m基于OFDM+QPSK和turbo编译码以及MMSE信道估计的无线图像传输matlab仿真

简介: m基于OFDM+QPSK和turbo编译码以及MMSE信道估计的无线图像传输matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

25022238efc5d62723a7d0106a2e943a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
cea70648e4c19325793dd3e67b543e01_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

2.算法涉及理论知识概要
基于OFDM+QPSK和Turbo编码以及MMSE信道估计的无线图像传输是一种高效可靠的无线通信系统,广泛应用于图像传输领域。该系统利用正交频分复用(OFDM)技术,将图像数据分成多个子载波进行传输,利用QPSK调制进行信号调制,通过Turbo编码增强信号容错能力,并使用MMSE(最小均方误差)信道估计技术来减小信道传输误差。

3fb37ecfcf4a3e14039ed85c09e8bed1_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
b682e7785b71c0c76f8c4e9a3188af73_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

3.MATLAB核心程序
``` for iii=1:length(datbin)/Iimage_len
[i,iii]
%%
%以单天线方式产生测试信号
%msg = rand(LenNc/4,1)>=0.5;
msg = [datbin(Iimage_len
(iii-1)+1:Iimage_leniii)]';
%turbo编码
seridata1 = func_turbo_code(msg,N,M);
seridata = [seridata1,zeros(1,Len
Nc-length(seridata1))]';
%QPSK映射
[Qpsk0,Dqpsk_pilot,symbol_bit] = func_piQPSK_mod(seridata);
%变换为矩阵
Qpsk_matrix = reshape(Qpsk0,fftlen,Nc);
[Pilot_in,pilot_num,Pilot_seq,pilot_space] = func_insert_pilot(Dqpsk_pilot,Qpsk_matrix,pilot_type,T,TG);
Pilot_in = fft(Pilot_in);
%sub carrier mapping
Pilot_in = func_subcarrierMap(Pilot_in);
%IFFT transform,产生OFDM信号
ifft_out = ifft(Pilot_in);
%插入包含间隔
Guard_int = ceil(BWs/fftlen);
Guard_int_ofdm = func_guard_interval_insert(ifft_out,fftlen,Guard_int);
%将矩阵数据转换为串行进行输出
Guard_int_ofdm_out = reshape(Guard_int_ofdm,1,(fftlen+Guard_int)*(Nc+pilot_num));

   %%
    %Step1:大规模MIMO信道
    [Hm,Hmmatrix]            = func_mychannels(Radius,Scale1,Scale2,Nh,Nv);       
    %Step2:多径参数和大规模MIMO参数输入到信道模型中
    %信道采样点数,每个调制符号采一个点
    [passchan_ofdm_symbol]   = func_conv_channels(Hmmatrix,Guard_int_ofdm_out,Nmultipath,Pow_avg,delay_multi,Fre_offset,timeval,iii);
    %Step3:噪声信道 
    Rec_ofdm_symbol          = awgn(passchan_ofdm_symbol,SNR_dB(i),'measured');

   %%
    %开始接收
    Guard_int_remove = func_guard_interval_remove(Rec_ofdm_symbol,(fftlen+Guard_int),Guard_int,(Nc+pilot_num));
    %FFT
    fft_out          = fft(Guard_int_remove);
    %sub carrier demapping
    fft_out          = func_desubcarrierMap(fft_out);
    fft_out          = ifft(fft_out);
    %信道估计
    %mmse
    [Sig_Lrmmse,Hs]  = func_mmse_est(fft_out,pilot_space,Pilot_seq,pilot_num,delay_avg/timeval,4e-6/timeval,10^(SNR_dB(i)/10));
    %解调
    Dqpsk            = func_pideMapping(Sig_Lrmmse,fftlen*Nc);
    %turbo解码
    Dqpsk_decode     = [func_turbo_decode(2*Dqpsk(1:end-(Len*Nc-length(seridata1)))-1,N,M)]';
    %计算误码率
    %err_num          = Len*Nc/4-length(find(msg==Dqpsk_decode(1:Len*Nc/4)));
    %Error            = Error + err_num;
    Rimages = [Rimages,[Dqpsk_decode(1:Len*Nc/4)]'];
end

```

相关文章
|
12天前
|
缓存 算法 物联网
基于AODV和leach协议的自组网络平台matlab仿真,对比吞吐量,负荷,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量
本系统基于MATLAB 2017b,对AODV与LEACH自组网进行了升级仿真,新增运动节点路由测试,修正丢包率统计。AODV是一种按需路由协议,结合DSDV和DSR,支持动态路由。程序包含参数设置、消息收发等功能模块,通过GUI界面配置节点数量、仿真时间和路由协议等参数,并计算网络性能指标。 该代码实现了节点能量管理、簇头选举、路由发现等功能,并统计了网络性能指标。
133 73
|
1天前
|
传感器 算法 C语言
基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真
该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护
星座图整形技术在光纤通信中的matlab性能仿真,分别对比标准QAM,概率整形QAM以及几何整形QAM
本文介绍了现代光纤通信系统中的星座图整形技术,包括标准QAM、概率整形QAM和几何整形QAM三种方法,并对比了它们的原理及优缺点。MATLAB 2022a仿真结果显示了不同技术的效果。标准QAM实现简单但效率有限;概率整形QAM通过非均匀符号分布提高传输效率;几何整形QAM优化星座点布局,增强抗干扰能力。附带的核心程序代码展示了GMI计算过程。
7 0
|
2月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
123 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
2月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
95 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
2月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
71 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
5月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
5月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
5月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面