我想问一下，OFDM信道估计用matlab仿真怎么设计啊？具体流程我不太懂，有没有高手给我讲下流程啊？

你好 希望可以帮到你

%本程序用于OFDM基本原理仿真

%数据调制采用QPSK

clear allclc

%*****************参数设置部分**********************

SNR=10 %信噪比取值，dB为单位

fl=128 %设置FFT长度

Ns=6 %设置一个帧结构中OFDM信号的个数

para=128%设置并行传输的子载波个数

gl=32 %设置保护时隙的长度

%***************发送端部分*************************

Signal=rand(1,para*Ns*2)>0.5 %产生0,1随机数列，符号个数为para*2*Ns

%for i=1:para

%for j=1:Ns*2

% SigPara(i,j)=Signal(i*j)错误的，作野雹者是傻X

%串并转换，将随机产生的二进制矩阵变换为行数为para，列谨贺数为2*Ns的矩阵

%end

%end

SigPara=reshape(Signal,para,2*Ns)

%***********进行QPSK数据调制，将数据分为两个通道**************

for j=1:Ns

ich(:,j)=SigPara(:,2*j-1)

qch(:,j)=SigPara(:,2*j)

end

kmod=1./sqrt(2)

ich1=ich.*kmod

qch1=qch.*kmod

x=ich1+qch1.*sqrt(-1) %产生复信号

y=ifft(x) %通过傅里叶反变换，将频域数据转换为时域数据

ich2=real(y)%I信道取变换后的实部

qch2=imag(y) %I信道取变换后的虚部

%*******************插入保护间祥脊派隔*******************

ich3=[ich2(fl-gl+1:fl,:)ich2]

qch3=[qch2(fl-gl+1:fl,:)qch2]

%******************并串转换*********************

ich4=reshape(ich3,1,(fl+gl)*Ns)

qch4=reshape(qch3,1,(fl+gl)*Ns)

%*****************形成复数发射数据***************

TrData=ich4+qch4.*sqrt(-1)

ReData=awgn(TrData,SNR,'measured')

%接收端 移去保护时隙

idata=real(ReData)

qdata=imag(ReData)

idata1=reshape(idata,fl+gl,Ns)

qdata1=reshape(qdata,fl+gl,Ns)

idata2=idata1(gl+1:gl+fl,:)

qdata2=qdata1(gl+1:gl+fl,:)

%********FFT*****************

Rex=idata2+qdata2*sqrt(-1)

ry=fft(Rex)

ReIchan=real(ry)

ReQchan=imag(ry)

ReIchan=ReIchan/kmod

ReQchan=ReQchan/kmod

%*******QPSK逆映射*********

for j=1:Ns

RePara(:,2*j-1)=ReIchan(:,j)

RePara(:,2*j)=ReQchan(:,j)

end

ReSig=reshape(RePara,1,para*Ns*2)

%符号抽样判决

ReSig=ReSig>0.5

figure

subplot(2,1,1)

stem(ReSig(1:1000))

legend('输出数据')

grid

subplot(2,1,2)

stem(Signal(1:1000))

legend('输入数据')

grid

%end of script file

MATLAB是一款强大的工具，可以用于处理各种信号和数据，包括信道估计。假设我们已经知道无线通信系统的信道模型和参数，例如均匀平面波(UWB)信道模型，我们可以使用MATLAB来求解信道。

首先，我们需要生成一个信号，并将其通过已知信道进行传输。这可以通过函数channel函数实现。具体来说，我们可以使用UWB信道模型中的走时衰落、多径衰落等特点来生成仿真信号。

然后，我们族稿竖可以在接收端使用接收信号的数据来进行信道估计。这可以使用通信工具箱中的函数estimate函数实现，该函数可以根据接收数据和已知敬芹信道模型来估计信道中的路径增益、延迟和相位信息等。

接下来，我们可以使用得到的信道估计结果，对接收到的信号进行均衡或解调处理，以恢复原始信号。这可以使用通信工具箱中的equalize或demodulate函数实现。

总之，MATLAB具有强大的信号和数据处理功能，可以用于信道估计、均衡和解调等方面，可以帮助我们深入理解和研兆大究无线通信系统中的信道特性，并设计出更加可靠和高效的通信方案。

clear all

close all

clc

fprintf('OFDM信道估计仿真\n\n')

num_sc = 1200%-----------载波数目 2048简化为正蠢岩1200

num_symbol = 14 %--------------OFDM符号个数

data_symbol = [0,1,2,4,5,6,7,8,9,11,12,13]

pilot_symbol = [3,10]

cp_len = [160,144,144,144,144,144,144,160,144,144,144,144,144,144]

modulation_mode = 16%---------调制方式

q = 20

time_offset = 1 %us

time_offset = ceil(time_offset * 30.72) %20M bandwidth

SNR = 0:2:20%-------------信噪比取值

num_loop = 15%-----------------循环次数

num_ant = 2

num_bit_err=zeros(length(SNR),num_loop)

num_bit_err_dft=zeros(length(SNR),num_loop)

num_bit_err_ls=zeros(length(SNR),num_loop)

MSE=zeros(length(SNR),num_loop)

MSE1=zeros(length(SNR),num_loop)

MSE2=zeros(length(SNR),num_loop)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Rx信号产生%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%---------------产生发送的随机序列举御————————————————————-

BitsLen = num_sc * length(data_symbol)

BitsTx = randint(1,BitsLen)

%---------------符号调制---------------------------------------—————

Modulated_Sequence=qammod(BitsTx,modulation_mode)

%---------------产生导档散频序列---------------------------------------———

prime_num = primes(num_sc)

prime_num = max(prime_num)

m = 0 : num_sc-1

xq = exp(-j*(pi*q*m.*(m+1)/prime_num))

pilot_symbols = xq( mod(m, prime_num) +1 )

pilot_symbols = pilot_symbols.'

%----------------导频插入-------------------------------------——————

piloted_ofdm_syms = zeros(num_sc, num_symbol)

piloted_ofdm_syms(:, data_symbol + 1) = reshape(Modulated_Sequence, num_sc, length(data_symbol))

piloted_ofdm_syms(:, pilot_symbol + 1) = repmat(pilot_symbols, 1, length(pilot_symbol))

%----------------IFFT变换—————————————————————————

time_signal = sqrt(num_sc) * ifft(piloted_ofdm_syms)

%----------------加循环前缀------------------------------------—————

Tx_data_trans = []

for k = 1 : num_symbol

add_cyclic_signal = [time_signal(num_sc - cp_len(k)+1 : num_sc, k)time_signal(:, k)].'

Tx_data_trans = [Tx_data_trans,add_cyclic_signal]

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%主程序循环%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for c1 = 1:length(SNR)

fprintf('\n\n\n仿真信噪比为%f\n\n',SNR(c1))

for num1 = 1:num_loop

%----------------信道处理--------------------------------------

%ADD awgn

Tx_signal_power = sum(abs(Tx_data_trans(:)).^2) / length(Tx_data_trans(:))

noise_var = Tx_signal_power/(10^(SNR(c1)/10))

Rx_data(1, :) = awgn(Tx_data_trans, SNR(c1), 'measured')

Rx_data(2, :) = awgn(Tx_data_trans, SNR(c1), 'measured')

%ADD TO 正时偏

Rx_data(1, :) = [zeros(1,time_offset),Rx_data(1, 1:length(Tx_data_trans)-time_offset),]

Rx_data(2, :) = [zeros(1,time_offset),Rx_data(2, 1:length(Tx_data_trans)-time_offset),]

% %ADD TO 负时偏

% Rx_data(1, :) = [Rx_data(1, time_offset+1:length(Tx_data_trans)),zeros(1,time_offset)]

% Rx_data(2, :) = [Rx_data(2, time_offset+1:length(Tx_data_trans)),zeros(1,time_offset)]

%----------------信号接收、去循环前缀、FFT变换-----------------

%Ant0

total_len=0

for k=1 : num_symbol

Rx_signal_matrix(:, k) = Rx_data(1, total_len+cp_len(k)+1 : total_len+cp_len(k)+num_sc).'

total_len = total_len+cp_len(k)+num_sc

end

Rx_carriers_ant0 = fft(Rx_signal_matrix)/sqrt(num_sc)

%Ant1

total_len=0

for k=1 : num_symbol

Rx_signal_matrix(:, k) = Rx_data(2, total_len+cp_len(k)+1 : total_len+cp_len(k)+num_sc).'

total_len = total_len+cp_len(k)+num_sc

end

Rx_carriers_ant1 = fft(Rx_signal_matrix)/sqrt(num_sc)

%----------------导频和数据提取--------------------------------

Rx_pilot_ant0 = Rx_carriers_ant0(:, pilot_symbol+1)

Rx_data_ant0 = Rx_carriers_ant0(:, data_symbol+1)

Rx_pilot_ant1 = Rx_carriers_ant1(:, pilot_symbol+1)

Rx_data_ant1 = Rx_carriers_ant1(:, data_symbol+1)

%----------------导频位置LS信道估计------------------------———

pilot_patt = repmat(pilot_symbols, 1, length(pilot_symbol))

pilot_esti_ant0 = Rx_pilot_ant0.*conj(pilot_patt)

pilot_esti_ant1 = Rx_pilot_ant1.*conj(pilot_patt)

%----------------LS估计的信道系数平铺———————————————

LS_channel_coeff_ant0 = [repmat(pilot_esti_ant0(:, 1), 1, length(data_symbol)/2), ...

repmat(pilot_esti_ant0(:, 2), 1, length(data_symbol)/2)]

LS_channel_coeff_ant1 = [repmat(pilot_esti_ant1(:, 1), 1, length(data_symbol)/2), ...

repmat(pilot_esti_ant1(:, 2), 1, length(data_symbol)/2)]

%----------------导频位置DFT信道估计----------------------------

Tx_pilot_estimate_ifft_ant0 = ifft(pilot_esti_ant0)

Tx_pilot_estimate_ifft_ant1 = ifft(pilot_esti_ant1)

stem(1:1200, Tx_pilot_estimate_ifft_ant0(:,1))

grid on

h_len = cp_len(2)

Tx_pilot_estimate_ifft_ant0(h_len+1 : num_sc-h_len, :) = 0

Tx_pilot_estimate_dft_ant0 = fft(Tx_pilot_estimate_ifft_ant0)

Tx_pilot_estimate_ifft_ant1(h_len+1 : num_sc-h_len, :) = 0

Tx_pilot_estimate_dft_ant1 = fft(Tx_pilot_estimate_ifft_ant1)

%----------------DFT估计的信道系数平铺———————————————

DFT_channel_coeff_ant0 = [repmat(Tx_pilot_estimate_dft_ant0(:, 1), 1, length(data_symbol)/2),...

repmat(Tx_pilot_estimate_dft_ant0(:, 2), 1, length(data_symbol)/2)]

DFT_channel_coeff_ant1 = [repmat(Tx_pilot_estimate_dft_ant1(:, 1), 1, length(data_symbol)/2),...

repmat(Tx_pilot_estimate_dft_ant1(:, 2), 1, length(data_symbol)/2)]

%----------------ZF OR MRC EQ----------------------

Tx_data_estimate_dft = (Rx_data_ant0.*conj(DFT_channel_coeff_ant0) + Rx_data_ant1.*conj(DFT_channel_coeff_ant1))...

./((abs(DFT_channel_coeff_ant0).^2) + (abs(DFT_channel_coeff_ant0).^2))

Tx_data_estimate_ls = (Rx_data_ant0.*conj(LS_channel_coeff_ant0) + Rx_data_ant1.*conj(LS_channel_coeff_ant1))...

./((abs(LS_channel_coeff_ant0).^2) + (abs(LS_channel_coeff_ant1).^2))

%----------------DFT符号解调------------------------------------

demod_in_dft=Tx_data_estimate_dft(:).'

demod_out_dft=qamdemod(demod_in_dft,modulation_mode)

%----------------LS符号解调------------------------------------

demod_in_ls=Tx_data_estimate_ls(:).'

demod_out_ls=qamdemod(demod_in_ls,modulation_mode)

%----------------误码率的计算-----------------------------------

for i=1:length(BitsTx)

if demod_out_dft(i)~=BitsTx(i)

num_bit_err_dft(c1,num1)=num_bit_err_dft(c1,num1)+1

end

if demod_out_ls(i)~=BitsTx(i)

num_bit_err_ls(c1,num1)=num_bit_err_ls(c1,num1)+1

end

end

end

end

BER_dft=mean(num_bit_err_dft.')/length(BitsTx)

BER_ls=mean(num_bit_err_ls.')/length(BitsTx)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%a%%%%%%%%主程序循环换结束%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure

semilogy(SNR,BER_dft,'-mp',SNR,BER_ls,'-k+')

xlabel('SNR')

ylabel('BER')

legend('DFT信道估计','LS信道估计')

title('OFDM系统的LS和DFT信道估计')

grid on

---