从波束赋形到OAM（四）

Haiwen · 发表于 2023-6-22 21:50:18

本帖最后由 Haiwen 于 2023-6-22 21:52 编辑

端到端的OAM-OFDM

在本篇文章中，我们将通过UCA天线发送不同拓扑荷的OAM-OFDM信号。为切实感受一下一个端到端的OAM-OFDM通信系统，本文仿真中详细包含了OAM-OFDM的各个环节，包括基带数据生成、信道编码、OFDM调制、上变频（加载波）、多拓扑荷OAM信号、下变频（去载波）、解OFDM、信道译码等部分。

首先初始化OFDM的各项参数，本文使用256QAM调制。

f_sc = 250 * 10^3; %子载波间隔
f_c = 1.6e9;
N_sample= 4; % 对载波的采样
N_sc=52; %系统子载波
N_fft=64; % FFT 长度
sample_rate = f_sc * N_fft;
N_cp=16; % 循环前缀长度
N_symbo=N_fft+N_cp; % 1个完整的OFDM长度
N_c=53; % 包含直流载波的子载波数
M=256; % 256QAM调制
SNR=20:5:30; %仿真信噪比
N_frm=20; % 仿真的帧数
Nd=6; % 每帧OFDM符号
P_f_inter=6; %导频间隔
data_station=[]; %导频位置
L=7; %卷积码长度
tblen=6*L; %Viterbi译码深度?
stage = 3; % m序列的阶数
ptap1 = [1 3]; % m序列的寄存器连接方式
regi1 = [1 1 1]; % m序列寄存器初始值
接下来生成基带信号，并进行OFDM调制：
%% 基带数据生成
P_data=randi([0 1],1,N_sc*Nd*N_frm);
%% 信道编码（卷积码、或交织器）
%卷积码：前向纠错非线性码
%交织：使突发错误最大限度的分散化
trellis = poly2trellis(7,[133 171]);
code_data=convenc(P_data,trellis);
%% 256QAM调制
data_temp1= reshape(code_data,log2(M),[])';
data_temp2= bi2de(data_temp1);
%modu_data=pskmod(data_temp2,M,pi/M); % 复数
modu_data=qammod(data_temp2,M,"bin");
%figure(1);
scatterplot(modu_data);
%% 插入导频
P_f=3+3*1i; %Pilot frequency
P_f_station=[1:P_f_inter:N_fft];%导频位置,P_f_inter 导频间隔，为6。
pilot_num=length(P_f_station);%导频数量
for img=1:N_fft %数据位置
if mod(img,P_f_inter)~=1 %mod(a,b)就是求的是a除以b的余数
data_station=[data_station,img];
end
end
%data_station 是存放数据的位置，表示了数据位置的index
data_row=length(data_station);
data_col=ceil(length(modu_data)/data_row);
pilot_seq=ones(pilot_num,data_col)*P_f;%将导频放入矩阵
data=zeros(N_fft,data_col);%预设整个矩阵
data(P_f_station(1:end),:)=pilot_seq; %对pilot_seq按行取, 对应的行全是导频数据
if data_row*data_col>length(modu_data)
data2=[modu_data;zeros(data_row*data_col-length(modu_data),1)];%将数据矩阵补齐，补0是虚载频~
end
%% 串并转换
data_seq=reshape(data2,data_row,data_col);
data(data_station(1:end),:)=data_seq;%将导频与数据合并
%% IFFT
ifft_data=ifft(data);
%% 插入保护间隔、循环前缀
Tx_cd=[ifft_data(N_fft-N_cp+1:end,:);ifft_data];%把ifft的末尾N_cp个数补充到最前面
plot(abs(Tx_cd(:,1)));
%% 并串转换
Tx_data=reshape(Tx_cd,[],1);%由于传输需要
Txdata中的数据即为调制后的时域数据，接下来需要做的事情就是把Tx_data调制到载波上，并通过UCA天线发送出去。
for mode =1:7 % 在同一个UCA天线上发送不同的模式
for jj=1:length(SNR) %% 经过信道
disp(sprintf('Running in Mode=%d, SNR=%d',mode, SNR(jj)));
N = f_c /sample_rate * N_sample; % 每个符号对应载波的采样点数；
i_data = zeros(1, length(Tx_data * N));
q_data = zeros(1, length(Tx_data * N));
%% 发送端8跟天线
freq = f_c;
c = 3e8;
lamda = c/freq;
bias = [0,45,90,135];
x = zeros(8,3);
x(1,:)=[0.269375, 0,0];
x(2,:) = [0.190477, 0.190477,0];
x(3,:) = [0, 0.269375,0];
x(4,:) = [-0.190477, 0.190477,0];
x(5,:) = [-0.269375, 0,0];
x(6,:) = [-0.190477, -0.190477,0];
x(7,:) = [0, -0.269375,0];
x(8,:) = [0.190477, -0.190477,0];
phase_in_mode = [0:pi/4:7*pi/4; 0:2*pi/4:7*2*pi/4; 0:3*pi/4:3*7*pi/4; 0:4*pi/4:4*7*pi/4; 0:5*pi/4:7*5*pi/4; 0:6*pi/4:7*6*pi/4; 0:7*pi/4:7*7*pi/4];
%% 接收端8根天线
ant_dix = zeros(8,3);
target = [0 0 5];
for i =1:8
ant_dix(i,:) = 3*x(i,:)+target;
end
tx_channel_data = zeros(8,8,length(Tx_data)*N);
for m = 1:8% 8个接收天线
for n = 1:8 % 对应8个发送天线
dist = norm(ant_dix(m,:)-x(n,:));
N = f_c /sample_rate * N_sample; % 每个符号对应载波的采样点数；
i_data = zeros(1, length(Tx_data * N));
q_data = zeros(1, length(Tx_data * N));
for i = 1:length(Tx_data)
j = 1: N;
% 把7中拓扑荷的数据叠加在一起；
i_data(N * (i-1)+j) =sum((cos(phase_in_mode(1:7,n)) * real( Tx_data(i))) * cos ( 2* pi * j /N_sample + dist/c * 2*pi*freq));
q_data(N * (i-1)+j) =sum((-1*cos(phase_in_mode(1:7,n)) *imag( Tx_data(i))) * sin ( 2* pi * j /N_sample+ dist/c * 2*pi*freq));
end
tx_channel_data(m,n,:) = awgn((i_data + q_data),SNR(jj),'measured');
end
end
oam_rx_channel_data = squeeze(sum(tx_channel_data,2));
oam_rx_channel_data即为信道中发送的带有多种拓扑荷的数据，接下来使用UCA天线完成各拓扑荷数据的接收解调。
%% 接收端
rx_i_data = zeros(length(Tx_data),1);
rx_q_data = zeros(length(Tx_data),1);
rx_channel = zeros(length(Tx_data),8);
for rx_idx=1:8 % 分别取出8个天线上的数据
for i = 1:length(Tx_data)
j = 1: N;
I_temp(j) = oam_rx_channel_data(rx_idx,N * (i-1)+j) .* cos ( 2* pi * j /N_sample);
Q_temp(j) = -1* oam_rx_channel_data(rx_idx,N * (i-1)+j) .* sin ( 2* pi * j /N_sample);
rx_i_data(i) = cos(phase_in_mode(mode,rx_idx)) * sum(I_temp);
rx_q_data(i) = cos(phase_in_mode(mode,rx_idx)) * sum(Q_temp);
end
rx_channel(:,rx_idx) = rx_i_data + rx_q_data * 1i;
end
% 将接收到的信号叠加（积分），非目标拓扑荷数据将为0。
sumed_rx_channel = sum(rx_channel,2);
%% 串并转换
Rx_data1=reshape(sumed_rx_channel,N_fft+N_cp,[]);
%% 去掉保护间隔、循环前缀
Rx_data2=Rx_data1(N_cp+1:end,:);
%% FFT
fft_data=fft(Rx_data2);
%% 信道估计与插值（均衡）
data3=fft_data(1:N_fft,:);
Rx_pilot=data3(P_f_station(1:end),:); %接收到的导频
h=Rx_pilot./pilot_seq;
H=interp1( P_f_station(1:end)',h,data_station(1:end)','linear','extrap');%分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测。对超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值
%% 信道校正
data_aftereq=data3(data_station(1:end),:)./H;
%% 并串转换
data_aftereq=reshape(data_aftereq,[],1);
data_aftereq=data_aftereq(1:length(modu_data));
data_aftereq=reshape(data_aftereq,N_sc,length(data_aftereq)/N_sc);
%% 没有使用解扩，直接赋值过来了
demspread_data = data_aftereq;
%% 256QAM
demodulation_data=qamdemod(demspread_data,M,"bin");
De_data1 = reshape(demodulation_data,[],1);
De_data2 = de2bi(De_data1);
De_Bit = reshape(De_data2',1,[]);
%% （解交织）
%% 信道译码（维特比译码）
trellis = poly2trellis(7,[133 171]);
rx_c_de = vitdec(De_Bit,trellis,tblen,'trunc','hard');
%% 计算误码率
[err,Ber2(jj)] = biterr(De_Bit(1:length(code_data)),code_data);
[err, Ber(mode,jj)] = biterr(rx_c_de(1:length(P_data)),P_data);
end % 对应for jj=1:length(SNR) ，每个拓扑荷计算在不同SNR的误码率
end % 对应 for mode =1:7，不同模式遍历一遍
做出误码率图：
semilogy(SNR,Ber(1,:),'b-s');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(2,:),'k-o');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(3,:),'r-*');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(4,:),'b-o');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(5,:),'k-s');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(6,:),'r-o');
hold on;
semilogy(SNR,Ber(7,:),'r-+');
hold on;
legend('M=1','M=2','M=3','M=4','M=5','M=6','M=7');
hold on;
xlabel('SNR');
ylabel('BER');
title('AWGN信道下不同拓扑荷误比特率')

复制代码

误码率对比图如下，可以看到拓扑荷Mode=4时误码率较高，近乎达到了50%，Mode=1和Mode=7时误码率最低，Mode=2和6误码率接近，Mode=3和Mode=5误码率接近。提升SNR或降低调制阶数，误码率会有明显改善。

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