlab中的Wireless Communications Toolbox,可以进行16QAM调制下MIMO-OFDM系统的仿真实现。
通信系统仿真实验报告

通信系统仿真实验报告摘要:本篇文章主要介绍了针对通信系统的仿真实验,通过建立系统模型和仿真场景,对系统性能进行分析和评估,得出了一些有意义的结果并进行了详细讨论。
一、引言通信系统是指用于信息传输的各种系统,例如电话、电报、电视、互联网等。
通信系统的性能和可靠性是非常重要的,为了测试和评估系统的性能,需进行一系列的试验和仿真。
本实验主要针对某通信系统的部分功能进行了仿真和性能评估。
二、实验设计本实验中,我们以MATLAB软件为基础,使用Simulink工具箱建立了一个通信系统模型。
该模型包含了一个信源(source)、调制器(modulator)、信道、解调器(demodulator)和接收器(receiver)。
在模型中,信号流经无线信道,受到了衰落等影响。
在实验过程中,我们不断调整系统模型的参数,例如信道的衰落因子以及接收机的灵敏度等。
同时,我们还模拟了不同的噪声干扰场景和信道状况,以测试系统的鲁棒性和容错性。
三、实验结果通过实验以及仿真,我们得出了一些有意义的成果。
首先,我们发现在噪声干扰场景中,系统性能并没有明显下降,这说明了系统具有很好的鲁棒性。
其次,我们还测试了系统在不同的信道条件下的性能,例如信道的衰落和干扰情况。
测试结果表明,系统的性能明显下降,而信道干扰和衰落程度越大,系统则表现得越不稳定。
最后,我们还评估了系统的传输速率和误码率等性能指标。
通过对多组测试数据的分析和对比,我们得出了一些有价值的结论,并进行了讨论。
四、总结通过本次实验,我们充分理解了通信系统的相关知识,并掌握了MATLAB软件和Simulink工具箱的使用方法,可以进行多种仿真。
同时,我们还得出了一些有意义的结论和数据,并对其进行了分析和讨论。
这对于提高通信系统性能以及设计更加鲁棒的系统具有一定的参考价值。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真

基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及,使得我们对海量数据的存储交换,以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要,随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道,引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统,在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术通过将信道分成数个互相正交的子信道,再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用,5G 技术作为新一代的无线通信技术,对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰,整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能,有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心,其目前在欧洲的数字音频广播,北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务,所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展,MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术,所以对其深入分析和学习,对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
基于MIMO的通信系统仿真与分析研究

仿真工具介绍
性能评估指标
衡量系统在给定频谱资源下传输数据的能力,包括频谱效率/频谱利用率。
频谱效率
容量
误码率/错误率
鲁棒性
衡量系统在特定信道条件下的最大传输速率,包括空间信道容量、自由度容量等。
衡量系统传输数据的错误率,包括硬错误率、软错误率等。
衡量系统在信道条件变化下的性能表现,包括信道估计误差、干扰等对系统性能的影响。
基于MIMO的通信系统仿真实验与结果分析
06
总结词
本实验主要研究了在不同信道模型下,MIMO系统的性能变化。
详细描述
首先,我们选择了三种典型的信道模型,包括Rayleigh、Rician和Log-normal模型。在每个模型下,我们通过仿真生成了大量的信道矩阵,并利用这些矩阵进行MIMO系统的调制和解调。通过对比各个模型下的误码率和频谱效率,我们发现Rayleigh模型下的性能表现最为优秀,其次是Rician模型,最后是Log-normal模型。这一结果表明,信道模型的选取对MIMO系统的性能有着重要影响。
03
确定仿真目标和参数
明确要研究的MIMO通信系统的性能指标和参数范围。
开始仿真
运行仿真模型,收集仿真数据。
建立仿真模型
根据MIMO通信系统的原理和模型,建立相应的仿真模型。
数据分析与处理
对仿真数据进行处理和分析,提取有用的信息。
配置仿真环境
设置仿真工具的相关参数,如仿真时间、信道模型等。
结果可视化
在城市高楼大厦的环境中,空间复用技术能够更好地利用空间资源,提高无线通信系统的性能。
多用户MIMO技术是一种利用多天线技术提高系统容量的方法,允许多个用户在同一时间和频率上同时通信。
通过多用户MIMO技术,可以增加系统容量和频谱效率,同时减少用户之间的干扰。
OFDM系统仿真实验报告

无线通信——OFDM系统仿真一、实验目的1、了解OFDM 技术的实现原理2、利用MATLAB 软件对OFDM 的传输性能进行仿真并对结论进行分析。
二、实验原理与方法1 OFDM 调制基本原理正交频分复用(OFDM)是多载波调制(MCM)技术的一种。
MCM 的基本思想是把数据流串并变换为N 路速率较低的子数据流,用它们分别去调制N 路子载波后再并行传输。
因子数据流的速率是原来的1/N ,即符号周期扩大为原来的N 倍,远大于信道的最大延迟扩展,这样MCM 就把一个宽带频率选择性信道划分成N 个窄带平坦衰落信道,从而“先天”具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力,特别适合于高速无线数据传输。
OFDM 是一种子载波相互混叠的MCM ,因此它除了具有上述毗M 的优势外,还具有更高的频谱利用率。
OFDM 选择时域相互正交的子载波,创门虽然在频域相互混叠,却仍能在接收端被分离出来。
2 OFDM 系统的实现模型利用离散反傅里叶变换( IDFT) 或快速反傅里叶变换( IFFT) 实现的OFDM 系统如图1 所示。
输入已经过调制(符号匹配) 的复信号经过串P 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P 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P 串变换后还原出输入的符号。
图1 OFDM 系统的实现框图从OFDM 系统的基本结构可看出, 一对离散傅里叶变换是它的核心,它使各子载波相互正交。
设OFDM 信号发射周期为[0,T],在这个周期内并行传输的N 个符号为001010(,...,)N C C C -,,其中ni C 为一般复数, 并对应调制星座图中的某一矢量。
比如00(0)(0),(0)(0)C a j b a b =+⋅和分别为所要传输的并行信号, 若将其合为一个复数信号, 很多个这样的复数信号采用快速傅里叶变换, 同时也实现对正交载波的调制, 这就大大加快了信号的处理调制速度(在接收端解调也同样) 。
MIMO-OFDM系统空时编译码技术仿真研究的开题报告

MIMO-OFDM系统空时编译码技术仿真研究的开题报告
1. 研究背景
在高速移动通信领域, MIMO-OFDM 技术是一种非常有效的数据传输技术。
该技术结合了空时编码和正交频分复用技术,提供了多个天线和多个子载波之间的多路传输,从而增加了系统的数据传输速率和实现了多用户接入,适用于高速车联网等场景。
2. 研究目的
本文旨在研究 MIMO-OFDM 系统中的空时编码技术,理解其原理,探究其在系统中的应用及其表现,从而提高系统的数据传输速率和提高系统的用户数量。
3. 研究方法
本文将采用 MATLAB 仿真平台进行 MIMO-OFDM 系统的编写,并通过仿真分析空时编码技术在系统中的性能表现。
同时,本文还将参考相关文献资料了解区分技术和其它相关技术。
在确认系统的性能后,对系统的可行性进行分析并给出结论,同时针对系统的不足之处进行讨论。
4. 预期结果
基于本文的研究,可达到以下预期结果:
(1)了解 MIMO-OFDM 系统中的空时编码技术原理;
(2)通过仿真验证空时编码技术在系统中的性能表现;
(3)通过讨论探究其在系统中的优缺点,进一步提高系统性能;
(4)为 MIMO-OFDM 系统的具体实践提供依据。
5. 研究意义
通过本文的研究,可以进一步推广和完善 MIMO-OFDM 技术以及空时编码技术的应用,为高速移动通信领域的发展提供参考和支持。
同时,也可为相关学科的发展提供理论参考和实践借鉴。
MIMO-OFDM系统空时编码技术的仿真研究解析

毕业设计(论文)MIMO-OFDM系统空时编码技术的仿真研究院别计算机与通信工程学院专业名称通信工程班级学号*******学生姓名杨虎指导教师黄力群2013年6月6日MIMO-OFDM系统空时编码技术的仿真研究摘要多输入多输出(MIMO)技术作为近年来无线通信传输技术研究中最大的突破之一,其利用多信道传播,可以极大改善无线通信的频谱效率和通信可靠性,越来越成为无线通信领域研究中的热点。
OFDM技术是一种能够有效解决由于多径造成符号间干扰问题的传输手段。
将OFDM和MIMO这两种技术相结合,就能达到两种效果:一是系统获得很高的传输速率,另一种是通过分集获得更高的可靠性。
所以,MIMO信道的建模与仿真是MIMO理论研究中的重要内容。
本文详细介绍了MIMO系统理论,对不同发射和接收天线下,MIMO的系统容量进行仿真分析。
从仿真结果中看出增加发射和接收天线的数目均能提高系统容量。
同时也详细介绍了OFDM系统的基本原理及优缺点,空时信道的模型,空时编码的系统结构和编码方法,给出了空时编码与MIMO-OFDM相结合的系统框图。
最后主要介绍空时编码技术与MIMO-OFDM系统的结合,从理论上对其性能进行分析,并进行仿真分析。
分析结果表明STBC-OFDM-MIMO系统具有相对简单的编译码算法和较好的性能、有效地对抗多径衰落以及更高的传输速率和频谱效率。
关键词:MIMO-OFDM,信道容量,空时编码,STBC-OFDM-MIMOSimulation of MIMO-OFDM System with Space-time Coding TechnologyAuthor:Yang HuTutor:Huang LiqunAbstractMultiple-input multiple-output (MIMO) wireless communication transmission technology in recent years as the biggest breakthrough in the technology, one of the use of multi-channel transmission, can greatly improve the spectrum efficiency of wireless communication and communication reliability, the wireless communication field increasingly research hotspot. OFDM technology is an effective solution to the multipath problem of intersymbol interference caused by the transmission means. Both the OFDM and MIMO technology, can achieve two effects: one system to obtain a high transmission rate, the other one is obtained by diversity higher reliability. Therefore, MIMO channel modeling and simulation of MIMO theoretical studies are important.This paper describes the MIMO system theory, under different transmit and receive antennas, MIMO system capacity simulation analysis. Seen from the simulation results to increase the number of transmit and receive antennas can improve the system capacity. Also described in detail the basic principles of OFDM system advantages and disadvantages, space-time channel model, space-time coding system structure and encoding method, gives the space-time coding and MIMO-OFDM system block diagram combined. Finally introduces space-time coding techniques and the combination of MIMO-OFDM system, its performance is theoretically analyzed, and simulation analysis. The results show that STBC-OFDM-MIMO system has a relatively simple encoding and decoding algorithms and better performance, effective against multipath fading and higher transmission rates and spectrum efficiency.KeyWords:MIMO-OFDM,Channel Capacity,Space-time Coding,STBC-OFDM-MIMO目录1 绪论 (1)1.1课题的研究意义 (1)1.1.1 MIMO技术简介 (1)1.1.2 信道建模的必要性 (2)1.2选题意义和研究内容 (3)1.3本文的结构 (4)2 MIMO系统的容量分析 (5)2.1MIMO系统模型 (5)2.2MIMO系统容量分析 (7)2.3发送端信道容量的比较 (10)3 MIMO-OFDM原理 (11)3.1OFDM技术基础 (11)3.2OFDM的基本原理 (12)3.3OFDM的关键技术 (14)3.3.1 保护间隔和循环前缀 (14)3.3.2 信道估计技术 (14)3.3.3 同步技术 (14)3.3.4 信道编码和交织技术 (14)3.4OFDM的优缺点 (15)3.5MIMO-OFDM系统结构 (16)4 发射分集与空时编码技术 (18)4.1发射分集技术 (18)4.1.1 分集种类 (19)4.1.2 分集合并方法 (19)4.1.3 发射分集 (20)4.2空时编码技术 (21)4.2.1 分层空时编码(BLAST) (21)4.2.2 空时网格编码(STTC) (23)4.2.3 空时分组编码(STBC) (24)5 基于STBC的MIMO-OFDM系统设计 (29)5.1STBC-MIMO-OFDM系统模型 (29)5.2STBC-MIMO-OFDM系统性能分析 (30)5.3STBC-MIMO-OFDM通信系统设计 (31)5.3.1 系统仿真参数 (31)5.3.2 系统性能仿真 (32)结论 (34)致谢 (36)参考文献 (37)附录 (39)附录A英译汉 (39)附录B仿真程序部分源代码 (47)1 绪论1.1 课题的研究意义1.1.1 MIMO技术简介近年来,因特网和移动通信快速发展,在第三代蜂窝移动通信中已经有一部分引人了多媒体数据和无线因特网业务。
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现

QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现1. 引言1.1 背景介绍MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术和OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是目前无线通信领域中常用的关键技术。
MIMO技术通过在传输端和接收端利用多个天线进行数据传输,从而提高系统的传输效率和抗干扰性能。
而OFDM技术则利用频谱分割和并行传输的方式,提高信道传输效率和抗多径干扰的能力。
本文将结合QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制和16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)调制两种常见调制方式,设计并实现MIMO-OFDM系统。
QPSK调制使用4个相位点来表示传输信号,适用于简单的调制场景;而16QAM调制则利用16个不同的信号点表示传输信号,可以提高传输速率和频谱利用效率。
通过Matlab仿真实现这两种调制方式下的MIMO-OFDM系统,并进行性能分析和实验结果展示,旨在探究不同调制方式对系统性能的影响,为未来的无线通信系统设计提供参考和借鉴。
1.2 研究意义研究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的意义在于探索该组合对系统性能的影响,进一步优化系统设计和参数配置。
通过比较不同调制方式下MIMO-OFDM系统的性能表现,可以为实际通信系统的部署提供重要参考依据。
研究还有助于深化对多址接入、信道编解码等关键技术的理解,并为提高系统的可靠性、稳定性和数据传输速率提供技术支持。
探究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的研究意义重大,不仅可以促进通信技术的进步,还可以为实际应用中的无线通信系统提供更加稳定和高效的解决方案。
1.3 研究目的研究目的:通过对QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的设计和仿真实现,旨在探究在多输入多输出和正交频分复用技术的基础上,如何提高系统的性能和可靠性。
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目录目录 (i)摘要: (1)1,系统总论 (1)2,OFDM调制和解调 (2)3,循坏前缀 (4)4,信道估计 (6)5,OFDM误码率分析 (8)6,总结与感想 (9)7,主要程序附录 (10)MIMO-OFDM通信系统仿真摘要MIMO-OFDM是第四代通信系统中的核心技术,是结合OFDM和MIMO而得到的一种新技术。
OFDM(正交频分复用技术)的核心能力就是将信道分成许多正交子信道,在每个子信道上进行窄带调制和传输,这样既减少了子信道之间的相互干扰,同时又提高了频率利用率。
其实,就是指OFDM 的抗多径衰落的能力。
MIMO(多输入多输出)技术是目前最常见的无线技术之一,最早是由Marconi于1908年提出的,利用多天线来抑制信道衰落。
本文的主要内容是涉及MIMO和OFDM的部分,讨论了它是实现原理和在瑞利信道中的MATLAB仿真效果。
最后,给出了同时存在加性高斯白噪声下的误码率随着信噪比变化的仿真曲线。
关键词:MIMO-OFDM,瑞利信道,QPSK调制,信道估计,MATLAB仿真。
1,系统总论下图给出的是整个MIMO-OFDM通信系统的流程图:图1,系统总体流程图从图中可以看到,这个通信系统大概包括信源编码、比特流形成、QPSK调制、MIMO-OFDM 信号形成、瑞利信道和加性高斯白噪声、解MIMO-OFDM信号、解QPSK调制、信宿解码。
其中信源编码部分主要是把信源要发送的字符串转换成ASCII码,比如我们要发送字符串'Hello',则其对应输出为‘0100100001100101011011000110110001101111’。
QPSK和解QPSK 部分是两个对应的模块,QPSK又叫4QAM它是信号星座调制中一种最简单的形式。
QPSK 调制后一个符号可以携带2个比特的信息,频带利用率可以将近提高1倍。
MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收,从而改善通信质量。
它能充分利用空间资源,通过多个天线实现多发多收,在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下,可以成倍的提高系统信道容量,显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术,实际上OFDM 是MCM(Multi Carrier Modulation),多载波调制的一种。
瑞利衰落信道(Rayleigh fading channel )是一种无线电信号传播环境的统计模型。
这种模型假设信号通过无线信道之后,其信号幅度是随机的,即衰落。
并且其包络服从瑞利分布。
这一信道模型能够描述有电离层和对流层反射的短波信道,以及建筑无密集的城市环境。
瑞利信道只适用于从发射机到接收机不存在直射信号(LoS, Line of Sight )的情况,否则应使用莱斯衰落信道模型作为信道模型。
信道估计,所谓信道估计,就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。
如果信道是线性的话,那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。
需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示,而"好"的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。
至于具体的实现将在下面的章节具体分析。
系统的其他部分是误码率的计算和信源解码,这部分不是本文的重点所以这里也不多做介绍。
最后,整个系统的流程框图都介绍了一下,对于整个通信系统的仿真图和实验所需的主要代码将在后面给出。
2,OFDM 调制和解调OFDM 发射机将信息比特流映射成一个PSK 或QAM 符号序列,之后将符号序列转换成N 个并行符号流。
每N 个经过串、并转换的符号被不同的子载波调制。
令[k]t X 表示在第k个子载波上的第l 个发送符号,0,1,2l =∞……,, 0,1,2,31k N =-……, 。
由于串、并转换,N 个符号的传输时间扩展为s NT ,它是单个OFDM 符号的持续时间sym T ,即sym s T NT = 。
令,(t)l k ψ 表示在第k 个子载波上的第l 个OFDM 信号:{2(t ),0t T ,0,(t)j f lT k sym sym el k πψ-<≤=其他。
(1)时间连续的通频带和基带信号可以分别表示为:1,001(t)Re [k](t)N l l l k l k symx X T ψ∞-==⎧⎫⎧⎫⎪⎪=⎨⎨⎬⎬⎩⎭⎪⎪⎩⎭∑∑ (2) 和 12(t lT )00(t)[k]ek sym N j f l l l k x X π∞--===∑∑ (3)在时刻,/,/,sym s s sym k sym t lT nT T T N f k T =+== 对式(2),(3)中间连续的基带OFDM 信号进行采样,可以得到相应的离散时间的OFDM 符号:2ln/[n][k]e ,0,1,2,3j N l l x X n π==∑……,N-1 (4)可以证明式(4)是PSK 或QAM 数据符号{}10[k]N l k X -= 的N 点IDFT ,并且利用IFFT 算法可以进行有效的计算。
考虑基带OFDM 接收符号2(t lT )(t)[k]e ,i sym j f t l sym sym s y X lT t lT nT π-=<<+∑ 。
利用子载波间的正交性,可以重构元发送符号[k]t X :{}[]()2(t )12(t )2(t )012(t )01[k](t)e 1=X (t)e e 1(t)e [k]k sym l sym k sym t k sym j kf lT l l symN j f lT j kf lT t l symN j k f f lT t l i syml Y y dt T dt T X i y dt T X ππππ∞---∞∞-----=-∞∞----=-∞=⎧⎫⎪⎪=⎨⎬⎪⎪⎩⎭=⎰∑⎰∑⎰ (5) 实际上,式 是{}10[n]N l n y -= 的N 点DFT ,并且说明利用FFT 算法可以更有效地计算。
如下图所示,频域信号[]X k 调制频率为/k sym f k T = 的子载波,其中子载波数量为6N = ,即0,1,2,3k =,……,5 。
在接收机,利用子载波间的正交性,可以解调这些信号。
注意,原来符号[]l X k 的周期为s T ,通过并行发射N 个符号,使它的周期扩展至sym s T NT = 。
OFDM 符号是N 个并行符号的复合信号,其周期为sym T 。
下图显示了所有子载波间正交性的一种典型实现。
在发射机和接收机分别使用IFFT 和FFT ,可以实现这种多载波调制。
图2,OFDM 调制、解调图3,子载波的正交性实现3,循坏前缀OFDM 的保护间隔有两种不同的插入方法。
一种方法是补零(Zero Padding, ZP ),即在保护间隔中填充零。
另一种方法是利用循环前缀(CP )或循环后缀(Cyclic Suffix, CS )实现OFDM 符号的循环扩展(为了某种连续性)。
将OFDM 符号后部的采样复制到其前面,实现CP 对OFDM 符号的扩展。
令G T 为用采样数表示CP 的长度,则扩展后的OFDM 符号周期变为sym sub G T T T =+ 。
如图(4)所示为两个连续的OFDM 符号,每一个符号的长度为sym sub G T T T =+,其中CP 的长度为G T 。
图(5)从时域和频域共同描述了OFDM 信号,图(6)显示了多径信道对OFDM 符号中某些子载波的ISI 影响。
从图(6)可以看到,如果CP 的长度大于或等于多径信道的最大延迟,那么一个OFDM 符号对下一个OFDM 符号的ISI 影响(虚线)将被限制在保护间隔中,因此不会影响下一个OFDM 符号的FFT 变换,其周期为sub T 。
这意味着,只要保护间隔的长度大于多径信道的最大延时,就可以维持子载波的正交性。
因为CP 能够保证每个经历时延的子载波的连续性,所以在sub T 内每个子载波与其他子载波之间是正交的。
也就是说,对于时延为0t 的第一个OFDM 符号,满足:()()0022010,sub k l T j f t t j f t t sube e k i T ππ---=≠⎰ (6) 对于延时为0s T T + 的第二个子载波信号,满足: ()()0022010,sub k l s T j f t t j f t t T sub e e k i T ππ----=≠⎰ (7)图4,OFDM 符号,采用CP图5,OFDM 符号的时域、频域描述,采用CP图6,多径信道对每个子载波的ISI 影响现在,假设CP 的长度不小于信道的最大时延,并且假设OFDM 符号的FFT 窗的起始点确定在保护间隔内,则OFDM 接收机对接收到的采样信号{}10[n]N t n y -= 进行FFT 转换得到: [][][][][][][][][][]12/0112/001112(n m)/N 2/000[n]e e 1e N j kn Nl l n N N j kn Nl l l n n N N N j j kn N l i t n n n l l t Y k y h m x n m z n h m X i e Z k N H k X k Z k ππππ--=---==-----====⎧⎫=-+⎨⎬⎩⎭⎧⎫⎧⎫=+⎨⎨⎬⎬⎩⎭⎩⎭=+∑∑∑∑∑∑ (8) 其中,[][][][],,l l l l X k Y k H k k 和Z 分别表示第l 个符号的第k 个子载波上的发射符号、接收符号、信道的频率响应和频域噪声。
式(8)中最后一行说明,在频域可以将OFDM 系统看作输入符号与信道的频率响应的乘积。
换句话说,在频域可以将OFDM 系统等效为卷积过程。
在没有噪声的情况下,[][k]X [k],l t l Y k H = 因此只需要用接收信号除以信道(即[][][]l l l Y k X k H k =),就可以通过但抽头均衡器检测发射符号。
对于卷积运算*,当{}[]{}[]{}[n]l l t y x n h n =* 时,[]{}[]{}[]{}l l l DFT y n DFT x n DFT h n ≠• 。
因此,如果没有CP ,那么[][k]X [k]l t l Y k H ≠。
事实上,对于循环卷积运算⊗ ,当{}[]{}[]{}[n]l l t y x n h n =⊗时,[][k]X [k]l t l Y k H =。