MIMO-OFDM通信系统仿真报告

i目录目录.................................................................................i摘要：............................................................................11，系统总论...................................................................12，OFDM调制和解调...................................................23，循坏前缀...................................................................44，信道估计...................................................................65，OFDM误码率分析...................................................86，总结与感想...............................................................97，主要程序附录.........................................................101MIMO-OFDM通信系统仿真摘要MIMO-OFDM是第四代通信系统中的核心技术，是结合OFDM和MIMO而得到的一种新技术。OFDM（正交频分复用技术）的核心能力就是将信道分成许多正交子信道，在每个子信道上进行窄带调制和传输，这样既减少了子信道之间的相互干扰，同时又提高了频率利用率。其实，就是指OFDM的抗多径衰落的能力。MIMO（多输入多输出）技术是目前最常见的无线技术之一，最早是由Marconi于1908年提出的，利用多天线来抑制信道衰落。本文的主要内容是涉及MIMO和OFDM的部分，讨论了它是实现原理和在瑞利信道中的MATLAB仿真效果。最后，给出了同时存在加性高斯白噪声下的误码率随着信噪比变化的仿真曲线。关键词：MIMO-OFDM，瑞利信道，QPSK调制，信道估计，MATLAB仿真。1，系统总论下图给出的是整个MIMO-OFDM通信系统的流程图：信源比特流QPSK调制MIMO-OFDM瑞利信道信道估计解MIMO-OFDM解QPSK信宿误码率（BER）计算AWGN图1，系统总体流程图从图中可以看到，这个通信系统大概包括信源编码、比特流形成、QPSK调制、MIMO-OFDM信号形成、瑞利信道和加性高斯白噪声、解MIMO-OFDM信号、解QPSK调制、信宿解码。其中信源编码部分主要是把信源要发送的字符串转换成ASCII码，比如我们要发送字符串'Hello',则其对应输出为‘0100100001100101011011000110110001101111’。QPSK和解QPSK部分是两个对应的模块，QPSK又叫4QAM它是信号星座调制中一种最简单的形式。QPSK调制后一个符号可以携带2个比特的信息，频带利用率可以将近提高1倍。MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)技术指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。2OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(MultiCarrierModulation)，多载波调制的一种。瑞利衰落信道（Rayleighfadingchannel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即衰落。并且其包络服从瑞利分布。这一信道模型能够描述有电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑无密集的城市环境。瑞利信道只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS,LineofSight）的情况，否则应使用莱斯衰落信道模型作为信道模型。信道估计，所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。如果信道是线性的话，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示，而好的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。至于具体的实现将在下面的章节具体分析。系统的其他部分是误码率的计算和信源解码，这部分不是本文的重点所以这里也不多做介绍。最后，整个系统的流程框图都介绍了一下，对于整个通信系统的仿真图和实验所需的主要代码将在后面给出。2，OFDM调制和解调OFDM发射机将信息比特流映射成一个PSK或QAM符号序列，之后将符号序列转换成N个并行符号流。每N个经过串、并转换的符号被不同的子载波调制。令[k]tX表示在第k个子载波上的第l个发送符号，0,1,2l……，，0,1,2,31kN……，。由于串、并转换，N个符号的传输时间扩展为sNT，它是单个OFDM符号的持续时间symT，即symsTNT。令,(t)lk表示在第k个子载波上的第l个OFDM信号：2(t),0tT,0,(t)jflTksymsymelk其他。（1）时间连续的通频带和基带信号可以分别表示为：1,001(t)Re[k](t)NlllklksymxXT（2）和12(tlT)00(t)[k]eksymNjflllkxX（3）在时刻,/,/,symsssymksymtlTnTTTNfkT对式（2），（3）中间连续的基带OFDM信号进行采样，可以得到相应的离散时间的OFDM符号：2ln/[n][k]e,0,1,2,3jNllxXn……，N-1（4）可以证明式（4）是PSK或QAM数据符号10[k]NlkX的N点IDFT，并且利用IFFT算法可以进行有效的计算。3考虑基带OFDM接收符号2(tlT)(t)[k]e,isymjftlsymsymsyXlTtlTnT。利用子载波间的正交性，可以重构元发送符号[k]tX：2(t)12(t)2(t)012(t)01[k](t)e1=X(t)ee1(t)e[k]ksymlsymksymtksymjkflTllsymNjflTjkflTtlsymNjkfflTtlisymlYydtTdtTXiydtTX（5）实际上，式是10[n]Nlny的N点DFT，并且说明利用FFT算法可以更有效地计算。如下图所示，频域信号Xk调制频率为/ksymfkT的子载波，其中子载波数量为6N，即0,1,2,3k，……,5。在接收机，利用子载波间的正交性，可以解调这些信号。注意，原来符号lXk的周期为sT，通过并行发射N个符号，使它的周期扩展至symsTNT。OFDM符号是N个并行符号的复合信号，其周期为symT。下图显示了所有子载波间正交性的一种典型实现。在发射机和接收机分别使用IFFT和FFT，可以实现这种多载波调制。图2，OFDM调制、解调图3，子载波的正交性实现43，循坏前缀OFDM的保护间隔有两种不同的插入方法。一种方法是补零（ZeroPadding,ZP）,即在保护间隔中填充零。另一种方法是利用循环前缀（CP）或循环后缀（CyclicSuffix,CS）实现OFDM符号的循环扩展（为了某种连续性）。将OFDM符号后部的采样复制到其前面，实现CP对OFDM符号的扩展。令GT为用采样数表示CP的长度，则扩展后的OFDM符号周期变为symsubGTTT。如图(4)所示为两个连续的OFDM符号，每一个符号的长度为symsubGTTT，其中CP的长度为GT。图(5)从时域和频域共同描述了OFDM信号，图(6)显示了多径信道对OFDM符号中某些子载波的ISI影响。从图(6)可以看到，如果CP的长度大于或等于多径信道的最大延迟，那么一个OFDM符号对下一个OFDM符号的ISI影响（虚线）将被限制在保护间隔中，因此不会影响下一个OFDM符号的FFT变换，其周期为subT。这意味着，只要保护间隔的长度大于多径信道的最大延时，就可以维持子载波的正交性。因为CP能够保证每个经历时延的子载波的连续性，所以在subT内每个子载波与其他子载波之间是正交的。也就是说，对于时延为0t的第一个OFDM符号，满足：0022010,subklTjfttjfttsubeekiT（6）对于延时为0sTT的第二个子载波信号，满足：0022010,subklsTjfttjfttTsubeekiT（7）图4，OFDM符号，采用CP图5，OFDM符号的时域、频域描述，采用CP5图6，多径信道对每个子载波的ISI影响现在，假设CP的长度不小于信道的最大时延，并且假设OFDM符号的FFT窗的起始点确定在保护间隔内，则OFDM接收机对接收到的采样信号10[n]Ntny进行FFT转换得到：12/0112/001112(nm)/N2/000[n]ee1eNjknNllnNNjknNlllnnNNNjjknNlitnnnlltYkyhmxnmznhmXieZkNHkXkZk（8）其中，,,llllXkYkHkk和Z分别表示第l个符号的第k个子载波上的发射符号、接收符号、信道的频率响应和频域噪声。式（8）中最后一行说明，在频域可以将OFDM系统看作输入符号与信道的频率响应的乘积。换句话说，在频域可以将OFDM系统等效为卷积过程。在没有噪声的情况下，[k]X[k],ltlYkH因此只需要用接收信号除以信道（即lllYkXkHk），就可以通过但抽头均衡器检测发射符号。对于卷积运算*，当[n]lltyxnhn时，lllDFTynDFTxnDFThn。因此，如果没有CP，那么[k]X[k]ltlYkH。事实上，对于循环卷积运算，当[n]lltyxnhn时，[k]X[k]ltlYkH。换句话说，在发射信号中插入CP，使得发射采样与信道采样满足循环卷积，因此可以在接收机得到[k]X[k]ltlYkH。6图7,多径信道对OFDM符号的影响；CP长度小于信道最大时延上述方法也是本文中所采用的方法，因为上面提到除了循环前缀还有补零和循环后缀，补零和循环后缀也有其相对应的技术，这里限于篇幅就不介绍了。其实这段中就已经提到了与信道估计相关的知识，更详细的介绍还要在下文占一定的篇幅。4，信道估计无线信道的特点有很多，其中有两大特点是多径性和时变性，如果系统采用空时编码的时候，要得到有效地解码，就要在接收端在准确知道信道特性的情况下，所以准确的信道估计在无线系统方面是非常重要的。由利用导频信息的需要性，将MIMOOFDM系统的信道估计算法分为：以训练序列或者是导频的信道估计算法为基础，从而有盲信道估计算法和半盲信道估计算法。要有一定的准则来制定这种算法，经常用到的准则是，最小二乘（LS）准则和最小均方误差（MMSE）准则。凭借导频信道估计：通过在发送的OFDM符号中插入导频（块状导频、梳状导频）信号，接收端根据导频位置处的接收信号估计出导频位置处信道频率响应，然后再根据内