CO-OFDM通信系統(tǒng)中不同調(diào)制方式性能分析資料

PAGE23CO-OFDM通信系統(tǒng)中不同調(diào)制方式性能分析摘要隨著數(shù)據(jù)業(yè)務的快速發(fā)展，對無線通信技術有著越來越高的數(shù)據(jù)速率需求。伴隨著數(shù)據(jù)速率的不斷提高，多徑效應引起的碼間串擾對通信系統(tǒng)的性能會產(chǎn)生很大的影響。信道均衡技術是經(jīng)典的抗碼間串擾技術，但當數(shù)據(jù)傳輸速率非常高時，在設計上存在較多抽頭的問題。此時，具有高效低復雜度且能很好地對抗碼間干擾的OFDM技術則變得越來越受研究者的青睞，它已成為第四代移動通信系統(tǒng)的核心技術，也將是下一代寬帶接入網(wǎng)的核心技術。隨著對OFDM技術的廣泛需求，OFDM信號調(diào)制解調(diào)的研究和學習也就變得相關重要。本文首先介紹了OFDM基本原理，基于此理解又對CO-OFDM進行了簡單介紹，相干光正交頻分復用(CO-OFDM)技術是一種可以大幅度提高接收靈敏度，以及又能靈活同時并且高效的利用頻譜資源，同時還具有比較好的抗色散功能。通過對原理的理解，設計調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)框架，包括OFDM射頻發(fā)送模塊、電光上調(diào)制模塊、光鏈路模塊、光電下調(diào)制模塊這4個模塊，并在MATLAB中進行了模塊仿真，驗證模塊設計的可行性。重點介紹了OFDM射頻發(fā)送模塊的設計和實現(xiàn)，本文主要對CO-OFDM通信系統(tǒng)中采用QPSK與其他不用階的QAM調(diào)制，研究其對通信系統(tǒng)Q值和誤碼性能影響的分析和總結。關鍵詞：OFDM，CO-OFDM，頻譜資源，Q值，QAM，誤碼性能

DifferentmodulationperformanceCO-OFDMcommunicationsystemanalysisABSTRACTWiththequickdevelopmentofdataservices,ithasabiggerneedofdatatransferrate.Asthedatatransferratebecomesfast,theinter-symbolinterferencecausedbymultipatheffectwillhavequitebadeffectonthequalityofthetelecommunicationsystem.Thechannelequalizerisaclassictechnologytoeliminatetheinter-symbolinterference,butwhenthedatatransferrateisquitehigh,therewillbeabigprobleminthenumberofequalizer.OFDMisanattractivemulti-carriermodulationtechniquewhichhassomeadvantageswithanti-multipathfading,makefulluseofspectrumresources,simplestructures,easytoimplementandsoon,soithasbeenwidelyusedinmanyareas.Itisthecentraltechnologyofthefourthgenerationtelecommunicationsystemanditalsowillbethecentraltechnologyofthenextgenerationbroadbandaccessnet.WiththewidelyuseofOFDM,learningandstudyingofOFDMtelecommunicationmodembecomenecessary.ThispaperintroducesthebasicprinciplesofOFDM,basedonthisunderstandingandforCO-OFDMabriefintroduction,coherentopticalorthogonalfrequencydivisionmultiplexing(CO-OFDM)technologyisawaytosignificantlyimprovereceiversensitivity,butalsoflexibleandatthesametimeandefficientuseofspectrumresources,butalsohasgoodresistancetodispersionfunction.Throughtheunderstandingoftheprinciples,modulationanddemodulationsystemdesignframework,includingOFDMradiotransmissionmodule,theelectro-opticmodulatormodule,opticallinkmodule,opticalmodulationmoduleunderthesefourmodules,andthemodulesintheMATLABsimulation,verificationmoduledesignfeasibility.FocusesonthedesignandimplementationofOFDMradiotransmissionmodule,thepaperfocusesonCO-OFDMcommunicationsystemusingQPSKandQAMmodulationorderwithouttheother,tostudytheeffectsofQandcommunicationsystemBERperformanceanalysisandsummary.KeyWords:Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM),Coherent-Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing(CO-OFDM),SpectrumResources,Qvalue,QuadratureAmplitudeModulation(QAM),BERperformance目錄TOC\o"1-2"\h\z\t"標題3,3"摘要 IABSTRACT II第一章緒論 11.1課題研究背景和意義 11.2OFDM技術的發(fā)展歷程和應用狀況 21.2.1OFDM技術的發(fā)展歷程 21.2.2OFDM技術的應用狀況 21.2.3OFDM技術優(yōu)點與缺點 31.3相干光正交頻分復用技術（CO-OFDM）的應用 41.4本文的主要工作和篇章結構 4第二章CO-OFDM系統(tǒng)的基本原理 62.1CO-OFDM系統(tǒng) 62.2CO-OFDM系統(tǒng)中相位噪聲 72.3本章小結 8第三章基于OptiSystem和MATLAB下的 CO-OFDM仿真 93.1CO-OFDM系統(tǒng)框圖 93.2MATLAB模塊的代碼 103.2.1發(fā)送端和接收端MATLAB代碼 103.2.2MQAM編解碼代碼 173.3MATLAB模塊的仿真結果 183.4本章小結 20第四章總結 214.1論文工作總結 214.2下一步工作方向及展望 21參考文獻 22附錄 23致謝 35浙江工業(yè)大學本科畢業(yè)設計論文浙江工業(yè)大學本科畢業(yè)設計論文PAGE1第一章緒論1.1課題研究背景和意義人類社會的飛速發(fā)展已經(jīng)離不開信息交流，同時隨著通信系統(tǒng)的迅猛發(fā)展和廣泛應用，人們不禁對通信系統(tǒng)的時效性還是對通信系統(tǒng)的容量和質(zhì)量同時也提出了越來越高的要求?；谶@樣的前提，建立一個可靠性高安全性高的通信系統(tǒng)已經(jīng)成為了當前社會的主要任務。當今無線通信系統(tǒng)的主要發(fā)展方向為個人化、寬帶化和分組化，提供高速率、高質(zhì)量的傳輸系統(tǒng)。但是，無線環(huán)境的復雜度又使得信道特性不理想，高速數(shù)據(jù)傳輸必將受到多徑效應的影響，從而使得數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量降低，與此同時，各種無線和移動通信系統(tǒng)中也普遍存在著碼間串擾的影響。為了滿足人們對高速數(shù)據(jù)業(yè)務的需求，必須采取措施來應對碼間干擾，信道均衡技術是典型的抗碼間干擾技術[1]，在很多通信系統(tǒng)中都得到過應用，然而隨著數(shù)據(jù)速率的不斷提高，這就要求設計具有幾十甚至上百個抽頭的均衡器，大大提高了均衡器的復雜度，這點在硬件設計方面以及成本方面都是不可取的。因此，低復雜度高傳輸數(shù)據(jù)且能抗多徑效應的OFDM技術，便得到了越來越多的研究者的關注。OFDM技術是一種多載波調(diào)制技術，各個子載波相互正交，且允許存在頻譜重疊，從而既減少了各個子載波之間的干擾，又提高了頻譜的利用率，與現(xiàn)今的通信系統(tǒng)在有限帶寬內(nèi)進行高速數(shù)據(jù)傳播的需求相當符合。隨著OFDM技術的不斷研究，應用越來越廣泛，它已經(jīng)成為第四代移動通信系統(tǒng)的核心技術，也將是下一代寬帶接入網(wǎng)的核心技術。此外，OFDM還易于結合空時編碼、分集、干擾抑制及智能天線等新技術，極大地提高了物理層信息傳輸?shù)目煽啃裕羰墙Y合其他自適應技術，可以對系統(tǒng)性能做到進一步的優(yōu)化[2]。為了實現(xiàn)更多更好的OFDM應用，對OFDM調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)進行不斷優(yōu)化和改進也成為了必然，本課題的研究意義也就體現(xiàn)在這里。1.2OFDM技術的發(fā)展歷程和應用狀況1.2.1OFDM技術的發(fā)展歷程在早期多載波調(diào)制系統(tǒng)是將高速信號調(diào)制到多個互不重疊的子信道上進行低速傳輸，然后再將這多個子信道的頻譜進行復用，這樣的做法有利于避免信道間的干擾，但是存在一定的頻譜浪費，不能高效地利用頻譜資源。在20世紀60年代中期R.W.Chang發(fā)表論文首次提出OFDM調(diào)制的思想：在高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中采用頻譜復用且允許子信道頻譜部分重疊來進行并行傳輸，其中每個子信道的信號傳輸速率與相鄰子信道的頻域間隔保持一致，從而可實現(xiàn)抗多徑效應、噪聲干擾，兼顧提高頻譜利用率的功能。此后不久，Saltzberg對OFDM的模型進行了性能分析，并在其論文中指出，OFDM應用的主要限制性因素是信道間干擾，因此，必須對其提出子信道必須相互正交的要求。1971年，WeinsteinS和EbertP發(fā)表論文，將DFT作為調(diào)制解調(diào)的一部分，應用到了多載波調(diào)制系統(tǒng)中，這樣大大促進了OFDM應用的可行性。利用此方法實現(xiàn)的OFDM調(diào)制，不但可以直接通過基帶處理得到OFDM，而且不需要子載波振蕩器組和相干解調(diào)器。后來采用FFT代替DFT的實現(xiàn)方式，大大提高了OFDM的調(diào)制解調(diào)效率，加以成熟的硬件設計技術，使得基于OFDM的應用成為現(xiàn)實。20世紀80年代初，Peled和Ruiz在OFDM的設計中提出了加入循環(huán)前綴的概念，這樣就可以通過對自身信號的周期擴展進行周期卷積從而避免子信道間的干擾，雖然循環(huán)前綴會占用一定的帶寬，但是相對它帶來的好處而言還是微不足道的。也是從80年代開始，OFDM技術開始廣泛應用到各種高速數(shù)據(jù)業(yè)務中。1.2.2OFDM技術的應用狀況就目前而言，OFDM技術被應用在很多重要的場合中。OFDM技術首先在廣播式視頻和音頻領域之中得到廣泛應用，包括數(shù)字視頻廣播（DVB）系統(tǒng)，數(shù)字音頻廣播（DAB）系統(tǒng)以及高清晰度電視（HDTV）中。無限局域網(wǎng)（WLAN）包括IEEE802.11a和HiperLAN也是采用OFDM調(diào)制技術，1998年7月，OFDM技術被選為WLAN（5GHz工作頻段）的物理層接入方案，這是分組業(yè)務通信中第一次采用OFDM技術。目前，Wi-MAX（WorldInteroperbilityforMicrowaveAccess）技術[3]作為一項無線城域網(wǎng)（WMAN）技術正日益受業(yè)界的重視，它的最新標準IEEE802.16d及后續(xù)的802.16e都會采用OFDM技術。從頻譜利用角度來看，基于碼分多址的第三代移動通信系統(tǒng)的性能沒有很大的改善，因此OFDM技術以其高頻譜利用率的特性被推薦為下一代蜂窩移動通信系統(tǒng)的核心調(diào)制方式的可能性極大。隨著OFDM技術的不斷發(fā)展和研究，它也出現(xiàn)了其他的一些形式,比如用于寬帶信號處理的W-FDMA技術（Wide-bandOFDM，寬帶正交頻分復用），用于信號處理方面的VOFDM技術(VectorOFSM,矢量正交頻分復用)，用于接入網(wǎng)方面的OFDMA技術（OFDMAccess，正交頻分復用接入）等。同時，OFDM技術與其他技術的結合也變得越來越密切，在無線通信系統(tǒng)中涌現(xiàn)出大量的混合型通信技術，比如CDMA、TDMA、FDMA等技術結合OFDM技術形成的R-OFDM(RandomizedOFDM,隨機正交頻分復用)技術，小波理論結合OFDM形成的Wavelet-OFDM技術等，都在無線通信系統(tǒng)中得到了廣泛的應用。為了讓系統(tǒng)性能得到進一步的優(yōu)化，還可以將OFDM技術和一些自適應技術結合起來使用。這些技術綜合使用共同促進無線通信系統(tǒng)的發(fā)展，使得無線通信系統(tǒng)的性能變得更加強大，更加滿足人們的通信需求?？傊琌FDM技術的應用前景是相當廣闊的，因而對OFDM技術進行不斷研究也是必然的。1.2.3OFDM技術優(yōu)點與缺點（1）OFDM技術的優(yōu)點：由于OFDM技術可以有效的克服多徑效應，所以很大程度上改善了系統(tǒng)的傳輸誤碼率。在OFDM技術中，信道是由許多相互正交的且每個子信道并行傳輸?shù)淖有诺澜M成的，從而能夠有效避免信號波形間的相互干擾，從而很大程度上的改善頻譜效率。將OFDM技術已經(jīng)擴展頻譜，更大的系統(tǒng)容量和抗多徑干擾強的能力，可以實現(xiàn)在移動信道和多路徑的要求。從實現(xiàn)數(shù)據(jù)的變速和高速綜合傳輸功能可以知道FDM技術可以自由配置系統(tǒng)容量以及功率。OFDM技術可以對傳輸介質(zhì)上通信特性的異動實時監(jiān)控。能夠靈活的控制載波的接受，從而保障通信的穩(wěn)定。抗窄帶干擾和抗脈沖干擾是OFDM系統(tǒng)的特性。（2）OFDM的缺點：OFDM信號是多個子信道的信號和，可能會出現(xiàn)較大的峰值功率，這就要求射頻放大器的線性度很高，否則就會大大地降低放大器的功率效率。正交品分復用系統(tǒng)它對相位噪聲還有的頻偏反應比較敏感。這主要是因為OFDM技術是依靠各個子載波之間嚴格的正交性來區(qū)分各子信道的。但是相位噪聲還有頻偏會對各子載波之間的正交性產(chǎn)生嚴重影響。總而言之，OFDM技術的三個基本點就是：多載波調(diào)制、載波正交和頻譜重疊，不論是OFDM的優(yōu)點還是缺點，都是圍繞著三個基本點展開的。研究者在要做的就是在維持優(yōu)勢的基礎上進行性能優(yōu)化和技術拓展，結合相關的通信技術來克服劣勢對系統(tǒng)性能的影響。1.3相干光正交頻分復用技術（CO-OFDM）的應用相干光正交頻分復用技術是一種在告訴長距離傳輸系統(tǒng)中的心得復用技術，它有著OFDM和相干檢測的雙重優(yōu)點，不但能夠有效地抵抗色度色散和PMD（偏振膜色散），還能有效地提高頻譜利用率，同時也可在利用當前的網(wǎng)絡基礎設施升級，因此在當前高速，長距離，大容量的通信系統(tǒng)中有著廣闊的發(fā)展前景。當初最早是Dixon將OFDM引入到光通信領域的，他首先提到了將OFDM信號加入到多模光纖中進行傳輸。在之后的幾年，大量的O-OFDM的研究開始進入了學者們的視野。它是一種繼承了光纖通信技術和數(shù)字信號處理的長處的新的通信技術，可以對傳輸過程中光鏈路和偏振膜色散產(chǎn)生高效的抵抗，同時能夠提高通信系統(tǒng)的頻譜利用率。為了再進一步的延長通信系統(tǒng)的傳輸距離增加系統(tǒng)的傳輸容量，在以此為前提的情況下提出了相干光通信系統(tǒng)。1.4本文的主要工作和篇章結構本文的主要工作是：基于對OFDM通信系統(tǒng)調(diào)制解調(diào)原理的理解，在OptiSystem9.0中搭建CO-OFDM系統(tǒng)對不同調(diào)制方式進行進行聯(lián)合方針分析結果。本文的篇章結構大致安排如下：第1章，緒論部分，介紹了課題的研究背景和意義，介紹了OFDM技術的歷史發(fā)展、應用狀況和優(yōu)缺點，同時對CO-OFDM通信系統(tǒng)做了簡要介紹。第2章，詳細分析CO-OFDM系統(tǒng)和其基本原理，簡要介紹了在OptiSystem中的框圖設計。第3章，主要介紹了基于OptiSystem的OFDM系統(tǒng)實驗框架，對四個模塊做了簡單的功能介紹，給出了部分MATLAB代碼，同時對仿真結果也作了簡要分析。第4章，主要總結論文所做的工作，以及研究過程中所遇到的問題，獲得的經(jīng)驗和體會。提出了本課題有待于進一步深入研究的方向，并展望該領域的發(fā)展前景。第二章CO-OFDM系統(tǒng)的基本原理本章中涉及CO-OFDM系統(tǒng)的基本原理，以及在OptiSystem中的系統(tǒng)框架的設計實現(xiàn)。2.1CO-OFDM系統(tǒng)CO-OFDM系統(tǒng)主要包括兩大部分，電域部分和光域部分。電域部分的RFOFDM(射頻OFDM)發(fā)送端,RFOFDM(射頻OFDM)接收端在MATLAB中進行處理；光域部分的RTO(RF—To—Optica1)上變頻器、光傳輸鏈路、OTR(Optical—To—RF)下變頻器在光學仿真軟件OPTISYSTEM中仿真[4]。系統(tǒng)中，光纖采用標準單模光纖(SSMF)。圖2-1CO-OFDM傳輸系統(tǒng)框圖從上圖CO-OFDM傳輸系統(tǒng)框圖可以看出，在射頻的發(fā)送端進行了串/并轉換，M-QAM的調(diào)制,快速傅里葉逆變換和加入保護間隔。在射頻的接收端進行了并/串轉換，M-QAM的解調(diào)，快速傅里葉變換和消除保護間隔。在電光轉換模塊中將RF（射頻域）的Q路和I路的電信號轉換為光纖中的光信號進行傳輸。在光電轉換模塊中利用光的相干檢測法，將光信號轉換為電信號。圖2-2Optisystem搭建的CO-OFDM系統(tǒng)結構框圖在接收端接收到的基帶信號可以記作如下：(2-1)(2-2)式中：分別表示接收發(fā)送的信號是光載波和本振光的頻率差是由發(fā)送端和接收端相位不同步產(chǎn)生的相位噪聲表示加性高斯噪聲信號；表示整個信道的沖激響應主要包含相干光發(fā)送端沖激響應接收端沖激響應以及光纖鏈路的沖激響應；符號“”表示卷積[5]。假設接收端和發(fā)送端的差頻為零，既無相位噪聲，由于OFDM是由快速傅里葉變換和逆快速傅里葉變換實現(xiàn)的，發(fā)送端和接收端的信號可以有他的取樣符號來代替，既有(2-3)(2-4)式中：分別表示接收端/發(fā)送端第K個載波上的第i個取樣符號；表示子信道上的第i個取樣值；是包含色散的光纖的頻率響應，他可以描述為(2-5)(2-6)則我們知道信道估計的任務就是測試信道的沖激響應或傳輸函數(shù)。通過在接收端接收到的信號和信道估計值恢復發(fā)送端的數(shù)據(jù)。很明顯，信道估計的質(zhì)量將決定決定通信系統(tǒng)的可靠性。2.2CO-OFDM系統(tǒng)中相位噪聲相位估計的方法有很多，如基于最大似然法[6]、導頻子載波、數(shù)據(jù)子載波等。以下所考慮的CO-OFDM系統(tǒng)為但偏振傳輸系統(tǒng)，所以他的基帶電信號模型可以表示為(2-7)其中，j是虛數(shù)單位，是第i個OFDM符號的第K個子載波承載的復數(shù)符號位子載波數(shù)，是子載波見得頻率間隔，是脈沖波形函數(shù)，是光載波頻率[7]。傳輸后的信號經(jīng)過光橋接器(OpticalHybrid)和平衡接收機(BalanceReceiver)輸出的電信號為[8-10](2-8)其中，為第k個子載波所對應的時延：(2-9)D是光線的色散參數(shù)，L是信號的傳輸距離，是系統(tǒng)的工作波長，c是真空中光播的速度。和分別為發(fā)射端和接收端激光所引入的相位波動，是加性高斯白噪聲。CO-OFDM的主要問題是本地振蕩器的相位噪聲。它對系統(tǒng)性能的影響遠大于熱噪聲[11]。采用低功率射頻導頻來復原接收機的相位噪聲損耗。即在發(fā)送端OFDM邊帶中間插入一個射頻導頻．它受到的相位噪聲干擾與OFDM信號一樣，因此在接收端可以從導頻中得到相位失真信息。該方案最大的好處是導頻可以放在OFDM信號的中間．因此不需要把額外的光邊帶分配給射頻導頻。此外．在接收端不需要額外的硬件．因為射頻導頻可以用檢測OFDM信號的硬件來檢測。通過這種方案實現(xiàn)了4160kmSSMF的25.8Gb/s長距離傳輸[12]。2.3本章小結詳細分析CO-OFDM系統(tǒng)和其基本原理，簡要介紹了在OptiSystem中的框圖設計。第三章基于OptiSystem和MATLAB下的 CO-OFDM仿真3.1CO-OFDM系統(tǒng)框圖有了以上的分析，本章重點將放在OptiSystem9.0中搭建的CO-OFDM系統(tǒng)。如圖3.1所示，整個系統(tǒng)框圖分為四部分：OFDM射頻發(fā)送模塊、電光上調(diào)制模塊、光鏈路模塊、光電下調(diào)制模塊。圖3-1利用OptiSystem搭建的CO-OFDM系統(tǒng)框圖OFDM射頻發(fā)送模塊中基帶OFDM信號又Matlab模塊里的程序?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)生，也就是將隨機產(chǎn)生的二進制序列經(jīng)過MQAM的調(diào)制，再通過快速傅里葉逆變換后添加保護間隔，將數(shù)據(jù)的實部和虛部分別上傳到AWG（任意波形發(fā)生器）進行D/A轉換，便形成了正交頻分復用射頻信號，然后兩路信號分別進入一個光學I/Q調(diào)制器（它是由一對并行雙臂的馬赫增德爾調(diào)制器（Mach-ZehnderModulator）所組成）的I端口和Q端口，直接將射頻OFDM調(diào)制到光域上。在電光轉換模塊中是將射頻發(fā)送模塊傳輸過來的電信號轉換為光信號進行傳輸?shù)?。因為在傳輸過程中信號會產(chǎn)生衰減和損耗，為了延長傳輸距離同時增強信號的質(zhì)量，便在此模塊中增加了光放大器和光濾波器。同時還在這個模塊中還使用了光相干檢測方法，利用平衡式雙檢測器進行電光轉換。光鏈路用來作為模擬光纖的傳輸系統(tǒng)，在接收端即光電下調(diào)制模塊，同樣采用相干檢測的方式將接收到的光信號轉換為基帶信號傳輸。信號光和本地振蕩器共同產(chǎn)生的本振光在通過混頻器的相互作用后，光場發(fā)生了干涉，這便是相干檢測方式。然后根據(jù)本振光頻率與信號頻率是否相同分為零差檢測與外差檢測，前者光電轉換后直接變?yōu)榛鶐盘?，實現(xiàn)要求較高，后者經(jīng)過光電轉換后，得到中頻信號，再經(jīng)過二次解調(diào)得到基帶信號[13]。3.2MATLAB模塊的代碼3.2.1發(fā)送端和接收端MATLAB代碼發(fā)送端代碼：%設置參數(shù)size_fft=1024;%設置fft點數(shù)為256此處的采樣頻點數(shù)對matlab仿真出的星座圖效果影響明顯4QAM=102416QAM=25632QAM=12864QAM=64F_int=1;%設置導頻間隔,G=1/8;%設定前綴比例，1024/8=128，即有128個循環(huán)前綴globalqamq;qamq=4;%QAM4,qamq=2;QAM16,qamq=4;QAM32,5;64,6;此處為調(diào)用不同的QAM調(diào)制，qamq=4，即本課題才用到是QAM16的調(diào)制方式，具體的MATLAB實現(xiàn)在附錄中給出。binary=InputPort1.Sequence;%將Optisystem輸入數(shù)據(jù)1的序列賦值到binary變量globalpilot_signal;%導頻globalpilot_signalff;%導頻globalO_N;%符號數(shù)globalpsymbol;%導頻globalinputbi;inputbi=binary(1:length(binary));%使用到的序列，不一定全用。Q=Parameter1;%設置采樣比特Ifqamq==2data_in=QAM_code4(binary);%4QAMelseifqamq==4data_in=QAM_code16(binary);%16QAMelseifqamq==5data_in=QAM_code32(binary);%32QAMelseifqamq==6data_in=QAM_code64(binary);%64QAMendO_N=2^nextpow2(length(data_in)/size_fft*2/2);%符號數(shù)pilot_signal=zeros(size_fft/F_int/2,O_N);%申明數(shù)據(jù)格式。pilot_signalff=zeros(size_fft/F_int,O_N);data_xx=zeros(size_fft*2,O_N);psymbol=data_in(1:size_fft/2);%記錄經(jīng)過QAM編碼后的數(shù)據(jù)。%對各符號處理，fori=1:O_Ndata_tt=data_in(size_fft*i/2-size_fft/2+1:size_fft/2*i);%每個符號取一半（512）數(shù)據(jù)，因為要補0.pilot_signal(:,i)=data_tt(1:F_int:size_fft/2);%記錄每個符號的數(shù)據(jù)data_t2=[data_tt(1:size_fft/4)zeros(1,size_fft/2)data_tt(1+size_fft/4:size_fft/2)];%插0.carriers=(ifft(data_t2,size_fft)*size_fft).';%IFFT，進行快速傅里葉逆變換pilot_signalff(:,i)=carriers;%記錄IFFT后的數(shù)據(jù)data_xx(:,i)=[carriers(size_fft-size_fft*G+1:size_fft);carriers;zeros(size_fft-size_fft*G,1)];%插入循環(huán)前綴endu1=data_xx(:).';%轉置saveD:\opt\tx%保存數(shù)據(jù)，方便查看uu=interp(u1,length(binary)*Q/length(u1));%線性差值，uu長度要與optisystem匹配，DACu1=real(uu);%實部u2=imag(uu);%虛部RF_length=length(uu);%計算射頻OFDM的長度OutputPort1=InputPort2;fori=1:RF_lengthOutputPort1.Sampled.Signal(i)=u1(i);%輸出結果到optisystemendOutputPort2=InputPort2;fori=1:RF_lengthOutputPort2.Sampled.Signal(i)=u2(i);%輸出結果到optisystemend%p0i1=InputPort1;%p0i2=InputPort2;%p0o1=OutputPort2;%p0o2=OutputPort2;接收端代碼%設置參數(shù)size_fft=1024;%fft點數(shù)4QAM=102416QAM=25632QAM=12864QAM=64F_int=1;%導頻間隔G=1/8;%前綴比例u3=InputPort1.Sampled.Signal;%將Optisystem輸入數(shù)據(jù)采樣序列賦值到RF_signal變量u4=InputPort2.Sampled.Signal;%OutputPort1=InputPort1;Q=Parameter1;%采樣比特globalO_N;globalpilot_signal;%導頻，本課題采用盲估算，只用來計算信道轉移矩陣的初始值。globalpsymbol;%導頻uur=u3+u4*1j;%實部，虛部合并errq=length(uur)/O_N/size_fft/2;%長度修正，軟件問題。f_n=size_fft/F_int/2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%data_r=uur(1:errq:length(uur));%進行間隔為Q的抽樣，與調(diào)制匹配，ADC%數(shù)據(jù)格式聲明data_r2=zeros(size_fft/2,O_N);data_r2t=zeros(size_fft/2,O_N);data_r2tDM=zeros(size_fft/2,O_N);data_r3=zeros(size_fft/2,O_N);Hf=zeros(f_n,O_N);cel=zeros(f_n,O_N);cel1=zeros(1,O_N);cel2=zeros(1,O_N);data_r4=zeros(size_fft/2,O_N);data_pi=zeros(size_fft/2,O_N);data_rt=zeros(size_fft,O_N);data_r5t=zeros(O_N,size_fft*qamq/2);data_r5p=zeros(size_fft/2,O_N);celr5=zeros(size_fft/2,O_N);cel1r5=zeros(1,O_N);cel2r5=zeros(1,O_N);S=zeros(f_n,O_N);NewHf=zeros(f_n,O_N);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%data_r1(:,1)=data_r(size_fft*G+1:size_fft+size_fft*G);%去循環(huán)前綴data_rt(:,1)=fft(data_r1(:,1),size_fft)/size_fft;%FFTdata_r2(:,1)=[data_rt((1:size_fft/4),1);data_rt((1+size_fft/4*3:size_fft),1)];%去0f_data=data_r2(1:F_int:size_fft/2,1);%記錄導頻對應的接受數(shù)據(jù)Htemp=data_r2(:,1)./(psymbol.');%LS計算頻響H=zeros(size_fft/2,1)+mean(Htemp);%去均值，待定，可以去掉oldHf=f_data./pilot_signal(:,1);%第一個符號時的信道頻響data_r3(:,1)=data_r2(:,1)./H;%還原發(fā)送信號data_r4(:,1)=data_r3(:,1);%第一個數(shù)據(jù)，所以不變，直接賦值cel2(1,1)=0;%第一個數(shù)據(jù)，自己和自己比較，相位差為0%對后面的數(shù)據(jù)進行處理fork=2:O_Ndata_r1(:,k)=data_r(2*size_fft*k-2*size_fft+size_fft*G+1:2*size_fft*k-size_fft+size_fft*G);%去循環(huán)前綴data_rt(:,k)=fft(data_r1(:,k),size_fft)/size_fft;data_r2(:,k)=[data_rt((1:size_fft/4),k);data_rt((1+size_fft/4*3:size_fft),k)];%原始星座圖f_data=data_r2(1:F_int:size_fft/2,k);NewHf(:,1)=oldHf;data_r3(:,k)=data_r2(:,k)./NewHf(:,1);ifqamq==2data_r5t(k,:)=de_QAM_code4(data_r3(:,k));%解碼data_r5p(:,k)=QAM_code4(data_r5t(k,:)).';%判決得到的星座elseifqamq==4data_r5t(k,:)=de_QAM_code16(data_r3(:,k));data_r5p(:,k)=QAM_code16(data_r5t(k,:)).';elseifqamq==5data_r5t(k,:)=de_QAM_code32(data_r3(:,k));data_r5p(:,k)=QAM_code32(data_r5t(k,:)).';elseifqamq==6data_r5t(k,:)=de_QAM_code16(data_r3(:,k));data_r5p(:,k)=QAM_code16(data_r5t(k,:)).';endHf(:,k)=data_r2(:,k)./data_r5p(:,k);%得到當前第k個信道的及時信道估計fori=1:k-1%對過去的k-1個信道估計值做滑Hf(:,1)=oldHf;動平均，NewHf作為下個信道的S(:,1)=S(:,1)+Hf(:,i)*exp(1j*cel2(1,i));信道估計值endNewHf(:,1)=S(:,1)/k;cel(:,k)=Hf(:,k)./Hf(:,k-1);%計算相位差cel1(1,k)=mean(angle(cel(2:(size_fft/2),k)));cel2(1,k)=cel1(1,k)+cel2(1,k-1);data_r4(:,k)=data_r3(:,k)*exp(-1j*cel2(1,k));%補償相位噪聲endRF_length=length(uur);data_out1=[data_r4(:)];ifqamq==2%調(diào)用對應的解調(diào)模塊，本課題data_out=de_QAM_code4(data_out1);%4QAM采用的QAM16解碼子程序在elseifqamq==4附錄中給出data_out=de_QAM_code16(data_out1);%16QAMelseifqamq==5data_out=de_QAM_code32(data_out1);%32QAMelseifqamq==6data_out=de_QAM_code64(data_out1);%64QAM1.25GHzendQt=RF_length/length(data_out);fori=1:length(data_out)binary_out((Qt*(i-1)+1):Qt*i)=data_out(i);%將數(shù)字比特變成模擬信號ender=zeros(1,length(data_out));k=0;fori=1:length(data_out)ifinputbi(i)~=data_out(i)k=k+1;ender(i)=k/i;endsaveD:\opt\rxfigure(1)plot(real(data_r2(2:(size_fft/2),:)),imag(data_r2(2:(size_fft/2),:)),'r.');%輸出均衡前的QAM輸出title('%輸出均衡前的QAM輸出');figure(3)plot(er,'b-');title('誤碼率曲線');holdon;figure(4)plot(real(data_r4(2:(size_fft/2),:)),imag(data_r4(2:(size_fft/2),:)),'b.');%輸出均衡后的QAM輸出title('%輸出R4均衡后的QAM輸出');holdon;pause(10)OutputPort1=InputPort1;fori=1:RF_lengthOutputPort1.Sampled.Signal(i)=binary_out(i);%輸出到optisystemend3.2.2MQAM編解碼代碼4QAM編碼代碼functionQAM_data=QAM_code4(data_in)data_in_pol=bin2pol(data_in);%將二進制數(shù)據(jù)轉化為極點數(shù)據(jù)data_length=length(data_in_pol);r=rem(data_length,2);%檢查輸入數(shù)據(jù)是否是二的倍數(shù)ifr~=0data_in_pol(data_length+1)=-1;%當輸入數(shù)據(jù)序列不是二的倍數(shù)時在最后填-1補充enddata_length=length(data_in_pol);%重新計算數(shù)據(jù)長度b=data_length/2;forj=1:bQAM_data(j)=data_in_pol(j*2-1)+i*data_in_pol(j*2);end%將極點數(shù)據(jù)轉化為QAM復數(shù)序列4QAM解碼代碼functiondata_out=de_QAM_code4(data_in)data_length=length(data_in);%求出輸入數(shù)據(jù)長度re_data_in=real(data_in);%將輸入復數(shù)序列實部賦值給re_data_inim_data_in=imag(data_in);%將輸入復數(shù)序列虛部賦值給im_data_in%QAM解調(diào)forj=1:data_lengthifre_data_in(j)<0data_out(j*2-1)=0;%實部小于0時，輸出相應奇序列為0elsedata_out(j*2-1)=1;%實部大于0時，輸出相應奇序列為1endifim_data_in(j)<0data_out(j*2)=0;%虛部小于0時，輸出相應偶序列為0elsedata_out(j*2)=1;%虛部大于0時，輸出相應偶序列為1endend16QAM、32QAM、64QAM的代碼均可在附錄中查看。3.3MATLAB模塊的仿真結果以下為matlab模塊仿真結果圖4QAMfft點數(shù)為1024圖3-2.14QAM均衡前的星座圖圖3-2.24QAM均衡前的星座圖16QAMfft點數(shù)為256圖3-2.316QAM均衡前的星座圖圖3-2.416QAM均衡前的星座圖32QAMfft點數(shù)為128圖3-2.532QAM均衡前的星座圖圖3-2.632QAM均衡前的星座圖64QAMfft點數(shù)為64圖3-2.764QAM均衡前的星座圖圖3-2.864QAM均衡前的星座圖從以上仿真結果中可以明顯看出隨著QAM調(diào)制階數(shù)的增加，星座圖的效果也會越來越差。這個主要是因為隨著QAM調(diào)制階數(shù)的逐漸增加，信號序列將會被更加細分，這樣信號便會對光纖的所產(chǎn)生的非線性效應所造成的影響變得尤為的敏感。在以上星座圖中隨著M的增加fft的點數(shù)在逐步降低，這樣仿真出來的星座圖的噪聲會逐步降低從而得到的星座圖的效果也有了一定的改善。同時我們還了解到如果在星座圖的發(fā)射能量恒定不變的情況下，去改變（增加）星座點的個數(shù)，會使得星座圖中相鄰點間的距離縮小，也就是噪聲容限縮小。這樣的前提下導致的直接結果是信號的誤碼率變大反映在星座圖中就是星座圖的可靠性會變得比較差。圖3-2.94QAM誤碼率圖3-2.1016QAM誤碼率圖3-2.1132QAM誤碼率圖3-2.1264QAM誤碼率其中縱坐標代表誤碼率，橫坐標代表bit數(shù)即2進制位數(shù)。我們上面四幅中可以對比的到在相同的bit數(shù)時QAM的誤碼率會隨著M的增大而增大，同時在QAM階數(shù)相同的時候隨著bit數(shù)的增加誤碼率也會有一個起伏。3.4本章小結主要介紹了基于OptiSystem的OFDM系統(tǒng)實驗框架，對四個模塊做了簡單的功能介紹，給出了部分MATLAB代碼，同時對仿真結果也作了簡要分析。第四章