移动通信实验报告

时间：2020-10-18 12:32:56 来源：蒲公英阅读网 本文已影响人

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　 Compilation of reports 20XX 报 告 汇 编

　实

　验

　报

　告

　 实验课程：

　 移动通信系统实验

　 学生姓名：

　 曾棋

　 学

　号：

　 6102214058

　 专业班级：

　通信 142

　2018 年 1 月 9 日

　报告文档·借鉴学习 2

　 目

　录

　实验一

　ZXC10-CDMA 系统认识 实验二

　QAM 调制与解调 实验三

　GMSK调制与解调 实验四

　移动通信信道建模 实验五

　GOLD序列 实验六

　基于GOLD序列的DSSS仿真 实验七

　OFDM系统仿真 实验八

　期末测试

　报告文档·借鉴学习 3

　实验一

　ZXC10-CDMA 系统认识 一、 实验目的 1.了解 ZXC10-CDMA 的硬件架构； 2.熟悉 ZXC10-CDMA 的机柜硬件描述； 3.掌握 ZXC10-CDMA 系统的语音、消息以及信令流程 二、 实验内容 1.结合理论课介绍的 CDMA 系统结构与功能，画出 ZXC10-CDMA 系统框，描绘 ZXC10-CDMA 系统 MSC 机柜的最小配置框图，以及说明子系统功能。

　2.描绘出 ZXC10-CDMA MSC 机柜中语音、消息和信令流程所经过的单板。

　3.用简要的文字描述第一次上机实习的感受。

　三、实验原理 1.CDMA——基本概念 不同用户传输信息所用的信号是用各自不同的编码序列来区分。发送端使用各不相同的、相互（准）正交的伪随机地址码调制其所发送的信号；在收端则采用同样的伪随机地址码从混合信号中解调检测出相应的信号。无线环境下的通信，本身要解决的就是多址移动通信的问题，通过频率、时间、不同码型，我们就可以建立不同的地址。

　CDMA 传输系统中采用了扩频技术，一种信息传输方式，即是将原始信号的带宽变换为比原始带宽宽的多的传输信号，以来达到提高通信系统的抗干扰目的。数学模型：香农公式。

　2.CDMA——关键技术 （1）、地址码的选择：

　m 序列的 PN 码作为地址码 （2）、分集技术：（ RAKE 接收技术）空间分集、时间分集、 频率分集

　 目的：克服多径衰落 （3）、功率控制：

　 目的：消除远近效应，保证收到的信号功率基本相同。

　 原则：功率调小迅速，功率调大相对缓慢

　 （4）、语音编码技术

　 目的：保持通信质量同时，尽可能降低数据传输速率

　 方法：可变速率码激励线形预测编码技术（Q-CELP）

　（5）、话音激活技术

　 目的：在用户无信息瞬间，提高系统容量

　 （6）、同步技术

　 目的：充分应用码的正交性，而减小可能的干扰。

　（7）、切换 系统的切换包括：硬切换、软切换 CDMA 系统:小区/扇区切换采用软/更软切换 切换是先接续再中断，服务质量高,有效减低掉话 其他无线系统:小区/扇区切换采用硬切换，切换是先中断再接续，

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　容易产生掉话 3. CDMA 的 特 点 （1）、覆盖范围大、语音质量高、绿色手机，覆盖半径是标准 GSM 的 2 倍。覆盖 1000 km 2 ：

　GSM 需要 200 个基站，CDMA 只需 50 个基站。在相同覆盖条件下，基站数量大为减少，投资将相应减小。

　（2）、频谱利用率高、网络规划简单、系统容量配置灵活。相同的频谱，CDMA 的容量是 GSM 的 5.5 倍。

　（3）、软切换：减少掉话， （4）、软容量：负荷系统均衡，用户数目和服务质量之间可以相互折中，灵活确定。小区的呼吸功能：各小区的覆盖大小是动态的，通过调整小区的导频发射功率，使相邻小区负荷分担话务，相当于增加了容量。

　（5）、抗干扰性和隐蔽性强，接收端输出信噪比是输入端信噪比的 G 倍，既干扰被降低至 1/G，同时传输时频谱密度也被降低了 G 倍，信号有一定的隐蔽性。

　（6）、抗衰落性能好，扩频后的信号是宽带的，它能起到频率分集的作用。

　（7）、保密性好，用伪随机码进行扩展频谱调制，相当于给信号带上了伪装。

　4.移动交换中心（MSC）, MSC 是 CDMA 网络的核心。

　（1）对位于它所覆盖区域中的移动台进行控制和完成话路接续的功能。

　（2）是 CDMA 网和其他网络之间的接口。

　（3）每个 MSC 还完成 GMSC 的功能。

　（4）每个 MSC 还完成 SSP 的功能。

　MSC 从三种数据库，拜访位置寄存器（VLR）、归属位置寄存器（HLR）和鉴权中心（AUC）中取得处理用户呼叫请求所需的全部数据。反之，MSC 根据其最新数据更新数据库。

　四、实验结果及分析 ZXC10 系列产品组网示意图

　CDMA 蜂窝移动通信系统网络结构图（电路域）

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　 移动交换子系统 MSS 内部接口如下图所示：

　MSS 内部及 CDMA 系统与 PSTN 之间的协议

　TUP：电话用户部分

　BSSAP：BSS 应用部分 ISUP：ISDN 用户部分

　 SCCP：信令连接控制部分 MAP：移动应用部分

　MTP：消息传递部分 TCAP：事务处理应用部分

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　 五、实验总结

　通过此次实验，了解了 ZXC10-CDMA 的硬件架构，熟悉 ZXC10-CDMA的机柜硬件描述，熟悉了 ZXC10-CDMA MSC 机柜中语音、消息和信令流程所经过的单板。

　 实验二 QAM 调制与解调 一、实验目的

　1.掌握 QAM 调制方式的原理和特点；

　2.利用 Matlab 实现移动通信中的 QAM 调制方式；

　3.巩固和加深 QAM 理论知识的理解，增强分析问题解决问题的能力；

　报告文档·借鉴学习 7

　二、实验内容

　1.结合理论课讲解的 QAM 原理利用 Matlab 语言编程实现；

　2.观察基带信号和解调信号波形；

　3 观察已调信号频谱图；

　4.分析调制性能和参数的关系；

　5.用简要的文字描述实验感受。

　三、实验原理及过程 2.1 QAM 调制原理

　 QAM（Quadrature Amplitude Modulation）：正交振幅调制。其映射过程为：将输入的比特信号按所需的 QAM 信号来进行 M 阶映射，分别映射为 IQ 两路，成为复数符号信息。QAM 调制技术采用振幅和相位进行联合调制，因此单独的使用其中的一种调制，就会演变成其他的调制方式。对于振幅调制而言[5] ，其主要作用是控制载波的振幅大小，因此信号的矢量端点在一条轴线上分布；对于相位调制而言，其主要作用是控制载波相位的变化，因此其信号的矢量端点在圆上分布。QAM 信号阶数不断提高，信号矢量点之间的距离就会变小，因此噪声容限也会变小，在判决的时候就很容易发生错误。

　 2.2 QAM 解调原理及方法

　利用正交相干解调器，解调器输入端的已调信号与本地恢复的两个正交载波相乘， 经过低通滤波器输出两路多电平基带信号 X(t)和 Y(t),用门限电平为(L-1)的判决器判决后，分别恢复出两路速率为 Rb/2 的二进制序列，最后经过并/串变换器将两路二进制序列组合为一个速率为 Rb 的二进制序列。下图为正交振幅调制解调原理框图:

　 四、实验结果及分析 编程实现 16QAM 调制 x=randint(n,1);

　产生一个 n=1000 的随机信号，画出该序列(1：50)的时域波形如下图。

　x4=reshape(x,k,length(x)/k);

　 xsym=bi2de(x4.","left-msb");

　 将原始的二进制比特序列每四个一组分组并排列成 k 行 length(x)/k 列的矩，

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　将矩阵转化为相应的 16 进制信号序列

　y=modulate(modem.qammod(M),xsym);

　 令 M=16，用 QAM 调制器对信号进行 16QAM 调制，星座图如下 yn=awgn(y,snr,"measured");

　 h=scatterplot(yn,samp,0,"b.");

　 加入高斯白噪声,经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图如下

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　 yd=demodulate(modem.qamdemod(M),yn);

　z=de2bi(yd,"left-msb");

　z=reshape(z.",numel(z),1"); 此时解调出来的是 16 进制信号，转化为对应的二进制比特流，解调后的序 列如下图

　五、实验总结 此次实验利用 MATLAB 集成环境下的 M 文件，编写程序来实现 16QAM 的调制解调，并绘制出原始信号，调制后的星座图，叠加噪声时的星座图及解调后的序列。通过此次实验，进一步了解了 QAM 调制与解调原理，加深了关于正交调幅方面的理论知识，加强了 MATLAB 软件的操作能力，对以后的实验操作打下了基础。

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　附录：源程序代码 clear;clc; M=16; k=log2(M); n=100000;

　%比特序列长度 samp=1;

　%过采样率 x=randint(n,1);

　%生成随机二进制比特流 stem(x(1:50),"filled");

　%画出相应的二进制比特流信号 title("二进制随机比特流");

　xlabel("比特序列");ylabel("信号幅度");

　% x4=reshape(x,k,length(x)/k);

　 %将原始的二进制比特序列每四个一组分组，并排列成 k 行 length(x)/k 列的矩阵 xsym=bi2de(x4.","left-msb");

　 %将矩阵转化为相应的 16 进制信号序列 figure; stem(xsym(1:50));

　%画出相应的 16 进制信号序列 title("16 进制随机信号");

　xlabel("信号序列");ylabel("信号幅度"); y=modulate(modem.qammod(M),xsym);

　%用 16PSK 调制器对信号进行调制 scatterplot(y);

　%画出 16PSK 信号的星座图 text(real(y)+0.1,imag(y),dec2bin(xsym)); axis([-5 5 -5 5]); EbNo=15;

　%假设 Eb/No=15db snr=EbNo+10*log10(k)-10*log10(samp); %信噪比 yn=awgn(y,snr,"measured");

　 % 加入高斯白噪声 h=scatterplot(yn,samp,0,"b.");

　 %经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图 hold on; scatterplot(y,1,0,"k+",h);

　 %加入不含高斯白噪声的信号星座图 title("接收信号星座图");

　 legend("含噪声接收信号","不含噪声接收信号");

　axis([-5 5 -5 5]); hold off; eyediagram(yn,2);

　 %眼图

　yd=demodulate(modem.qamdemod(M),yn);%此时解调出来的是 16 进制信号 z=de2bi(yd,"left-msb");

　 %转化为对应的二进制比特流 z=reshape(z.",numel(z),1"); stem(z(1:50),"filled");

　%画出相应的二进制比特流信号 title("解调后二进制随机比特流"); xlabel("比特序列");ylabel("信号幅度"); [number_of_errors,bit_error_rate]=biterr(x,z)

　%计算误码率 M=16;

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　 实验三 GMSK 调制与解调 一、实验目的

　1.掌握 GMSK 调制方式的原理和特点；

　2.利用 Matlab 实现移动通信中的 GMSK 调制方式； 3.巩固和加深 GMSK 理论知识的理解，增强分析问题解决问题的能力； 二、实验内容

　1.结合理论课讲解的 GMSK 原理利用 Matlab 语言编程实现；

　2.观察基带信号和解调信号波形；

　3.观察已调信号频谱图；

　4.分析调制性能和参数的关系；

　5.用简要的文字描述实验感受。

　三、实验原理及过程 3.1 GMSK 基本原理及调制

　 GMSK 基本原理是基带信号先经过调制前高斯滤波器成形,再进行 MSK 调制。最小频移键控(MSK)是一种二进制数字调频,它的调制系数为 0.5。MSK 具有以下优点:恒定的包络、相对稳定的窄带、具有相干检测能力。MSK 可以有频率调制 FM 直接产生。然而它不能严格满足对于 SCPC 移动无线电的带外辐射的要求。在 1979 年日本国际电报电话公司电气通信实验室提出了调制前高斯滤波的MSK,也就是 GMSK。在 MSK 前加一高斯低通滤波器,由于成形后的高斯脉冲包络无陡峭边沿,也无拐点,经调制后的已调波相位路径在 MSK 基础上进一步得到平滑。GMSK 调制器原理方框图如图。

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　图 3-1 GMSK 调制器原理方框图

　为了使输出频谱密集,调制前 LPF 应当具有以下特性：

　(1)窄带和尖锐的截止； (2)脉冲响应过冲量小；(3)保持滤波器输出脉冲响应曲线下的面积对应于 π∕2 的相移。其中条件(1)是为了抑制高频分量；条件(2)是为了防止过大的瞬时频偏；条件(3)是为了使调制指数为 1∕2。

　 高斯滤波器的频率传输函数为:H(f)=exp[ ] 滤波器的脉冲响应函数：h(t)= exp[ ] 下面分析 MSK 的原理，其结构原理如图 3-2。

　图 3-2 MSK 结构原理 图 3-2 为 MSK 调制器的基本原理图，一般的 MSK 调制器包括四部分电路：数据处理、定时与载波产生、加权波形形成和 I，Q 信道的正交调制器。Gauss滤波器的传输函数为: H(f)=exp[ ]，经过傅立叶变换可得其单位冲击响应为 h(t)= exp[ ] 脉冲响应呈典型的 Gauss 分布，当其输入端有 脉冲输入时，输出端产生高斯型输出响应(钟型曲线如图 1)。经过高斯滤波后的数据波形具有如下几个特点：①已经抑制了不需要的高频信号分量，从而使得带宽变窄而带外截止尖锐；②过冲量较小，不会对调制器产生不必要的瞬时频偏。因此采用高斯滤波器作为预调制低通滤波是比较适合的。但是当输入一个脉冲宽度为 Tb 的方波时，其响应输出被展宽，这样一个宽度为 Tb 的脉冲输入时，其输出将影响前后各一个码元的响应，当然它也受到前后两个码元的影响。也就是说，输入原始数据在通过 Gauss 型滤波器后，已不可避免地引入了码间干扰。有意引入可控的码间干扰，以压缩调制信号的频谱，解调时利用预知前后码元的相关性，仍可以准确的进行解调判决，这就是所谓的部分响应技术。GMSK就是利用了这种部分响应技术，它是一个有记忆系统。

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　 图 3-3 Gauss 滤波器单位脉冲相应（BT 为调制系数）

　 在 GMSK 无线通信系统中，调制过程分为 Gauss 调制预滤波和 FM 调制，相应的解调过程分为 FM 解调和 GMSK 解调，FM 解调完成调频信号到 Gauss波形的变换，GMSK 解调完成 Gauss 波形到数字波形的变换。GMSK 信号的解调可以用正交相干解调电路。在相干解调中最为重要的是相干载波的提取，这在移动通信的环境中是比较困难的，因而采用差分解调和鉴频器解调等非相干解调。原理如图 2-4 示：

　图 2-4 差分解调 四、实验结果及分析

　 根据 GMSK 的调制原理框图（图 3-1）以及解调原理框图（图 3-4），我们可以利用 MATLAB 进行仿真 ，仿真结果如下（仿真代码见附录）

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　五、实验总结 通过本次实验，可以知道由于高斯滤波器的作用，GMSK 信号的功率谱密度非常平滑，而 MSK 信号的功率谱密度则有较大的旁瓣。结果显示随 BT 值的减小，GMSK 信号的功率谱密度衰减速度明显加快，而当 BT 增大时，其谱密度逐渐向 MSK 信号的谱密度靠近。当 BT 取值为无穷大时，GMSK 就退化为 MSK。通常在码元宽度一定的情况下，滤波器的等效带宽 B 越大，基带信号经滤波后损失的能量就越小，已调波就会越接近 MSK 信号，也就是说，BT 值越小，GMSK信号的频谱利用率就越高。

　附录：源程序代码（重要部分）

　%绘制调制波形 00101010 Ak=[0 0 1 0 1 0 1 0];

　 %产生 8 个基带信号 Ak=2*Ak-1;

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　gt=ones(1,B_sample);

　 %每码元对应的载波信号 Akk=sigexpand(Ak,B_sample);

　 %码元扩展 temp=conv(Akk,gt);

　 %码元扩展 Akk=temp(1:length(Akk));

　%码元扩展 tt=-2.5*Tb:Dt:2.5*Tb-Dt;

　%g(t)=Q[2*pi*Bb*(t-Tb/2)/sqrt(log(2))]-Q[2*pi*Bb*(t+Tb/2)/sqrt(log(2))]; %Q(t)=erfc(t/sqrt(2))/2; gausst=erfc(2*pi*Bb*(tt-Tb/2)/sqrt(log(2))/sqrt(2))/2-erfc(2*pi*Bb*(tt+Tb/2)/sqrt(log(2))/sqrt(2))/2;

　J_g=zeros(1,length(gausst)); %使 J_g 的长度和 Gausst 的一样 for i=1:length(gausst)

　 if i==1

　J_g(i)=gausst(i)*Dt;

　 else

　 J_g(i)=J_g(i-1)+gausst(i)*Dt;

　 end; end; J_g=J_g/2/Tb; %计算相位 Alpha Alpha=zeros(1,length(Akk)); k=1; L=0; for j=1:B_sample

　 J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j);

　 Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end;

　k=2; L=0; for j=1:B_sample

　 J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample);

　 Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end;

　 k=3; L=0; for j=1:B_sample

　 J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample);

　 Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end;

　 k=4; L=0; for j=1:B_sample

　 J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j

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　+3*B_sample);

　 Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end; L=0; for k=5:B_num-2

　 if k==5

　 L=0;

　 else

　 L=L+Ak(k-3);

　 end;

　 for j=1:B_sample

　J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j+3*B_sample)+Ak(k-2)*J_g(j+4*B_sample);

　 Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+mod(L,4)*pi/2;

　 end;

　 end; k=B_num-1; L=L+Ak(k-3);

　 实验四

　移动通信信道建模 一、实验目的 1.熟悉信道衰落对移动通信系统性能的影响； 2.掌握移动多径信道特性及信道模型； 3.掌握不同信道衰落条件下对传输信号误码率的影响； 二、实验内容 1.结合理论课讲解基于 Matlab 建立不同信道模型：高斯信道、Rayleigh 信道，Recian 信道及多径衰落信道模型；

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　2.给出 QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在上述信道模型下的误码率性能分析，分析比较两种调制方式的优缺点； 3.分析信道参数、信噪比对误码率性能的影响； 4.用简要的文字描述实验感受。

　三、实验原理及过程 1.高斯信道模型 高斯信道常指加权高斯白噪声（AWGN）信道。这种噪声假设为在整个信道带宽下功率谱密度（PDF）为常数，并且振幅符合高斯概率分布。用于描述恒参信道，例如卫星通信，光纤信道，同轴电缆等等 2.瑞利分布模型

　 在移动无线信道中，瑞利模型是常见的用于描述平坦衰落信号或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种经典模型。瑞利分布的概率密度函数（pdf）为：

　其中， [ ]是包络检波之前的接收信号包络的时间平均功率。R 的相位 θ 服从 0 到 2π 之间的均匀分布，即:

　 则接收信号包络不超过某特定值 R 的累计概率分布函数（CDF）为:

　 3、Ricean 模型

　当接收端存在一个主要的静态（非衰落）信号时，如 LOS 分量（在郊区和农村等开阔区域中，接收端经常会接收到的）等，此时接收端接收的信号的包络就服从莱斯分布。在这种情况下，从不同角度随机到达的多径分量迭加在静态的主要信号上，即包络检波器的输出端就会在随机的多径分量上迭加一个直流分量。当主要信号分量减弱后，莱斯分布就转变为瑞利分布。莱斯分布的概率密度函数为：

　其中 C 是指主要信号分量的幅度峰值， ()是 0 阶第一类修正贝赛尔函数。为了更好的分析莱斯分布，定义主信号的功率与多径分量方差之比为莱斯因子 K，则 K 的表达式可以写为 :

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　 莱斯分布完全由莱斯因子K决定。图3-2所示为莱斯模型的概率密度函数曲线图。

　4.多径衰落信道模型

　 多径衰落信道模型假设，信宿接收的信号是发送信号经过多条路径传输后信号的叠加结果。其中每条传输路径信号具有独立的信号幅度、延迟。因此，接收信号可表示为：

　式中，n 对应第 n 条路径；g(t)为信号包络； 为第 n 条路径在 t 时刻的延迟；为

　载波角频率，表示接收信号的等效基带 信号，记为 Z(t)。

　四、实验结果及分析 1. QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在高斯信道模型下的误码率 [QPSK_bit_err_prb(i)]=QPSK(SNRindB(i)); % QPSK 误码率 [QAM_err_prb(i)]=QAM_16(SNRindB(i));

　% 16QAM 误码率

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　0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010-410-310-210-1100信 号 在 高 斯 信 道 下 的 误 码 率信 噪 比 SNR误比特率BER

　QPSK误 码 率16QAM误 码 率 观察图可知信噪比越大，QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在高斯信道模型下的误比特率越小，在相同的信噪比下， QPSK 比 16QAM 调制方式下的误比特率更小，所以在 AWGN 信道中，QPSK 调制方式的性能比 16QAM 更好。

　2. QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在瑞丽信道模型下的误码率 QPSK_pb_rayleigh(i)=QPSKrayleigh(SNRindB(i));

　 %QPSK 在瑞丽平坦信道误码率 QAM_16_pb_rayleigh(i)=QAM_16_rayleigh(SNRindB(i));

　 %计算瑞丽平坦信道误码率 chan=ricianchan(1/fs,fd,k);

　%生成 Rayleigh 衰落信道

　报告文档·借鉴学习 20

　0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010-210-1100信 号 在 平 坦 瑞 丽 信 道 下 的 误 码 率信 噪 比 SNR误比特率BER

　QPSK瑞 丽 信 道 误 码 率16QAM瑞 丽 信 道 下 误 码 率 观察图可知信噪比越大，QAM/QPSK 调制方式下在瑞丽信道模型下的误比特率越小，在相同的信噪比下， QPSK 比 16QAM 调制方式下的误比特率更小，所以在瑞丽信道中，QPSK 调制方式的性能比 16QAM 更好。

　 3. QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在多径衰落信道模型下的误码率 QAM_16_pb_3way(i)=QAM_16_3way(SNRindB(i));

　 %计算瑞丽多径信道误码率 QPSK_pb_3way(i)=QPSK3way(SNRindB(i));

　 %QPSK 在瑞丽多径信道误码率 chan=ricianchan(1/fs,fd,k,tau,pdb,0.7*fd);

　%生成 Rayleigh 衰落多径信道

　报告文档·借鉴学习 21

　0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010-210-1100信 号 在 莱 斯 信 道 下 的 误 码 率信 噪 比 SNR误比特率BER

　QPSK莱 斯 信 道 误 码 率16QAM莱 斯 信 道 下 误 码 率 观察图可知信噪比越大，QPSK 调制方式下在多径衰落信道模型下的误比特率在 附近波动，而 QAM 调制方式下的误比特率减小，在相同的信噪比下， 16QAM 比 QPSK 调制方式下的误比特率更小，所以在多径衰落信道中，16QAM 调制方式的性能比 QPSK 更好。

　4.QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在莱斯信道模型下的误码率

　报告文档·借鉴学习 22

　0 2 4 6 8 10 12 1410-0.3510-0.3410-0.3310-0.3210-0.3110-0.3信 号 在 多 径 瑞 丽 信 道 下 的 误 码 率信 噪 比 SNR误比特率BER

　16QAM多 径 信 道 下 误 码 率QPSK多 径 信 道 误 码 率 五、实验总结 本次实验的重点是基于 MATLAB 的 QAM/QPSK 调制在高斯信道、Rayleigh信道，Recian 信道及多径衰落信道中的平均误码率性能的设计和仿真。并对以上信道进行了简介与分析，最后根据 QAM/QPSK 在以上信道下的误码率性能编写了程序并通过仿真得到了误码率曲线。通过本次实验，我更详细地了解高斯信道、Rayleigh 信道，Recian 信道及多径衰落信道模型的工作原理。实验发现信号在以上几种信道中，误码率随着信噪比的增大而下降，信号在不同的调制方式下误码率也不一样。

　 附录：源程序代码（重要部分）

　SNRindB=0:1:10;

　%信噪比 for i=1:length(SNRindB),

　[QPSK_bit_err_prb(i)]=QPSK(SNRindB(i)); % QPSK 误码率

　[QAM_err_prb(i)]=QAM_16(SNRindB(i));

　% 16QAM 误码率

　 for i=1:length(SNRindB),

　 QAM_16_pb_3way(i)=QAM_16_3way(SNRindB(i));

　 %计算瑞丽多径信道误码率 QPSK_pb_3way(i)=QPSK3way(SNRindB(i));

　 %QPSK 在瑞丽多径信道误码率

　for i=1:length(SNRindB),

　 QPSK_pb_rayleigh(i)=QPSKrayleigh(SNRindB(i));

　 %QPSK 在瑞丽平坦信道误码率 %QAM_16_pb_rayleigh(i)=QAM_16_rayleigh(SNRindB(i));

　 %计算瑞丽平坦信道误码率

　报告文档·借鉴学习 23

　 for i=1:N,

　 qam_sig(i,:)=mapping(dsource(i),:); end; % received signal for i=1:N,

　 [n(1) n(2)]=gngauss(sgma);

　 r(i,:)=qam_sig(i,:)+n; end; % detection and error probability calculation numoferr=0; for i=1:N,

　 % Metric computation follows.

　 for j=1:M,

　 metrics(j)=(r(i,1)-mapping(j,1))^2+(r(i,2)-mapping(j,2))^2;

　 end;

　 [min_metric decis] = min(metrics);

　 if (decis~=dsource(i)),

　 numoferr=numoferr+1;

　 end; end; p=numoferr/(N);

　 for indx=1:length(snr_in_dB)

　 sigma=sqrt(spow/(2*snr(indx)));%根据符号功率求噪声功率

　 fadesig=filter(chan,x);

　%16QAM 通过瑞丽信道

　rx=fadesig+sigma*(randn(1,length(x))+j*randn(1,length(x)));%加入高斯白噪声

　 y=intdump(rx,nsamp);

　 %相关

　 y=qamdemod(y,M);

　 %16QAM 解调

　 decmsg=graycode(y+1);

　%Gray 逆映射

　 [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M));%16QAM 信号误比特率 end

　pb_3wayrayleigh=ber;

　 %误比特率返回值

　实验五

　D GOLD 序列 一、实验目的 1.了解 PN 序列的相关知识 2.掌握 GOLD 序列的产生原理及特点； 二、实验内容

　报告文档·借鉴学习 24

　1、 结合理论课讲解基于 Matlab 产生任意长度的 GOLD 序列； 2、 绘制特定 GOLD 序列自相关、互相关特性曲线；

　3、 用简要的文字描述实验感受。

　三、实验原理及过程 1、伪随机序列 工程上常用二元{0，1}序列来产生伪噪声码。它具有如下特点：

　每一周期内“0”和“1”出现的次数近似相等。

　每一周期内，长度为n比特的游程出现的次数比长度为n+1比特的游程出现的次数多一倍。（游程是指相同码元的码元串）

　序列具有双值自相关函数，即：

　  1 1k0 1) (ppR当 －＝ 当

　 （4.1-1）

　在（4.1-1）式中，p为二元序列周期，又称码长，k为小于p的整数，τ为码元延时。

　2、m序列 二元m序列是一种基本的伪随机序列，有优良的自相关函数，易于产生和复制，在扩频技术中得到了广泛的应用。长度为2n-1位的m序列可以用n级线性移位寄存器来产生。如图4.1-1所示：

　 m序列的特性如下 （1）

　在每一周期p= 2 n -1 内，“0”出现2 n－ 1 -1 次，“1”出现2 n － 1 次，“1”比“0”多出现一次。

　（2）

　在每一周期内共有2 n－ 1 个元属游程，其中“0”的游程和“1”的游程数目各占一半。并且，对n>2，当 1≤k≤n-1 时，长为k的游程占游程总数的1/ 2

　k ， 其中“0”的游程和“1”的游程各占一半。长为n–1的游程只有一个，为“0”的游程；长为n的游程也只有一个，为“1”的游程。

　（3）

　m序列（ a

　k ）与其位移序列（  ka ）的模二和仍然是m序列的另一位移序列（   ka ），即：

　          k k ka a a

　（4）

　m序列的自相关函数为：

　 pppRmod 01mod 0 1) (当＝ 当

　 （4.1-2）

　3、Gold序列

　报告文档·借鉴学习 25

　虽然m序列有优良的自相关特性，但是使用m序列作CDMA（码分多址）通信的地址码时，其主要问题是由m序列组成的互相关特性好的互为优选的序列集很少，对于多址应用来说，可用的地址数太少了。而Gold序列具有良好的自、互相关特性，且地址数远远大于m序列的地址数，结构简单，易于实现，在工程上得到了广泛的应用。

　Gold序列是m序列的复合码，它是由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对模二和构成的。其中m序列优选对是指在m序列集中，其互相关函数最大值的绝对值最接近或达到互相关值下限（最小值）的一对m序列。这里我们定义优选对为：设A是对应于n级本原多项式f（x）所产生的m序列，B是对应于n级本原多项式g（x）所产生的m序列，当他们的互相关函数满足：

　的整数倍数 不是 为偶数，为奇数4 n 1 21 2) (2221,nnk Rnnb a （4.1-3）

　则f（x）和g（x）产生的m序列A和B构成一对优选对。

　在Gold序列的构造中，每改变两个m序列相对位移就可得到一个新的Gold序列。当相对位移2n－1比特时，就可得到一族（2n－1）个Gold序列。再加上两个m序列，共有（2n＋1）个Gold序列。由优选对模二和产生的Gold族2n－1个序列已不再是m序列，也不具有m序列的游程特性。但Gold码族中任意两序列之间互相关函数都满足（4.1-3）式。由于Gold码的这一特性，使得码族中任一码序列都可作为地址码，其地址数大大超过了用m序列作地址码的数量。所以Gold序列在多址技术中得到了广泛的应用。

　产生Gold序列的结构形式有两种，一种是串联成级数为2n级的线性移位寄存器；另一种是两个n级并联而成。图4.1-2和图4.1-3分别为n＝6级的串联型和并联型结构图。其本原多项式分别为：    1 , 12 5 6 6        x x x x x g x x x f。这两种结构是完全等效的，它们产生Gold序列的周期都是1 2  np。

　x 1 x 3 x 2 x 4 x 6 x 5 x 7 x 9 x 8 x 10 x 12 x 11

　 图 图4.1-2

　串联型Gold 序列 发生器

　报告文档·借鉴学习 26

　x 1 x 3 x 2 x 4 x 6 x 5x 1 x 3 x 2 x 4 x 6 x 5f（x）=1+x+x 6g（x）=1+x+x 2 +x 5 +x 6

　图 图4.1-3

　并联型Gold 序列 发生器

　 Gold序列的自相关特性见图4.1-4。

　 图 图4.1-4

　Gold 序列的自相关特性

　四、 实验结果及分析 1、m 序列的自、互相关性

　报告文档·借鉴学习 27

　 2、gold 序列的自、互相关性

　 3、gold 序列的相关性

　 五、实验总结 这次设计使我能很好的综合运用自己所学的知识解决一些问题，在面对自己不懂的问题时能逐步分析并最后解决这些问题，对我以后的学习起到了抛砖引玉的作用，促使以后能不断的进步。

　附录：源程序代码 clear; fb1 = input("请输入第一个本原多项式所对应的反馈连接形式: "); fb2 = input("请输入第二个本原多项式所对应的反馈连接形式: "); [mseq] = m_senquence(fb1); mseq1 = mseq; [mseq] = m_senquence(fb2); mseq2 = mseq; N = 2^length(fb1)-1; for shift_amount=0:N-1

　报告文档·借鉴学习 28

　shift_mseq2 = [mseq2(shift_amount+1:N) mseq2(1:shift_amount)];

　 goldsequence(shift_amount+1,:)=mod(mseq1+shift_mseq2,2); end; goldsequence stairs(goldsequence(1,:)); axis([0 35 -0.5 1.5]);

　 实验六

　基于 GOLD 序列的 DSSS 仿真 一、实验目的 1、了解香农定理三要素特点； 2、掌握 DSSS 原理与特点； 3、掌握 GOLD 序列的特点； 4、了解基于 GOLD 序列的 DSSS 抗干扰性优势； 二、

　实验内容 1、结合理论课讲解基于 Matlab 产生 GOLD 序列； 2、基于 Matlab 仿真 DSSS，绘制 GOLD 序列自相关、互相关特性曲线；绘制DSSS 信号时域、频域曲线； 3、分析不同信道条件下 DSSS 系统的误码率性能； 4、用简要的文字描述实验感受。

　三、

　实验原理及过程 1 、Gold 序列 m 序列序列的长度 N 越大，其自相关特性越接近白噪声的自相关特性(δ 函数) ，即接近于零，这样，序列和其自身的时间偏移就很容易区分，这对扩频通信是十分有利的。m 序列的性能非常接近理想的伪随机序列，有很好的自相关特性，且产 生 m 序列的方法简单易行，受到人们的重视和应用。但在 CDMA 通信系统中，伪随机序列的互相关特性与自相关特性同样重要。理想情况的互相关特性是各用户的伪随机序列相互正交(互相关为零)，如果同周期的不同 m 序列之 间存在较大的互相关峰值，如果直接用不同的 m 序列作为扩频地址码来区分用户，则会产生很大的多址干扰，无法保证系统的通信质量。

　Gold 序列在 m 序列基础上提出并分析的一种特性较好的伪随机序列，它是由两个码长相等、码时钟速率相同的 m 序列优选对通过模 2 相加而构成的。

　其产生的电路示意图如下图所示:

　报告文档·借鉴学习 29

　 通过设置 m 序列发生器 B 的不同初始状态，可以得到不同的 Gold 序列，由于总共有 m-1 个不同的相对移位(Q 为 m 序列的级数)，加上原有的两个 m 序列，可以产生共 m+1 个 Gold 序列。

　Gold 码序列是一种基于 m 序列的码序列，具有较优良的自相关和互相关特性，产生的序列数多。Gold 序列具有优良的互相关特性，Gold 码互相关值不超过优选对互相关值，具有三值互相关函数。

　2 、直接序列扩频 直接序列扩频就是直接用具有高码率的扩频码序列在发送端去扩展信号的频谱。而在接收端, 用相同的扩频码序列去进行解扩, 将展宽的扩频信号还原成原始的信息。直扩通信系统原理如图 1 所示：

　在发送端输入的信息先经信息调制形成调频或调相数字信号, 然后由扩频码发生器产生的扩频码序列去调制数字信号以展宽信号的频谱, 再将展宽后的宽带信号调制到射频发送出去。在接收端, 接收机接收到宽带射频信号后, 首先将其变频至中频, 然后通过同步电路捕捉发送来的扩频码的准确相位, 由此产生与发送来的伪随机码相位完全一致的接收用的伪随机码, 作为扩频解调用的本地扩频码序列, 最后经信息解调, 恢复成原始信息输出。由此可见, 直扩通信系统要进行三次调制和相应的解调, 分别为信息调制、扩频调制和射频调制, 以及相应的信息解调、解扩和射频解调。与一般通信系统比较, 扩频通信就是多了扩频调制和解扩部分。

　四、

　实验结果及分析

　报告文档·借鉴学习 30

　0 50 100 150 200 250 300-101I路 扩 频 信 号0 50 100 150 200 250 300-101Q路 扩 频 信 号0 50 100 150 200 250 300-101扩 频 序 列

　 误码率 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010-310-210-1100信 噪 比 EbNo(dB)误比特率（BER）gold序 列 DS-CDMA在 AWGN信 道 下 的 性 能

　user=1user=4user=7 五、

　实验总结 本次实验我进行了基于 GOLD 序列序列直接扩频系统的仿真工作，不仅完成了基本的 DSSS 仿真，还在其基础上增加了在 Gold 码和正交 Gold 码仿真，并仿真出 GOLD 序列的自相关函数以及互相关函数，调制解调，解扩。实验结果：

　报告文档·借鉴学习 31

　1、 GOLD 序列的自相关函数近似于  函数； 2、 实验包括扩频----调制----解调---解扩---判决； 3、 数字信号传输特点在于误码率低，本实验原号得以完全的复原，仅有少许延时。

　通过实验，我更详细地了解了直接序列扩频系统的工作原理。由于我移动通信课程开的比较仓促，通信原理书上对于直扩系统讲得也不是很详细，很多地方我只好自己探索，自己查资料，慢慢编程。尤其是在后来的 Gold 码方面，书上几乎一带而过，我只好查阅了许多文献来确定优选对的寻找方法。而且 matlab仿真中，由于没有任何经验，我遇到过许多问题和错误，有时不得不全部重来。总体来看，本次课设既更深入学习了直扩系统，Gold 码，自相关等知识点，并通过 matlab 将知识点化为图像，更加直观地掌握了所学内容，还让我更加熟练地使用了 matlab，收获颇丰。

　 附录：源程序代码 clc; clear; Fs=614400;

　%码片速率 Nsam=8;

　 %每码片采样点数; N=128;

　%扩频因子; FrameLength=100;

　%帧长; Data_I=randsrc(1,FrameLength,[-1,1]); Data_Q=randsrc(1,FrameLength,[-1,1]);

　%每符号 128×8 个样点 Data_sam=[1]; for i=1:length(Data_I)

　 temp=[];

　 for j=1:N*Nsam

　 temp(j)=Data_I(i);

　 end;

　 Data_sam=[Data_sam temp]; end; I_sam=Data_sam(2:length(Data_sam));

　Data_sam=[1]; for i=1:length(Data_Q)

　 temp=[];

　 for j=1:N*Nsam

　 temp(j)=Data_Q(i);

　 end;

　 Data_sam=[Data_sam temp]; end;

　报告文档·借鉴学习 32

　Q_sam=Data_sam(2:length(Data_sam)); stuff = zeros(1,Nsam-1); for i=1:N

　 M_sam8((i-1)*Nsam+1) = 2*PN(i)-1;

　 M_sam8 = [M_sam8 stuff]; end; R=1.0;

　 %滚降系数为 1 n_T=[-4 4];

　%截短符号数为 8; rate=Nsam;

　 %每符号采样点数为 4; T=1; b=rcosfir(R,n_T,rate,T,"sqrt");

　%平方根升余弦滤波器； M_temp=M_sam8; for i=1:FrameLength-1

　 M_temp=[M_temp M_sam8]; end; I_spread=I_sam.*M_temp; Q_spread=Q_sam.*M_temp; IS_filter=filter2(b,I_spread,"same"); QS_filter=filter2(b,Q_spread,"same");

　 实验七 OFDM 系统仿真 一、实验目的 1.了解 OFDM 技术的原理与特点； 2.掌握基于 Matlab 的 OFDM 仿真及性能分析； 二、实验内容

　1.结合理论课讲解基于 Matlab 仿真 OFDM 信号，绘制 OFDM 符号星座图，时域、频域曲线； 2.绘制发送端、接收端低通滤波器的幅频特性；

　报告文档·借鉴学习 33

　3.分析不同信道条件下 OFDM 系统的误码率性能； 4.用简要的文字描述实验感受。

　二、实验原理及过程

　 1、OFDM 调制基本原理

　 正交频分复用(OFDM)是多载波调制(MCM)技术的一种。MCM 的基本思想是把数据流串并变换为 N 路速率较低的子数据流，用它们分别去调制 N 路子载波后再并行传输。因子数据流的速率是原来的 1/N，即符号周期扩大为原来的 N倍，远大于信道的最大延迟扩展，这样 MCM 就把一个宽带频率选择性信道划分成 N 个窄带平坦衰落信道，从而“先天”具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力，特别适合于高速无线数据传输。OFDM 是一种子载波相互混叠的 MCM，因此它除了具有上述 MCM 的优势外，还具有更高的频谱利用率。OFDM 选择时域相互正交的子载波，它们虽然在频域相互混叠，却仍能在接收端被分离出来。

　 2、OFDM 系统的实现模型

　 利用离散反傅里叶变换( IDFT) 或快速反傅里叶变换( IFFT) 实现的 OFDM系统如图 1 所示。输入已经过调制(符号匹配) 的复信号经过串 P 并变换后,进行IDFT 或IFFT 和并/串变换,然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OFDM调制后的信号 s (t) 。该信号经过信道后,接收到的信号 r ( t ) 经过模 P 数变换,去掉保护间隔以恢复子载波之间的正交性,再经过串/并变换和DFT 或FFT 后,恢复出OFDM 的调制信号,再经过并 P 串变换后还原出输入的符号。

　图 1

　OFDM 系统的实现框图

　从 OFDM 系统的基本结构可看出, 一对离散傅里叶变换是它的核心,它使各子载波相互正交。设 OFDM 信号发射周期为[0,T],在这个周期内并行传输的 N 个符号为 ，,其中 为一般复数, 并对应调制星座图中的某一矢量。比如 ，a(0)和 b(0)分别为所要传输的并行信号, 若将其合为一个复数信号, 很多个这样的复数信号采用快速傅里叶变换, 同时也实现对正交载波的调制, 这就大大加快了信号的处理调制速度(在接收端解调也同样) 。由于实际发送的是复数的实部, 因此在 IFFT 的算法中会将处理后的信号都映射为实数, 然后经过射频调制发出。

　3、OFDM 系统的保护间隔( GI) 和循环前缀(CP)

　(1)、保护间隔

　 为了保持子载波之间的正交性,在发送之前就要在每个 OFDM 符号之间插入保护间隔,该保护间隔的长度 TG 一般要大于无线信道的最大时延扩展,才会使一个符号的多径分量不会对下一个符号造成干扰,从而有效消除码间干扰( ISI) 。

　报告文档·借鉴学习 34

　如果在这段保护间隔内,不插入任何信号,仅把它作为一段空闲的传输时段,那么由于多径传播的影响,就会产生子信道间的干扰( ICI) ,这样还是会破坏子载波之间的正交性,使得各子载波之间产生干扰。

　 (2)、循环前缀

　 为了消除多径传播造成的 ICI ,一种有效的方法是将原来宽度为 T 的 OFDM 符号进行周期扩展,用扩展信号来填充保护间隔,经扩充的保护间隔内的信号称为循环前缀,循环前缀中的信号与 OFDM 符号尾部宽度为 TG 的部分相同。在一个OFDM 符号中,循环前缀部分携带任何信息,它和信息一起传送会带来功率和信息速率的损失,但是由于保护间隔的插入可以消除多径传播引起的 ICI 影响,能更好地体现多载波传输的优越性,因此上述的损失是值得的。

　四、实验结果及分析 1、16QAM 调制后星座图 complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix",carrier_count,symbols_per_carrier)";

　2、OFDM 时域频域波形

　3、OFDM 信号加窗

　报告文档·借鉴学习 35

　 4.、OFDM 符号星座图

　5、输入输出

　报告文档·借鉴学习 36

　 6、AWGN 信道条件下 OFDM 系统的误码率

　五、实验总结 通过本次仿真实验，我更清楚地明白了 OFDM 调制技术的过程与其优缺点。从 OFDM 系统的原理和仿真过程可以看出，OFDM 系统频带利用率高，因为OFDM 允许重叠的正交子载波作为子信道，而不是传统的利用保护频带分离子信道。同时高速数据流通过串并转换，能使得每个子载波上的信号时间比相应同速率的单载波系统上的信号时间长，采用循环前缀的方法，有效减少了 ISI。OFDM 调制方式适用于多径和衰落信道中的高速数据传输。在 OFDM 调制方式中，通过插入保护间隔，可以很好地克服符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)。但是 OFDM 系统对频偏和相位噪声敏感，因为 OFDM 区分各个子载波的方法是利用各个子载波之间的正交性，而频偏和相位噪声使正交性恶化，所以会产生 ICI。由于各子载波相互独立，峰值功率与均值功率比相对较大，且随子载波数目的增加而增加。高峰均比信号通过功放时，为了避免信号的非线性失真和带外频谱再生，功放需要具有较大的线性范围，导致射频放大器的功率效率降低。

　 附录：源程序代码 %5.4 OFDM 主程序

　报告文档·借鉴学习 37

　%================信号产生=================================== baseband_out_length = carrier_count * symbols_per_carrier * bits_per_symbol;%所输入的比特数目 carriers = (1:carrier_count) + (floor(IFFT_bin_length/4) - floor(carrier_count/2));% 共轭对称子载波映射

　复数数据对应的 IFFT 点坐标 conjugate_carriers = IFFT_bin_length - carriers + 2;%共轭对称子载波映射

　共轭复数对应的IFFT 点坐标 baseband_out=round(rand(1,baseband_out_length));%输出待调制的二进制比特流 %==============16QAM 调制==================================== complex_carrier_matrix=qam16(baseband_out);%列向量 complex_carrier_matrix=reshape(complex_carrier_matrix",carrier_count,symbols_per_carrier)";%symbols_per_carrier*carrier_count 矩阵 figure(1);%==========figure1============%==========figure1============ plot(complex_carrier_matrix,"*r");%16QAM 调制后星座图 title("16QAM 调制后星座图") axis([-4, 4, -4, 4]); grid on %=================IFFT=========================== IFFT_modulation=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length);%添 0 组成 IFFT_bin_length IFFT 运算

　IFFT_modulation(:,carriers ) = complex_carrier_matrix ;%未添加导频信号 ，子载波映射在此 IFFT_modulation(:,conjugate_carriers ) = conj(complex_carrier_matrix);%共轭复数映射 %================================================================= signal_after_IFFT=ifft(IFFT_modulation,IFFT_bin_length,2);%OFDM 调制 即 IFFT 变换 time_wave_matrix =signal_after_IFFT;%时域波形矩阵，行为每载波所含符号数，列 ITTF 点数，N 个子载波映射在其内，每一行即为一个 OFDM 符号 XX=zeros(symbols_per_carrier,IFFT_bin_length+GI+GIP); for k=1:symbols_per_carrier;

　 for i=1:IFFT_bin_length;

　 XX(k,i+GI)=signal_after_IFFT(k,i);

　 end

　 for i=1:GI;

　 XX(k,i)=signal_after_IFFT(k,i+IFFT_bin_length-GI);%添加循环前缀

　 end

　 for j=1:GIP;

　 XX(k,IFFT_bin_length+GI+j)=signal_after_IFFT(k,j);%添加循环后缀

　 end end

　 time_wave_matrix_cp=XX;%添加了循环前缀与后缀的时域信号矩阵,此时一个OFDM符号长度为 IFFT_bin_length+GI+GIP=660 %==============O...