多径衰落信道下OFDM仿真原创-qam_pilot.m 此程序为在多径衰落信道下OFDM系统的抗噪声性能。 其中包括cyclic prefix的插入；多径信道的模拟， 以及用pilot进行信道估计。

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基于MATLAB平台实现的OFDM基带系统，包括完整的调制解调和循环前缀等方法的实现，非常值得初学者入门使用

matlab最简单的代码DNN_detection_via_keras 这是使用keras的OFDM系统中用于信道估计和信号检测的深度学习功能的最简单实现。 我尽力简化了代码，以便每个人都可以轻松地遵循它。 可以参考原始的tensorflow版本代码。 与其他框架（例如tensorflow，pytorch ， MXNet等）相比，此keras版本是最简单的实现。 一些参考 根据许多读者的评论，我写了一个本文的简单博客，这可能对中国研究者了解本文的主要思想有帮助，您可以在以下网址找到该博客： 第一的 该问题已解答了一些常见问题，希望能对您有所帮助。 此外，如果这项工作对您有帮助，请加注星标或分叉该仓库以支持我。 要求 tensorflow-gpu> = 1.12.0因为代码是在tensorflow 2.0发布之前编写的。 数据集 我已将所需的数据集上传到 密码： 1234 正如一些读者所提到的，我还提供了for Google驱动程序。 这些是通过保存从原始提供的.txt文件加载的numpy数组生成的。 然后，直接将channel_train.npy和channel_test.npy移至当

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基于MIMO-OFDM的IT++仿真，集合了ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC,ML,STBC六种检测方式。

MIMO-OFDM仿真系统及其IT++实现

基于matlab的ofdm调制，包含bpsk qpsk 信号的ofdm调制。

针对水声信道对正交频分复用(OFDM)系统带来的符号间干扰(ISI)问题,提出了虚拟时间反转镜(VTRM)信道均衡算法,该算法具有时间压缩特性和频域相位共轭特性,可以有效缩短信道长度,减小多途信道带来的相位畸变,采用匹配追踪(MP)算法估计信道冲激响应,可以精确地估计出水声信道的幅度、时延和相位信息,为虚拟时反信道均衡提供准确的信道信息,改进了传统匹配相关信道估计方法估计精度低、无法估计信道相位信息的缺点。仿真、水池和湖上实验结果表明,OFDM水声通信系统中,VTRM信道均衡技术性能优于被动时反镜(PTRM)信道均衡和最小平方(LS)信道均衡。

摘　要:介绍了适合高速数据传播的一种调制方式—正交频分复用(OFDM) ,重点阐述了它的基本原理,继而 讨论了用FFT 实现OFDM 的调制解调技术,并给出了具体FFT 结构在OFDM 接收机中的应用。