基于SC-FDE单载波频域均衡MQAM通信链路matlab仿真,包括帧同步,定时同步,载波同步,MMSE信道估计等

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印):


仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。


2.算法涉及理论知识概要

完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现,包括UW序列的设计、QAM调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节。本文首先介绍了SC-FDE通信系统的基本原理和频域均衡的概念,然后详细介绍了各个环节的设计和实现步骤,并通过仿真实验验证了系统的可行性和性能。最后,对系统的优化和拓展进行了讨论,为进一步提高系统的性能和应用到更广泛的通信领域中提供了思路。


SC-FDE是一种常见的OFDM调制方式,它可以将数据分成多个子载波进行传输,从而实现高效的数据传输。在SC-FDE中,采用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真,提高系统的传输性能。本文旨在介绍完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现,包括UW序列的设计、QAM调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节,以验证系统的可行性和性能。


2.1 单载波频域均衡

在SC-FDE中,使用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真,提高系统的传输性能。具体来说,单载波频域均衡可以通过在接收端对接收信号进行频域均衡,消除信道对信号的影响,从而提高系统的可靠性和传输速率。在频域均衡中,通常使用MMSE等算法进行信道估计和均衡,以提高均衡的精度和准确性。


2.2 UW序列

UW序列是一种常见的同步序列,它可以用于帧同步、定时同步和载波同步等环节。在SC-FDE通信系统中,需要使用UW序列进行同步,以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列的长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择,通常采用二进制序列或者伪随机序列。


在SC-FDE通信系统中,需要使用UW序列进行同步,以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列通常采用二进制序列或者伪随机序列,其长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择。在本文中,我们采用长度为32的二进制UW序列,


2.3 帧同步、定时同步和载波同步

在SC-FDE通信系统中,需要进行帧同步、定时同步和载波同步等环节,以确保接收端能够正确地解码接收到的信号。帧同步是指接收端能够识别传输帧的开始和结束,定时同步是指接收端能够正确地识别信号的时序,载波同步是指接收端能够正确地识别信号的频率。这些同步环节通常使用UW序列或者导频序列进行实现,以确保接收端能够准确地识别信号的时序和频率。


2.4 MMSE信道估计

在SC-FDE通信系统中,需要对信道进行估计和均衡,以消除信道对信号的影响。常用的信道估计算法包括最小二乘(LS)法、最小均方误差(MMSE)法和最大似然(ML)法等。在SC-FDE中,使用MMSE算法可以实现更加精确和准确的信道估计和均衡,从而提高系统的传输性能。


3.MATLAB核心程序

global modtype;

modtype  = 5;


if modtype  == 1;%1:16qam

NAME = '16QAM';

end

if modtype  == 2;%2:32qam

NAME = '32QAM';

end

if modtype  == 3;%3:64qam

NAME = '64QAM';

end

if modtype  == 4;%4:128qam

NAME = '128QAM';

end

if modtype  == 5;%5:256qam

NAME = '256QAM';

end


SNR      = 40;



%UW长度

LEN_UW   = 64;  

%数据长度

LEN_data = 448;  

%FFT长度

LEN_fft  = LEN_data+LEN_UW;

% 数据帧数

LEN_frame= 32;     

%数据负载

if modtype  == 1;%1:16qam

data = randi([0 15],LEN_data*LEN_frame,1);  

end

if modtype  == 2;%2:32qam

data = randi([0 31],LEN_data*LEN_frame,1);  

end

if modtype  == 3;%3:64qam

data = randi([0 63],LEN_data*LEN_frame,1);  

end

if modtype  == 4;%4:128qam

data = randi([0 127],LEN_data*LEN_frame,1);  

end

if modtype  == 5;%5:256qam

data = randi([0 255],LEN_data*LEN_frame,1);  

end


%qam

Dmap_qpsk= func_qam(data,LEN_data,LEN_frame);


figure;

subplot(231);

plot(real(Dmap_qpsk),imag(Dmap_qpsk),'b*');

title([NAME,'星座图']);

a_dw            = downsample(Rdata,Samples,2);  


%帧同步

Frame_N          = length(Rdata_dw2)-LEN_UW;

Frame_peaks      = func_frame_syn(Rdata_dw2,UW,LEN_UW,Frame_N);   



%定时同步

Time_N           = length(Rdata_dw2)-LEN_ud-LEN_UW;

Time_N2          = LEN_UW+LEN_data;

.........................................................


%载波同步

Time_idx         = Time_syn;

.................................


%% 绘图

% 帧同步

figure;

subplot(311);

Time_idx=1:1:Frame_N;

plot(Time_idx,Frame_peaks(Time_idx));

hold on

plot(Time_syn,Frame_peaks(Time_syn),'r*');

grid on;

title([NAME,'帧同步后相关峰']);

xlabel('定点d');




% 定时同步

subplot(312);

Time_idx=1:1:Time_N;

plot(Time_idx,M(Time_idx));

grid on;

title([NAME,'定时同步后相关峰']);

xlabel('定点d');




%信道频偏估计与补偿

[Time_synC,PC,RC,MC] = func_time_syn(Rdata_dw3,LEN_UW,Time_N,Time_N2);

subplot(313);

Time_idx=1:1:Time_N;

plot(Time_idx,MC(Time_idx));

grid on;

title([NAME,'频偏补偿后相关峰']);

xlabel('定点d');

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