在无线通信领域，正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称OFDM）是一种被广泛应用的多载波调制技术，它通过将高速数据流分割成多个低速子流，然后在多个相互正交的子载波上进行传输来实现。GNU Radio是一个开源软件开发工具包，它提供了构建、设计和分析数字信号处理系统的框架，特别适用于射频通信和无线通信的实验和研究。本项目“基于GNU Radio的OFDM通信系统仿真及实测”旨在深入理解OFDM的工作原理，并通过实际操作来验证其性能。 一、OFDM基本原理 OFDM的核心在于将宽频带信道划分为多个窄频带子信道，每个子信道可以独立进行调制。这种技术能有效对抗多径衰落，提高数据传输速率。在OFDM系统中，主要包含以下关键步骤： 1. **符号映射**：将信息比特转换为复数符号，如QPSK或16-QAM，分配到不同的子载波上。 2. **IDFT（离散傅立叶逆变换）**：通过IDFT将复数符号转化为时域的OFDM符号，形成一个脉冲序列。 3. **添加循环前缀**：为了避免多径传播引起的符号间干扰(ISI)，在每个OFDM符号前面添加循环前缀。 4. **调制与发射**：经过以上处理后的信号通过射频链路发射出去。 二、GNU Radio中的OFDM实现 GNU Radio提供了一系列的块（blocks）用于实现OFDM系统，如： 1. **FFTO block**：用于执行DFT/IDFT，是OFDM系统中的关键环节。 2. **Symbol Mapper**：将信息比特映射到适当的星座点。 3. **Cyclic Prefix Adder**：添加循环前缀以应对多径传播。 4. **Channel Emulator**：模拟实际信道条件，包括衰减、多径效应等。 5. **Receiver blocks**：如Equalizer、Demapper、FFT block等，用于接收端的数据恢复。 三、仿真与实测过程 在“基于GNU Radio的OFDM通信系统仿真及实测”项目中，开发者可能会按照以下步骤进行： 1. **搭建发送端**：利用GNU Radio的OFDM相关的块构建发送端流图，包括符号映射、IDFT、添加循环前缀等。 2. **模拟信道**：通过Channel Emulator模拟各种信道条件，如瑞利衰落、多径延迟等。 3. **构建接收端**：设计接收端流图，包括FFT、信道估计、均衡器等，以进行解调和数据恢复。 4. **性能评估**：通过误码率（BER）、符号同步精度等指标评估系统性能。 5. **实测**：将仿真模型应用于实际硬件，如USRP（Universal Software Radio Peripheral）进行射频信号的发送和接收，验证仿真结果与实际表现的一致性。 这个项目不仅涵盖了OFDM通信的基本概念，还涉及到了GNU Radio的使用技巧，对于学习无线通信理论和实践数字信号处理的工程师来说，具有很高的参考价值。通过这样的实践，可以深入理解OFDM在不同信道条件下的性能，以及如何利用GNU Radio进行实际的通信系统设计。

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基于MATLAB的ls和dft+ls信道估计实验报告

ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，用于时频分析算法，仿真效率很高的。

matlab_OFDM在多普勒信道下的仿真，包括扩频调制、上变频、升采样 OFDM simulation in Doppler channel, including spread spectrum modulation, up conversion, up sampling

基于FPGA的OFDM基带发射机-代码

在移动正交频分复用（OFDM）系统中，时变信道引起子载波间干扰（ICI），从而导致系统性能严重下降。均衡作为消除ICI的主要手段而被广泛采用，但是大多数情况下，由于需要进行高阶矩阵的求逆运算，导致均衡面临着运算复杂度过高的问题。提出采用复指数基扩展模型（CE-BEM）对时变信道进行建模，并利用估计得到的模型系数直接构造判决反馈均衡器（DFE），从而避免了矩阵求逆运算，大大降低了运算复杂度。同时，该DFE通过理论分析和仿真实践均被证明具有良好的均衡效果，能有效地消除ICI并改善系统性能。

1、比较了传统信道估计算法LS、MMSE的OFDM信道估计的性能。 2、MATLAB搭建了FC-DNN信道估计框架，参见《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》。 3、所有程序均带有注释，便于理解。 4、两个文件夹，采用不同阶的调制方式，4阶和8阶。QPSK。 5、程序完全用Matlab实现。

MATLAB仿真OFDM子载波频谱图

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