基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

2.算法涉及理论知识概要
基于最小二乘（Least Squares, LS）算法的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）系统信道估计与均衡是一项关键技术，它在无线通信系统中扮演着重要角色。OFDM结合了QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）调制，能够在多径衰落信道中提供高效的频谱利用率和鲁棒性。

2.1 OFDM信号模型
在OFDM系统中，数据被分割成多个子载波，每个子载波上传输一个较低速的数据流。假设系统有N个子载波，发送的数据向量为s=[s0​,s1​,…,sN−1​]T，其中si​是子载波i上的数据符号。在发送端，通过IDFT（Inverse Discrete Fourier Transform, 离散傅里叶逆变换）将频域信号转换为时域信号：

2.2 信道模型
在无线信道中，信号会经历多径衰落。假设信道冲击响应为h(t)，则接收信号可以表示为：

   在OFDM系统中，通过在符号之间插入保护间隔（循环前缀CP）来克服多径效应。假设CP长度为τCP​，则接收信号可以表示为：

2.3 最小二乘（LS）算法
在OFDM系统中，通常使用导频符号来进行信道估计。假设在子载波上发送的导频符号为p=[p0​,p1​,…,pN−1​]T，则接收的导频符号为yp​。基于LS算法的信道估计可以表示为最小化残差平方和：

2.4 均衡器设计
在OFDM系统中，均衡器用于补偿信道的影响，恢复原始数据符号。基于LS估计的均衡器可以表示为：

   基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计与均衡是无线通信系统中的关键技术之一。通过合理的导频符号设计、准确的信道估计以及有效的均衡策略，可以显著提高系统的性能。随着通信技术的发展，未来的研究将进一步探索更高效的信道估计与均衡方法，以适应更复杂的无线环境。

3.MATLAB核心程序

errs=[];
for ij=SNRS
    ij
    R0   = awgn(T_final,ij,'measured');
    %串并变换
    R1   = reshape(R0,Len_FFT+Lcp,Symbs).';
    %去保护间隔
    for k= 1:Symbs
        for i=1:Len_FFT
            R2(k,i) = R1(k,i+Lcp);
        end
    end
    %FFT
    R3            = fft(R2,Len_FFT,2);
    R4            = R3(:,Carrs);
    %信道估计
    R4_signal     = R4(:,signal);
    R4_pilot      = R4(:,pilot);
    %信道估计
    Hch_LS2       = func_HLS_est(R4_pilot,PN_qpsk3,Symbs,Num_pilot,Num_carr,Step_pilot);
    %信道均衡
    R_bits        = R4_signal./Hch_LS2;
    %并串变换
    Rec_ps        = reshape(R_bits.',1,Len_pilot/Nsamp);
    %QPSK解调
    Rec_bits      = func_deQPSK(Rec_ps);
    errs          = [errs,length(find(tmps~=Rec_bits))];
end

BER1=errs/Len_pilot;
figure;
semilogy(SNRS,BER1,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
grid on;
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('OFDM+LS信道估计');


if AMPS==0
   save R1_0.mat  SNRS BER1
end
if AMPS==0.2
   save R1_1.mat  SNRS BER1
end
if AMPS==0.5
   save R1_2.mat  SNRS BER1
end
if AMPS==1
   save R1_3.mat  SNRS BER1
end
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