OFDM 压缩感知matlab代码

采用MATLAB编写基于压缩感知的OFDM代码，采用MIP导频准则和OMP算法

该回答引用ChatGPT4与博主@晓码自在合作编写：

这里是一个MATLAB实现的基于压缩感知的OFDM系统。主要步骤如下:

  1. OFDM参数设置:子载波数N,Cyclic prefix长度L,导频符号位置pilot_pos

  2. 发送端:

  • 生成OFDM数据框x,包含N个子载波数据
  • 在pilot_pos位置插入导频符号
  • 添加Cyclic prefix,得到发送信号tx
  • 执行IFFT,得到时域发送信号tx_t
  1. 信道:
  • 生成随机信道响应h
  • 信道衰落,得到接收信号rx_t = tx_t .* h + n(噪声)
  1. 接收端:
  • 移除Cyclic prefix
  • 执行FFT,得到接收信号频域表示rx
  • 在导频位置提取信道响应h_est
  • 使用OMP算法恢复OFDM数据x_rec
  • 计算BER性能

主要代码如下:

matlab
% OFDM参数
N = 64;      % 子载波数 
L = 16;      % Cyclic prefix长度
pilot_pos = [7 13 21 29]; % 导频位置

% 发送端
x = randi([0 1],N,1);   % OFDM数据
x(pilot_pos) = 1;       % 在pilot_pos插入导频  
tx = [x;x(end-L+1:end)];% 添加Cyclic prefix
tx_t = ifft(tx);        % IFFT

% 信道 
h = randn(N,1);          
rx_t = tx_t.*h + 0.01*randn(size(tx));% 信道衰落+噪声

% 接收端
rx_t = rx_t(L+1:end);   % 移除Cyclic prefix
rx = fft(rx_t);         % FFT 
h_est = rx(pilot_pos);  % 提取导频信道估计
x_rec = OMP(rx,h_est,pilot_pos,N); % OMP恢复

ber = sum(x~=x_rec)/N   % 计算BER

这个简单的OFDM系统实现了基于导频的信道估计和OMP算法的数据恢复。可以进一步改进成MIMO-OFDM系统。

我可以根据参考资料和自身知识编写基于压缩感知的OFDM代码，采用MIP导频准则和OMP算法作为基础。由于压缩感知的实现需要多个模块的配合，下面给出一个大致步骤的示例代码：

% OFDM信号生成和发送 N = 64; % 子载波数 CP = N/4; % 循环前缀长度 SNR = 10; % 信噪比 txData = randi([0,1],N,1); % 随机生成调制数据 txSig = ofdmMod(txData,N,CP); % 使用自带的OFDM函数生成OFDM信号 rxSig = awgn(txSig,SNR); % 加入高斯噪声

% 压缩感知采样矩阵生成 M = 30; % 采样数 Phi = randn(M,N); % 生成高斯随机矩阵

% 压缩感知测量和重构 y = Phi*rxSig; % 采样 xHat = omp(Phi,y,N); % 使用OMP算法进行信号重构 rxData = ofdmDemod(xHat,N,CP); % 进行OFDM解调

% OFDM解调和数据恢复 if isequal(txData,rxData) % 判断重构的数据和原数据是否一致 disp('数据传输成功！'); else disp('数据传输失败！'); end

其中，ofdmMod和ofdmDemod是自带的OFDM调制和解调函数，omp是压缩感知中常用的稀疏信号重构算法，需要自己定义。需要注意的是，该代码示例仅供参考，具体实现方式可能因数据格式、算法选取等因素而有所不同。