m基于DM-OFDM-IM技术的索引OFDM调制解调系统的性能matlab仿真分析

简介: m基于DM-OFDM-IM技术的索引OFDM调制解调系统的性能matlab仿真分析

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

89043620d8520d4f217216b7d4174d3d_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
20ef194791f32678c774512b3782f6f2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
91f6e5151c25a6d994db2d2ea5885f45_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
随着无线通信技术的不断发展,人们对下一代移动通信系统提出了越来越高的要求。在这样的时代背景下,具有低峰均比,强频偏对抗能力和高能量效率的索引调制OFDM系统(Orthogonal Frequency Division Multiplexing with Index Modulation,OFDM-IM)逐渐引起学者们的关注。正交频分复用(orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,ofdm)技术在第四代移动通信系统中扮演着重要的角色。它子载波之间的正交性使各个子信道所经历的衰落相对平坦,再通过引入循环前缀来降低符号间干扰,具有频谱利用率高、抗多径效应好等特点,并且快速傅里叶变换为其提供了一种简单、低成本的实现方式。

2.1OFDM-IM索引调制系统
基于索引调制的OFDM(OFDM-IM,OFDM with Index Modulation)技术被提出,在频率选择性衰落信道上提升了系统的分集增益,特别是在较低频谱效率场景下能够有效降低系统的误比特率。在OFDM-IM方法中,特殊的索引信息传输方式以及索引结构的设计对分集增益的提高,引发了广泛的关注。如何通过索引结构的设计,取得比OFDM更低的误比特率以及更高的频谱效率成为了索引调制OFDM研究方向上的热点。

   但是,在高速场景下,子信道间的正交性会受到多普勒频移的破坏而引起载波间干扰,并且ofdm多个子信道信号叠加也会导致较高的峰均比,这些缺点时ofdm不适用于高速场景。而基于索引调制的正交频分复用(ofdm-im)技术将空间调制技术与传统的正交频分复用(ofdm)技术相结合,其思想是不仅激活子载波可以传输调制信号,而且可以传输其静默子载波的位置信息,从而弥补静默子载波不发送数据造成的损失。静默子载波的存在使得多普勒频移所带来的子载波间的干扰降低,使得系统对频偏不敏感。同时,大量静默子载波的存在又降低了整个输出符号的峰均比,这些优点使得索引调制技术成为5g研究热点之一。

   OFDM-IM是一种多载波索引调制技术,其在信号的频域加入了子载波块的功能,将多个子载波组合成一个子载波块,一个子载波块作为一个调制单元。每次发送过程中,只选择子载波块中的一个或者部分子载波进行激活并发送信息,其功能类似于基于频域的空间索引调制随机数。OFDM-IM技术的基本结构如下图所示:

06e75356bdee8f82ae508f7699949040_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    OFDM-IM技术和传统的OFDM技术不同之处在于其在调制阶段,加入了索引调制步骤,根据索引调制比特信息,通过映射关系表,选择子载波进行激活并发送相应的比特数据,而未被选择的子载波则处于静默状态。这些索引调制比特数据同时补偿未被激活的静默子载波产生的频谱利用率低的问题。而在OFDM-IM接收部分,则通过子载波块的检测模块来恢复出索引信息和数据符号信息。

   OFDM-IM索引调制系统相对于传统的OFDM系统而言,其最要区别在于被激活的子载波数量被降低,因此其对子载波数量相对于OFDM系统而言较为稀疏,那么其对频偏更加的不敏感。另外一方面,通过OFDM-IM索引调制技术,则可以在传统OFDM调制系统的基础上加入一个调制域,补偿未被激活的子载波带来的频谱利用率方面的损失,从而起到提高频谱利用率,提升系统误码率性能的需求。

2.2DM-OFDM-IM索引调制系统
DM-OFDM-IM(Discrete Multi-Tone Orthogonal Frequency Division Multiplexing with Index Modulation)索引调制技术是一种融合了正交频分复用(OFDM)和指数调制(Index Modulation,IM)的创新通信技术。它结合了OFDM的高频谱效率和IM的信息隐藏能力,为无线通信系统带来了新的可能性。在DM-OFDM-IM技术中,我们考虑一个具有N个子载波的OFDM系统。传统的OFDM系统中,每个子载波上都携带着信息,例如基础信息源的调制符号。然而,在DM-OFDM-IM中,除了基础信息源外,还引入了辅助信息源。这两种信息源通过索引调制方式进行传输。具体而言,DM-OFDM-IM系统中的每个子载波的状态(即携带基础信息源或辅助信息源)被称为“索引”,而每个子载波上的调制方式被称为“调制指数”。这样,DM-OFDM-IM技术利用了子载波的索引和调制指数来传输信息。

   相比之下,传统的OFDM-IM索引调制技术主要关注于调制指数的变化来传输信息。在OFDM-IM中,每个子载波的调制指数可以根据信息源的状态来选择。

DM-OFDM-IM索引调制技术的视线过程如下:

信息源分割与映射:将基础信息源和辅助信息源分别分割成块,并将基础信息源映射到OFDM子载波上。

辅助信息源编码:通过索引编码将辅助信息源映射到子载波的索引上。

OFDM调制:对每个子载波进行OFDM调制,将基础信息源和索引编码的辅助信息源进行叠加。

发送端:将调制后的信号发送到接收端。

接收端:接收到信号后,进行OFDM解调,分离基础信息源和索引。

索引解码:解析子载波的索引,还原辅助信息源。

信息恢复:将基础信息源和辅助信息源进行合并,从而恢复原始信息。

3.MATLAB核心程序

相关文章
|
28天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
28天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
140 68
|
6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。
272 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
|
6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。
161 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
|
6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。
137 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
|
9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)
|
9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)
|
9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)
|
9月前
|
供应链 算法
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)

热门文章

最新文章