m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码通信链路matlab性能仿真,包括Costas载波同步和gardner定时同步

简介: m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码通信链路matlab性能仿真,包括Costas载波同步和gardner定时同步

1.算法仿真效果
matlab2013b仿真结果如下:

a825382f5cdd1d847bfff804a7033eef_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
636351eae05374a59f1ecfcfd40458d9_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
f7b059a4ca80c9bc74f91cfcd5a14b03_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
298db686a8bdfc815dddd7550ef2fbfc_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LDPC编码的通信链路是一种常用的数字通信系统,用于实现高速、可靠的数据传输。该系统结合了正交频分复用(OFDM)、四相移键控(QPSK)调制和低密度奇偶校验(LDPC)编码与解码技术。此外,系统中还包括Costas环载波同步和Gardner环定时同步模块,用于实现信号的载波频率和定时偏移的同步。

   基于OFDM+QPSK和LDPC编码的通信链路通过将数据分成多个子载波,在频域上并行传输,提高了系统的抗多径衰落和频偏的能力。QPSK调制将每两个比特映射到一个复数点上,实现了四种相位的调制。LDPC编码是一种高效的纠错编码技术,可以提高系统的可靠性。

   基于OFDM+QPSK和LDPC编码的通信链路是一种常用的数字通信系统,用于实现高速、可靠的数据传输。该系统结合了正交频分复用(OFDM)、四相移键控(QPSK)调制和低密度奇偶校验(LDPC)编码与解码技术。此外,系统中还包括Costas环载波同步和Gardner环定时同步模块,用于实现信号的载波频率和定时偏移的同步。

系统原理
基于OFDM+QPSK和LDPC编码的通信链路通过将数据分成多个子载波,在频域上并行传输,提高了系统的抗多径衰落和频偏的能力。QPSK调制将每两个比特映射到一个复数点上,实现了四种相位的调制。LDPC编码是一种高效的纠错编码技术,可以提高系统的可靠性。

OFDM+QPSK调制
OFDM技术将整个频谱分成多个子载波,每个子载波之间正交传输。OFDM调制可以通过快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换为频域信号。QPSK调制将每两个比特映射到一个复数点上,实现了四种相位的调制。OFDM+QPSK调制将QPSK调制应用于每个子载波上的信号,实现了高效的频谱利用和抗干扰能力。

ac3d43b16c7fe060cab9a8b21e26e8ee_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

LDPC编码和解码
LDPC编码是一种误码控制编码技术,通过稀疏校验矩阵构建编码器和解码器。编码器将输入数据和校验矩阵进行矩阵运算,生成编码后的数据。解码器使用迭代解码算法,通过消息传递的方式对接收到的编码数据进行解码。LDPC编码可以提供较高的纠错能力和编码效率。

输入数据与校验矩阵的运算:

ea1ec2a973a2a00bd4b530ec236d463d_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

Costas环载波同步
Costas环载波同步模块用于估计接收信号的载波频率偏移,并进行补偿。载波频率偏移会导致接收信号的相位发生变化,因此需要通过同步来保证正确的信号接收和解调。Costas环载波同步通过估计接收信号的相位差来计算载波频率偏移,然后通过反馈控制来调整本地振荡器的频率,使其与接收信号的载波频率保持同步。

59a4c593e9af9e19a7da62fc2dc136b2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   实现该通信链路的难点在于系统各个环节的设计和优化。需要设计合适的OFDM子载波数量、保护间隔和LDPC编码参数,以及合适的Costas环和Gardner环的参数。同时,需要解决载波同步和定时同步的反馈控制问题,确保接收信号的准确解调。此外,LDPC编码的迭代解码算法和调试也是实现过程中的挑战。基于OFDM+QPSK和LDPC编码的通信链路涉及OFDM调制、QPSK调制、LDPC编码与解码以及载波同步和定时同步等环节。通过合适的参数选择和优化,可以实现高速、可靠的数据传输,并应用于各种通信系统中。

3.MATLAB核心程序
```rece = fft(rece);
%载波同步环
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%锁相环处理过程如下
Discriminator_Out = zeros(carlen nsamp,1);
Freq_Control = zeros(carlen
nsamp,1);
PLL_Phase_Part = zeros(carlen nsamp,1); %锁相环频率
PLL_Freq_Part = zeros(carlen
nsamp,1); %锁相环相位
WC_frame = zeros(1,carlen * nsamp);
NCO_Phase = 0;
mul = 2;

for i = 1 + mul:carlen - mul
.................................................................................
end
end

figure(1);
subplot(211)
plot(WC_frame((1+mul)nsamp:end-mulnsamp));
grid on;
title('锁相环频率响应曲线');
subplot(212)
plot(PLL_Phase_Part((1+mul)nsamp:end-mulnsamp)*180/pi);
title('锁相环相位响应曲线');
grid on;

num1 = symerr(sign(I_D(comps1:compf1)) , sign(dataoutI(comps1:compf1)));
num2 = symerr(sign(I_D(comps1:compf1)) , -sign(dataoutI(comps1:compf1)));
num3 = symerr(sign(I_D(comps1:compf1)) , sign(dataoutQ(comps1:compf1)));
num4 = symerr(sign(I_D(comps1:compf1)) , -sign(dataoutQ(comps1:compf1)));
numI = [num1,num2,num3,num4];
num = min(numI);

if num1 == num
dataout_I = dataoutI;
elseif num2 == num
dataout_I = -dataoutI;
elseif num3 == num
dataout_I = dataoutQ;
else
dataout_I = -dataoutQ;
end
num1 = symerr(sign(Q_D(comps2:compf2)) , sign(dataoutQ(comps2:compf2)));
num2 = symerr(sign(Q_D(comps2:compf2)) , -sign(dataoutQ(comps2:compf2)));
num3 = symerr(sign(Q_D(comps2:compf2)) , sign(dataoutI(comps2:compf2)));
num4 = symerr(sign(Q_D(comps2:compf2)) , -sign(dataoutI(comps2:compf2)));
numQ = [num1,num2,num3,num4];
num = min(numQ);

if num1 == num
dataout_Q = dataoutQ;
elseif num2 == num
dataout_Q = -dataoutQ;
elseif num3 == num
dataout_Q = dataoutI;
else
dataout_Q = -dataoutI;
end
```

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 索引
m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统matlab仿真
在MATLAB 2022a中模拟的Q-learning倒立摆控制显示出稳定平衡效果。Q-learning算法通过智能体与环境交互学习最佳控制策略,以维持摆杆直立。算法基于状态s和动作a更新Q值表,目标是最大化未来奖励。系统状态包括小车位置、速度、杆角度及角速度。动作是小车加速度。当状态或动作空间大时,用神经网络近似Q函数,DQN通过经验回放和目标网络稳定学习。核心代码涉及状态更新、贪婪策略选择动作及环境反馈,实时更新摆杆和小车位置。
16 6
|
2天前
|
资源调度 SoC
基于UKF无迹卡尔曼滤波的电池Soc估计matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于UKF的电池SOC估计仿真比较真实值,展示非线性滤波在电动车电池管理中的效用。电池电气模型描述电压、电流与SoC的非线性关系,UKF利用无迹变换处理非线性,通过预测和更新步骤实时估计SoC,优化状态估计。尽管UKF有效,但依赖准确模型参数。
|
2天前
|
传感器 存储 算法
无线传感网路由VBF协议和DBR协议的MATLAB性能仿真
**摘要** 本文档介绍了在MATLAB2022a中对无线传感器网络的VBF和DBR路由协议的性能仿真,关注能量消耗和节点存活。VBF协议依赖于节点的地理位置,采用源路由,通过矢量和管道路由选择转发节点。DBR协议则运用贪婪算法,基于节点深度决定转发,以接近水面为目标。两协议均考虑能量效率,但可能导致不必要的数据传输和重复分组,需优化策略以适应密集网络和避免冲突。
|
5天前
|
算法 JavaScript 决策智能
基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
**摘要:** 使用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),在MATLAB2022a中实现路径规划,显示优化曲线与路线图。TSP寻找最短城市访问路径,算法通过避免局部最优,利用禁忌列表不断调整顺序。关键步骤包括初始路径选择、邻域搜索、解评估、选择及禁忌列表更新。过程示意图展示搜索效果。
|
5天前
|
存储 编解码
数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真
### 课题概述 分析DDS(数字频率合成器)量化性能的MATLAB仿真,研究累加器、截位和DAC位宽对频谱的影响。 ### 核心程序 在MATLAB 2022a中,使用相位映射、量化码本和频偏分析函数,比较了10bit DAC位宽截取、无截取以及相位位宽截取的频谱特性。 ### 系统原理 DDS利用相位累加器、波形查找表、DAC和LPF生成精确频率信号。相位累加器的位数决定频率分辨率和杂散性能,量化和非线性影响信号质量。 ### 分析重点 频率分辨率与相位累加器位数相关,杂散和噪声性能受相位截断、幅度量化及DAC非线性影响。提高这些参数能提升DDS输出质量。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
```markdown 探索烟草香型分类:使用Matlab2022a中的BP神经网络结合小波变换。小波分析揭示香气成分的局部特征,降低维度,PCA等用于特征选择。BP网络随后处理这些特征,以区分浓香、清香和中间香型。 ```
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真
使用MATLAB2022a,应用蛙跳优化算法(SFLA)调整神经网络权重,提升预测精度,输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测,蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新,直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
摘要: 在MATLAB 2022a中,对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222",优化后为"Tttttttt333444",明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化(PSO)和长门控循环单元(GRU)网络,利用PSO优化GRU的超参数,提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解,而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程,包括使用'adam'优化器和超参数调整,最终评估并保存预测结果。
15 0
|
7天前
|
算法 安全
基于龙格库塔算法的SIR病毒扩散预测matlab仿真
该程序使用龙格库塔算法实现SIR模型预测病毒扩散,输出易感、感染和康复人群曲线。在MATLAB2022a中运行显示预测结果。核心代码设置时间区间、参数,并定义微分方程组,通过Runge-Kutta方法求解。SIR模型描述三类人群动态变化,常微分方程组刻画相互转化。模型用于预测疫情趋势,支持公共卫生决策,但也存在局限性,如忽略空间结构和人口异质性。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于yolov2深度学习网络的昆虫检测算法matlab仿真,并输出昆虫数量和大小判决
YOLOv2算法应用于昆虫检测,提供实时高效的方法识别和定位图像中的昆虫,提升检测精度。核心是统一检测网络,预测边界框和类别概率。通过预测框尺寸估算昆虫大小,适用于农业监控、生态研究等领域。在matlab2022A上运行,经过关键升级,如采用更优网络结构和损失函数,保证速度与精度。持续优化可增强对不同昆虫的检测能力。![image.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/3tnl7rfrqv6tw_e760ff6682a3420cb4e24d1e48b10a2e.png)

热门文章

最新文章