基于OFDM的无人机中继通信链路matlab误码率仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2024b/matlab2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ……………………………………………………………. %无人机中继的发射功率 rg = 0.5; P3 = rgTPPwT/2abs(h)^2; Rx_data=Fly_T +noise/P3^0.5;%归一化，所以变为N/p %目标接收信号 Rx_data_matrix=zeros(Nsymb,Lifft+GI+GIP); for i=1:Nsymb Rx_data_matrix(i,:)=Rx_data(1,(i-1)(Lifft+GI)+1:i(Lifft+GI)+GIP);%串并变换 end Rmx=Rx_data_matrix(:,GI+1:Lifft+GI); %OFDM解码 Y1=fft(Rmx,Lifft,2); Rx_carriers = Y1(:,carriers); Rx_phase = angle(Rx_carriers); Rx_mag = abs(Rx_carriers); [M, N]=pol2cart(Rx_phase, Rx_mag); Rmx2 = complex(M, N); %16qam解调 Rmx3 = reshape(Rmx2’,size(Rmx2, 1)*size(Rmx2,2),1)’ ; Rmx4 = func_16deqam(Rmx3);%解调 baseband_in = Rmx4; %误码率计算 bit_errors = find(baseband_in ~=bs_out); ber(mtkl,ij) = size(bit_errors, 2)/Slen; figure; semilogy(SNRs,mean(ber,1),’-bs’,… ‘LineWidth’,1,… ‘MarkerSize’,6,… ‘MarkerEdgeColor’,‘k’,… ‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]); grid on xlabel(‘SNR’); ylabel(‘误码率’); title(‘中继到目标点的误码率性能’); if TP==0.3; save mat\R11.mat SNRs ber end if TP==0.5; save mat\R12.mat SNRs ber end if TP==0.7; save mat\R13.mat SNRs ber end figure; load mat\R11.mat semilogy(SNRs,mean(ber,1),’-bs’,… ‘LineWidth’,1,… ‘MarkerSize’,6,… ‘MarkerEdgeColor’,‘k’,… ‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]); hold on load mat\R12.mat semilogy(SNRs,mean(ber,1),’-mo’,… ‘LineWidth’,1,… ‘MarkerSize’,6,… ‘MarkerEdgeColor’,‘k’,… ‘MarkerFaceColor’,[0.5,0.9,0.0]); hold on load mat\R13.mat semilogy(SNRs,mean(ber,1),’-b^’,… ‘LineWidth’,1,… ‘MarkerSize’,6,… ‘MarkerEdgeColor’,‘k’,… ‘MarkerFaceColor’,[0.2,0.9,0.5]); hold on grid on xlabel(‘SNR’); ylabel(‘误码率’); title(‘中继到目标点的误码率’); legend(‘中继功率比例因子=0.3’,‘中继功率比例因子=0.5’,‘中继功率比例因子=0.7’); 01_208m

4.算法理论概述

OFDM 将高速率的数据流分解为多个低速率的子数据流，然后将这些子数据流分别调制到多个相互正交的子载波上进行传输。在接收端，通过正交解调可以将各个子载波上的信号分离出来，恢复出原始的数据流。子载波之间的正交性使得它们在频谱上可以相互重叠，从而提高了频谱利用率。 调制与解调 ：在发送端，通常使用逆快速傅里叶变换（IFFT）来实现OFDM调制，将频域的信号转换为时域信号。在接收端，使用快速傅里叶变换（FFT）将接收到的时域信号转换回频域信号，以便进行解调。 循环前缀（CP） ：为了克服多径传播引起的符号间干扰（ISI），OFDM系统在每个符号的开头添加一段循环前缀。循环前缀是将符号的尾部复制到头部得到的，其长度大于信道的最大时延扩展。这样，在接收端可以通过丢弃循环前缀来消除ISI。 假设一个OFDM符号包含N个子载波，第k个子载波上的数据符号为X[k]，k=0,1,⋯,N−1。OFDM 符号的时域表达式可以通过对频域数据符号进行逆离散傅里叶变换（IDFT）得到。在理想情况下，经过IDFT后的连续时间OFDM信号s(t)可以表示为： 在实际系统中，使用逆快速傅里叶变换（IFFT）来实现IDFT。离散时间的OFDM信号s[n]可以表示为： 在接收端，使用快速傅里叶变换（FFT）将接收到的时域信号转换回频域信号。接收到的离散时间信号r[n]经过FFT后得到频域信号Y[k]： 考虑一个基于 OFDM 的无人机中继通信系统，包含源节点（S）、无人机中继节点（R）和目的节点（D）。源节点发送的 OFDM 信号经过无人机中继转发到目的节点。 中继分配功率 ：中继节点需要对接收到的信号进行放大转发或者解码转发。合理分配中继功率可以增强信号强度，补偿传输过程中的损耗，提高接收端的信号质量，从而提升系统的吞吐量、降低误码率等性能指标。然而，过高的功率分配可能会引入更多的噪声和干扰，同时也会增加中继节点的能耗。 无人机飞行高度 ：无人机飞行高度会影响通信链路的传播损耗。较高的飞行高度可能会受到大气吸收等因素的影响。此外，飞行高度还会影响无人机与地面节点之间的视距（LOS）和非视距（NLOS）通信概率。

5.算法完整程序工程

OOOOO OOO O