MATLAB OFDM卷积编码程序及代码
ofdm调制流程matlab
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(完整版)OFDMmatlab实现
close all;carrier_count=200;%子载波数symbols_per_carrier=12;%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=512;%FFT点数PrefixRatio=1/4;%保护间隔与OFDM数据的比例1/6~1/4GI=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 即保护间隔长度为128beta=1/32;%窗函数滚降系数GIP=beta*(IFFT_bin_length+GI);%循环后缀的长度20SNR=15; %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( 'state',0);baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%输出待调制的二进制比特流%==============16QAM调制====================================complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix',carrier_count,symbols_per_car rier)';%symbols_per_carrier*carrier_count 矩阵figure(1);plot(complex_carrier_matrix,'*r');%16QAM调制后星座图axis([-4, 4, -4, 4]);grid on%=================IFFT===========================IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length);%添0组成IFFT_bin_length IFFT 运算IFFT_modulation(:,carriers ) = complex_carrier_matrix ;%未添加导频信号，子载波映射在此处IFFT_modulation(:,conjugate_carriers ) = conj(complex_carrier_matrix);%共轭复数映射%========================================================stem(0:IFFT_bin_length-1, abs(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)),'b*-')%第一个OFDM符号的频谱grid onaxis ([0 IFFT_bin_length -0.5 4.5]);ylabel('Magnitude');xlabel('IFFT Bin');title('OFDM Carrier Frequency Magnitude');figure(3);plot(0:IFFT_bin_length-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:IFFT_bin_length)), 'go') hold onstem(0:carriers-1, (180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:carriers)),'b*-');%第一个OFDM符号的相位stem(0:conjugate_carriers-1,(180/pi)*angle(IFFT_modulation(2,1:conjugate_carriers)),'b*-');axis ([0 IFFT_bin_length -200 +200])grid onylabel('Phase (degrees)')xlabel('IFFT Bin')title('OFDM Carrier Phase')%================================================================= signal_after_IFFT=ifft(IFFT_modulation,IFFT_bin_length,2);%OFDM调制即IFFT变换time_wave_matrix =signal_after_IFFT;%时域波形矩阵，行为每载波所含符号数，列ITTF 点数，N个子载波映射在其内，每一行即为一个OFDM符号figure(4);subplot(3,1,1);plot(0:IFFT_bin_length-1,time_wave_matrix(2,:));%第一个符号的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal, One Symbol Period');%===========================================================%=====================添加循环前缀与后缀====================================XX=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length+GI+GIP);for k=1:symbols_per_carrier;for i=1:IFFT_bin_length;XX(k,i+GI)=signal_after_IFFT(k,i);endfor i=1:GI;XX(k,i)=signal_after_IFFT(k,i+IFFT_bin_length-GI);%添加循环前缀endfor j=1:GIP;XX(k,IFFT_bin_length+GI+j)=signal_after_IFFT(k,j);%添加循环后缀endendtime_wave_matrix_cp=XX;%添加了循环前缀与后缀的时域信号矩阵,此时一个OFDM符号长度为IFFT_bin_length+GI+GIP=660subplot(3,1,2);plot(0:length(time_wave_matrix_cp)-1,time_wave_matrix_cp(2,:));%第一个符号添加循环前缀后的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal with CP, One Symbol Period');%==============OFDM符号加窗==========================================windowed_time_wave_matrix_cp=zeros(1,IFFT_bin_length+GI+GIP);for i = 1:symbols_per_carrierwindowed_time_wave_matrix_cp(i,:) =real(time_wave_matrix_cp(i,:)).*rcoswindow(beta,IFFT_bin_length+GI)';%加窗升余弦窗endsubplot(3,1,3);plot(0:IFFT_bin_length-1+GI+GIP,windowed_time_wave_matrix_cp(2,:));%第一个符号的波形axis([0, 700, -0.2, 0.2]);grid on;ylabel('Amplitude');xlabel('Time');title('OFDM Time Signal Apply a Window , One Symbol Period');%========================生成发送信号，并串变换==================================================windowed_Tx_data=zeros(1,symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP); windowed_Tx_data(1:IFFT_bin_length+GI+GIP)=windowed_time_wave_matrix_cp(1,:); for i = 1:symbols_per_carrier-1 ;windowed_Tx_data((IFFT_bin_length+GI)*i+1:(IFFT_bin_length+GI)*(i+1)+GIP)=window ed_time_wave_matrix_cp(i+1,:);%并串转换，循环后缀与循环前缀相叠加end%=======================================================Tx_data_withoutwindow=reshape(time_wave_matrix_cp',(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP),1)';%没有加窗，只添加循环前缀与后缀的串行信号Tx_data=reshape(windowed_time_wave_matrix_cp',(symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI +GIP),1)';%加窗后循环前缀与后缀不叠加的串行信号%================================================================= temp_time1 = (symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI+GIP);%加窗后循环前缀与后缀不叠加发送总位数figure (5)subplot(2,1,1);plot(0:temp_time1-1,Tx_data );%循环前缀与后缀不叠加发送的信号波形grid onylabel('Amplitude (volts)')xlabel('Time (samples)')title('OFDM Time Signal')temp_time2 =symbols_per_carrier*(IFFT_bin_length+GI)+GIP;subplot(2,1,2);plot(0:temp_time2-1,windowed_Tx_data);%循环后缀与循环前缀相叠加发送信号波形grid onylabel('Amplitude (volts)')xlabel('Time (samples)')title('OFDM Time Signal')%=================未加窗发送信号频谱==================================symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号averages = floor(temp_time1/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段for a = 0:(averages-1)subset_ofdm = Tx_data_withoutwindow(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%将发送信号分段求频谱average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加endaverage_fft_log = 20*log10(average_fft);figure (6)subplot(2,1,1);plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_timehold onplot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd')grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude (dB)')xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)')title('OFDM Signal Spectrum without windowing')%===============加窗的发送信号频谱================================= symbols_per_average = ceil(symbols_per_carrier/5);%符号数的1/5，10行avg_temp_time = (IFFT_bin_length+GI+GIP)*symbols_per_average;%点数，10行数据，10个符号averages = floor(temp_time1/avg_temp_time);average_fft(1:avg_temp_time) = 0;%分成5段for a = 0:(averages-1)subset_ofdm = Tx_data(((a*avg_temp_time)+1):((a+1)*avg_temp_time));%利用循环前缀后缀未叠加的串行加窗信号计算频谱subset_ofdm_f = abs(fft(subset_ofdm));%分段求频谱average_fft = average_fft + (subset_ofdm_f/averages);%总共的数据分为5段，分段进行FFT，平均相加endaverage_fft_log = 20*log10(average_fft);subplot(2,1,2)plot((0:(avg_temp_time-1))/avg_temp_time, average_fft_log)%归一化0/avg_temp_time : (avg_temp_time-1)/avg_temp_timehold onplot(0:1/IFFT_bin_length:1, -35, 'rd')grid onaxis([0 0.5 -40 max(average_fft_log)])ylabel('Magnitude (dB)')xlabel('Normalized Frequency (0.5 = fs/2)')title('Windowed OFDM Signal Spectrum')%====================添加噪声============================================Tx_signal_power = var(windowed_Tx_data);%发送信号功率linear_SNR=10^(SNR/10);%线性信噪比noise_sigma=Tx_signal_power/linear_SNR;noise_scale_factor = sqrt(noise_sigma);%标准差sigmanoise=randn(1,((symbols_per_carrier)*(IFFT_bin_length+GI))+GIP)*noise_scale_factor; %产生正态分布噪声序列%noise=wgn(1,length(windowed_Tx_data),noise_sigma,'complex');%产生复GAUSS白噪声信号Rx_data=windowed_Tx_data +noise;%接收到的信号加噪声%=====================接收信号串/并变换去除前缀与后缀==========================================Rx_data_matrix=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length+GI+GIP);for i=1:symbols_per_carrier;Rx_data_matrix(i,:)=Rx_data(1,(i-1)*(IFFT_bin_length+GI)+1:i*(IFFT_bin_length+GI)+GI P);%串并变换endRx_data_complex_matrix=Rx_data_matrix(:,GI+1:IFFT_bin_length+GI);%去除循环前缀与循环后缀，得到有用信号矩阵%============================================================%==== ============================================================%==============================================================% OFDM解码16QAM解码%=================FFT变换=================================Y1=fft(Rx_data_complex_matrix,IFFT_bin_length,2);%OFDM解码即FFT变换Rx_carriers=Y1(:,carriers);%除去IFFT/FFT变换添加的0，选出映射的子载波Rx_phase =angle(Rx_carriers);%接收信号的相位Rx_mag = abs(Rx_carriers);%接收信号的幅度figure(7);polar(Rx_phase, Rx_mag,'bd');%极坐标坐标下画出接收信号的星座图%================================================================== ====[M, N]=pol2cart(Rx_phase, Rx_mag);Rx_complex_carrier_matrix = complex(M, N);figure(8);plot(Rx_complex_carrier_matrix,'*r');%XY坐标接收信号的星座图axis([-4, 4, -4, 4]);grid on%====================16qam解调==================================================Rx_serial_complex_symbols =reshape(Rx_complex_carrier_matrix',size(Rx_complex_carrier_matrix,1)*size(Rx_complex_carrier_matrix,2),1)' ;Rx_decoded_binary_symbols=demoduqam16(Rx_serial_complex_symbols);%============================================================ baseband_in = Rx_decoded_binary_symbols;figure(9);subplot(2,1,1);stem(baseband_out(1:100));subplot(2,1,2);stem(baseband_in(1:100));%================误码率计算=============================================bit_errors=find(baseband_in ~=baseband_out);bit_error_count = size(bit_errors, 2)ber=bit_error_count/baseband_out_length。
卷积运算的matlab命令及其参数设置规则
卷积运算是数字信号处理和图像处理中常用的一种运算方式，它在图像滤波、特征提取等领域中发挥着重要作用。
在Matlab中，卷积运算可以通过一些内置的函数实现，同时可以通过设置不同的参数来实现不同的卷积操作。
本文将结合实际案例，介绍卷积运算在Matlab 中的常用命令及其参数设置规则。
一、卷积运算的基本概念在数字信号处理和图像处理中，卷积运算是一种重要的数学运算。
它通常用于图像滤波、特征提取等方面。
卷积运算的基本原理是将一个函数与另一个函数的翻转及平移进行积分。
在离散情况下，卷积运算可以用离散的形式来表示如下：\[y[n] = \sum_{k=-\infty}^{\infty} x[k] \cdot h[n-k]\]其中，\(x[k]\)和\(h[n]\)分别代表输入信号和卷积核，\(y[n]\)代表卷积运算的输出结果。
二、Matlab中的卷积运算函数在Matlab中，可以使用conv函数来进行一维和二维的卷积运算。
conv函数的基本语法如下：```y = conv(x, h)```其中，x和h分别代表输入信号和卷积核，y代表卷积运算的输出结果。
这里需要注意的是，x和h的长度必须是有限的，而且二者不能交换位置。
在进行二维卷积运算时，可以使用conv2函数。
conv2函数的基本语法如下：```y = conv2(x, h)```其中，x和h分别代表输入图像和卷积核，y代表二维卷积运算的输出结果。
三、卷积运算参数的设置规则在进行卷积运算时，需要注意一些参数的设置规则，以确保卷积运算的正确性和有效性。
以下是一些常见的参数设置规则：1. 卷积核的选择：卷积核的选择对卷积运算的结果影响很大。
通常情况下，可以根据具体的应用需求来选择合适的卷积核，例如高斯滤波、边缘检测等。
2. 边界处理：在进行卷积运算时，往往需要考虑图像或信号的边界处理。
常见的处理方式包括零填充、边界拓展、周期延拓等。
3. 步长和填充：在进行卷积运算时，可以通过设置步长和填充参数来控制输出结果的大小。
卷积码的编解码Matlab仿真与模拟讲解
卷积码的编解码Matlab仿真摘要卷积码是一种性能优越的信道编码。
它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。
随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。
本文简明地介绍了卷积码的编码原理和译码原理。
并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。
最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。
经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。
得出了以下三个结论：（1）当改变卷积码的码率时，系统的误码性能也将随之发生变化。
（2）对于码率一定的卷积码，当约束长度N 发生变化时，系统的误码性能也会随之发生变化。
（3）回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码；码率；约束长度；回溯长度目录论文总页数：21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢.................................................... 错误！未定义书签。
matlab 卷积编解码函数
主题：Matlab中的卷积编解码函数1. 概述Matlab是功能强大的科学计算软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。
在通信系统设计和数字信号处理领域，卷积编解码函数是非常重要的工具。
本文将介绍Matlab中的卷积编解码函数，包括函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用。
2. 卷积编解码函数的基本原理卷积编码是一种利用卷积操作来对数字信号进行编码的技术，主要用于在数字通信系统中实现信号的纠错和增强。
在Matlab中，卷积编码函数通常包括convenc和vitenc两个主要函数。
convenc函数用于对输入信号进行卷积编码，生成纠错编码后的输出信号；vitenc函数用于对卷积编码后的信号进行译码，还原原始信号。
3. 卷积编解码函数的参数设置在Matlab中，卷积编解码函数有一系列参数需要设置，以满足不同的应用需求。
其中包括生成多项式和约束长度等参数，用于指定卷积编码器的结构和特性；还有输入信号和输出信号的数据类型、结构和尺寸等参数。
设置这些参数可以对卷积编解码函数进行灵活的控制和定制化。
4. 卷积编解码函数的使用方法在使用Matlab中的卷积编解码函数时，通常需要按照一定的步骤进行。
首先是设置参数和初始化编解码器，然后是输入原始信号并进行编码，最后是对编码后的信号进行译码并输出结果。
在使用过程中，还需要注意对编解码过程中可能出现的错误进行处理和修正。
5. 实际应用举例在实际工程和科研项目中，卷积编解码函数有着广泛的应用。
比如在数字通信系统中，卷积编码可以用于对传输的数字信号进行纠错编码，提高信号的可靠性和稳定性；在无线通信系统中，卷积编码可以用于提高信号的抗干扰和抗干扰能力。
通过Matlab中的卷积编解码函数，工程师和科研人员可以快速、高效地实现对数字信号的编解码处理，加速研发和测试过程。
6. 总结本文介绍了Matlab中的卷积编解码函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用，希望可以帮助读者对这一重要工具有一个更深入的理解。
mimoofdm无线通信技术与matlab代码
mimoofdm无线通信技术与matlab代码1. 引言1.1 概述无线通信技术的发展迅猛，随着移动互联网时代的到来，人们对高速、稳定的无线通信需求日益增加。
MIMO-OFDM无线通信技术作为一种重要的解决方案，在提升系统容量和抗干扰性能方面具有显著优势。
本文旨在介绍MIMO-OFDM 无线通信技术原理，并借助MATLAB代码实现，通过仿真和性能评估分析展示其有效性和优越性。
1.2 文章结构本文分为五个部分：引言、MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望。
在引言部分，我们将简要介绍文章的背景和目标。
接下来，会详细讲解MIMO-OFDM无线通信技术的基本原理，并说明其在提高系统容量和抗干扰性能方面的作用。
然后，我们会详细描述如何使用MATLAB编写MIMO-OFDM系统模拟代码，并进行性能评估与分析。
随后，我们会展示仿真参数设置和结果展示，并对结果进行深入分析和性能讨论。
最后，在结论与展望部分，我们将总结本文的研究工作和贡献，并讨论目前的不足之处以及可能的改进方案。
1.3 目的本文的主要目的是深入介绍MIMO-OFDM无线通信技术及其原理，并通过MATLAB代码实现来验证其性能。
通过对实验结果进行分析和讨论，我们旨在揭示MIMO-OFDM技术在提高系统容量和抗干扰性能方面的优势。
同时，本文也希望为读者提供一个了解和学习MIMO-OFDM无线通信技术以及使用MATLAB进行系统模拟的参考。
以上就是“1. 引言”部分内容，概述了本文的背景、目标和结构。
在接下来的章节中，我们将逐一展开讲解MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望部分。
2. MIMO-OFDM无线通信技术:2.1 MIMO技术介绍:多输入多输出（MIMO）技术是一种通过在发射和接收端使用多个天线来增加系统容量和提高通信质量的无线通信技术。
MIMO技术利用空间上的多样性，通过在不同天线之间形成独立的传输通道，从而带来更好的抗干扰能力和信号接收品质。
ofdm解调matlab代码
%假设接收到的信号为receivedSignal，其长度为N
N = length(receivedSignal);
%假设使用的子载波数量为M
Hale Waihona Puke M = 64;%生成一个长度为M的IFFT矩阵
IFFTMatrix = ifft(ones(1, M), M);
%对接收到的信号进行解调
demodulatedSignal = IFFTMatrix * receivedSignal;
%输出解调后的信号
disp(demodulatedSignal);
这个代码实现了基本的OFDM解调过程，即将接收到的信号通过一个逆快速傅里叶变换（IFFT）矩阵解调为原始数据信号。需要注意的是，这只是一个基本的示例，实际的OFDM解调过程可能需要进行同步、信道估计和均衡等操作。此外，对于不同的系统参数（如子载波数量、调制方式等），IFFT矩阵的大小和生成方式也可能不同。
卷积编码与解码的MATLAB实现及性能分析
积编码与解码的MATLAB实现及性能分析摘要本课程设计主要解决通信系统中卷积编码与解码技术在Matlab中实现以及对其性能进行分析。
用贝努利二进制序列产生器作为信号源，产生基带信号，对其中的卷积进行编码，调制解调，然后采用Viterbi译码输出，最后计算误码率，对其性能进行分析。
关键词卷积码；卷积编码器；Viterbi译码器；BSK调制与解调；约束长度。
目录1引言 (4)1.1课程设计的目的 (4)1.2 课程设计的基本任务和要求 (4)1.2.1本次课程设计的基本任务 (4)1.2.2课程设计中的要求 (5)1.3设计平台 (5)2设计原理 (5)2.1卷积码的基本概念 (5)2.2卷积码的编码 (5)2.2.1卷积编码 (5)2.2.2卷积码的树状图 (6)2.2.3卷积码的网格图 (7)2.2.4卷积码的状态图 (8)2.3卷积码的解码 (8)3卷积码的仿真与性能分析 (9)3.1 卷积码的仿真 (9)3.1.1卷积码的设计框图 (9)3.1.2Simulink仿真模块的参数设置 (9)3.2 卷积码的波形输出 (15)3.2.1输入信号波形 (15)3.2.2输入信号与解码输出波形 (16)3.3卷积码的性能分析 (17)4出现的问题及解决方法 (19)5 结束语 (19)6参考文献 (20)1 引言本课程设计主要解决基于Matlab的Simulink下的模块对卷积编码与解码进行仿。
通过仿真可以更清楚的认识到卷积码的编码与解码的各个环节，并对仿真结果进行分析。
得出Viterbi译码的误码率性能和约束长度的关系。
1.1课程设计目的卷积码，又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码[4]。
卷积码是一种向前纠错控制编码。
它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。
这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。
可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。
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%bin22deci.mfunction y=bin22deci(x)%将二进制数转化为十进制数t=size(x,2);y=(t-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';%************************end of file***********************************%comb.m%AWGN加噪声程序function[iout,qout]=comb(idata,qdata,attn)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout输出I信道数据%qout输出Q信道数据%attn:由信噪比导致的衰减系数%******************************************************iout=randn(1,length(idata)).*attn;qout=randn(1,length(qdata)).*attn;iout=iout+idata(1:length(idata));qout=qout+qdata(1:length(qdata));%************************end of file***********************************%crdemapping.m%数据逆映射载波程序function[iout,qout]=crdemapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout(1:26,:)=idata(2:27,:);qout(1:26,:)=qdata(2:27,:);iout(27:52,:)=idata(39:64,:);qout(27:52,:)=qdata(39:64,:);%********************end of file***************************%crmapping.m%数据映射载波程序function[iout,qout]=crmapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout=zeros(fftlen,nd);qout=zeros(fftlen,nd);iout(2:27,:)=idata(1:26,:);qout(2:27,:)=qdata(1:26,:);iout(39:64,:)=idata(27:52,:);qout(39:64,:)=qdata(27:52,:);%********************end of file***************************%deci22bin.mfunction y=deci22bin(x,t)%十进制数x转化为二进制数，二进制数至少表示为t位y=zeros(size(x,1),t);for j=1:size(x,1)i=1;while x(j)>=0&i<=ty(j,i)=rem(x(j),2);%x(j)为偶数时,y(j,i)为0;反之为1x(j)=(x(j)-y(j,i))/2;i=i+1;endy(j,:)=y(j,t:-1:1);%倒序排列end%************************end of file***********************************%giins1.m%插入保护间隔程序function[iout,qout]=giins1(idata,qdata,fftlen,gilen,nd);%******************变量*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout:输出I信道数据%qout:输出Q信道数据%fftlen:FFT长度(points)%gilen:保护间隔长度(points)%*****************************************************idata1=reshape(idata,fftlen,nd);qdata1=reshape(qdata,fftlen,nd);idata2=[idata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);idata1];qdata2=[qdata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);qdata1];iout=reshape(idata2,1,(fftlen+gilen)*nd);qout=reshape(qdata2,1,(fftlen+gilen)*nd);%********************end of file***************************%qpskdemod1.m%QPSK解调程序function[demodata]=qpskdemod1(idata,qdata,para,nd,ml)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:数据Q信道数据%demodata:解调后数据(para-by-nd matrix)%para:并行信道数%nd:符号数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************demodata=zeros(para,ml*nd);demodata((1:para),(1:ml:ml*nd-1))=idata((1:para),(1:nd))>=0; demodata((1:para),(2:ml:ml*nd))=qdata((1:para),(1:nd))>=0;%************************end of file***********************************%qpskmod1.m%QPSK调制程序function[iout,qout]=qpskmod1(paradata,para,nd,ml)%******************variables*************************%paradata:输入数据%iout:输出数据I%qout:输出数据Q%para:并行信道数%nd:数据数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************m2=ml./2;paradata2=paradata.*2-1;count2=0;for jj=1:ndisi=zeros(para,1);isq=zeros(para,1);isi=isi+paradata2((1:para),1+count2);isq=isq+paradata2((1:para),2+count2);iout((1:para),jj)=isi;qout((1:para),jj)=isq;count2=count2+ml;end%********************end of file***************************%viterbi.m%viterbi解码程序function[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) %[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output)%其中G是一个n行L*k列矩阵，它的每一行决定了从移位寄存器到输入码字的连接方式.%survivor_state是一个矩阵，它显示了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独%的函数metric(x,y)给出。
n=size(G,1);%检验G的维数if rem(size(G,2),k)~=0error('Size of G and k do not agree')endif rem(size(channel_output,2),n)~=0error('channle output not of the right size')endL=size(G,2)/k;number_of_states=2^((L-1)*k);%产生状态转移矩阵，输出矩阵和输入矩阵for j=0:number_of_states-1for t=0:2^k-1[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,t,L,k);input(j+1,next_state+1)=t;branch_output=rem(memory_contents*G',2);nextstate(j+1,t+1)=next_state;output(j+1,t+1)=bin2deci(branch_output);endendinput;state_metric=zeros(number_of_states,2);depth_of_trellis=length(channel_output)/n;channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis);survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);[row_survivor col_survivor]=size(survivor_state);%开始非尾信道输出的解码%i为段，j为每一阶段的状态，t为输入for i=1:depth_of_trellis-L+1flag=zeros(1,number_of_states);if i<=Lstep=2^((L-i)*k);elsestep=1;endfor j=0:step:number_of_states-1for t=0:2^k-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,t+1),n);for tt=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(tt,i),binary_output(tt));endif((state_metric(nextstate(j+1,t+1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric)|flag(nextstate(j+1 ,t+1)+1)==0)state_metric(nextstate(j+1,t+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,t+1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,t+1)+1)=1;endendendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);end%开始尾信道输出的解码for i=depth_of_trellis-L+2:depth_of_trellisflag=zeros(1,number_of_states);last_stop=number_of_states/(2^((i-depth_of_trellis+L-2)*k));for j=0:last_stop-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,1),n);for tt=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(tt,i),binary_output(tt));endif((state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric)|flag(nextstate(j+1,1 )+1)==0)state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,1)+1)=1;endendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);end%从最优路径产生解码输出%由段得到状态序列，再由状序列从input矩阵中得到该段的输出state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);size(state_sequence);state_sequence(1,depth_of_trellis)=survivor_state(1,depth_of_trellis+1);for i=1:depth_of_trellisstate_sequence(1,depth_of_trellis-i+1)=survivor_state((state_sequence(1,depth_of_trellis+2-i )+1),depth_of_trellis-i+2);endstate_sequence;decoder_output_matrix=zeros(k,depth_of_trellis-L+1);for i=1:depth_of_trellis-L+1dec_output_deci=input(state_sequence(1,i)+1,state_sequence(1,i+1)+1);dec_output_bin=deci2bin(dec_output_deci,k);decoder_output_matrix(:,i)=dec_output_bin(k:-1:1)';enddecoder_output=reshape(decoder_output_matrix,1,k*(depth_of_trellis-L+1));cumulated_metric=state_metric(1,1);%************************end of file***********************************%ofdm1.m%QPSK调制、AWGN信道下仿真程序%**********************初始参数***************************para=52;%并行信道数fftlen=64;%FFT长度noc=52;%载波数nd=6;%每循环中OFDM符号数ml=2;%调制水平:QPSKgilen=16;%保护间隔长度(points)ebn0=2;%信噪比sr=250000;%OFDM symbol rate(250 ksyombol/s)br=sr.*ml;%Bit rate per carrier%**************************主循环部分**************************nloop=200;%仿真的循环数noe1=0;%信道解码前错误数据数nod1=0;%信道解码前传输数据数noe2=0;%信道解码后错误数据数nod2=0;%信道解码后传输数据数%**************************发射机*********************************for iii=1:nloop%**************************数据产生**************************** %信源编码t=[0:pi/25:2*pi];xx=sin(t);init=[-1:.1:1];partition=[-1:.1:.9];predictor=[0 1];encode=dpcmenco(xx,init,partition,predictor);encode2=reshape(encode,51,1);bin=deci22bin(encode2,6);recode=reshape(bin,1,306);%信道编码k0=1;G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1];channelencode=cnv_encd(G,k0,recode);%******************串并转换***********************paradata=reshape(channelencode,para,nd*ml);%reshape:内建功能%**************************QPSK调制***************************** [ich,qch]=qpskmod1(paradata,para,nd,ml);kmod=1/sqrt(2);%sqrt:内建功能ich=ich.*kmod;qch=qch.*kmod;%数据映射[ich1,qch1]=crmapping(ich,qch,fftlen,nd);%*******************IFFT************************x=ich1+qch1.*i;y=ifft(x);%ifft:内建功能ich2=real(y);%real:内建功能(实部)qch2=imag(y);%imag:内建功能（虚部）%*********插入保护间隔**********[ich3,qch3]=giins1(ich2,qch2,fftlen,gilen,nd);fftlen2=fftlen+gilen;%------------------衰减计算-----------------------spow=sum(ich3.^2+qch3.^2)/nd./para;%sum:内建功能attn=0.5*spow*sr/br*10.^(-ebn0/10);attn=sqrt(attn);%---------------AWGN addition---------------[ich4,qch4]=comb(ich3,qch3,attn);%******************去除保护间隔*********[ich5,qch5]=girem1(ich4,qch4,fftlen2,gilen,nd);%******************FFT******************rx=ich5+qch5.*i;ry=fft(rx);ich6=real(ry);qch6=imag(ry);%载波逆映射[ich7,qch7]=crdemapping(ich6,qch6,fftlen,nd);%*****************解调*******************ich7=ich7./kmod;qch7=qch7./kmod;[demodata]=qpskdemod1(ich7,qch7,para,nd,ml);%**************并串转换*****************demodata1=reshape(demodata,1,para*nd*ml);%信道解码[channeldecode]=viterbi(G,k0,demodata1);%信源解码reshapechanneldecode=reshape(channeldecode,51,6);deci=bin22deci(reshapechanneldecode);redeci=reshape(deci,1,51);codebook=[-1:.1:5.3];decode=dpcmdeco(redeci,codebook,predictor);%**************************比特误码率(BER)**************************** noe10=sum(abs(demodata1-channelencode));nod10=length(channelencode);noe20=sum(abs(channeldecode-recode));nod20=length(recode);noe1=noe10+noe1;nod1=nod10+nod1;noe2=noe20+noe2;nod2=nod20+nod2;fprintf('%d\t%e\t%e\n',iii,noe10/nod10,noe20/nod20);endber1=noe1/nod1;ber2=noe2/nod2;%**********************输出结果***************************fprintf('%f\t%e\t%e\t%d\t\n',ebn0,ber1,ber2,nloop);%************************end of file***********************************。