在现代无线通信技术中，正交频分复用（OFDM）因其高效的频谱利用率和对多径衰落的良好抵抗性而被广泛应用，如Wi-Fi、4G/5G移动通信等。本主题将深入探讨如何利用Xilinx FPGA进行OFDM通信系统的基带设计。 一、OFDM基本原理 OFDM是一种多载波调制技术，它将高速数据流分解为多个较低速率的子信道，每个子信道在一个独立的正交频率上进行传输。通过使用快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）来实现频域到时域的转换，从而实现数据的编码和解码。 二、Xilinx FPGA在OFDM中的角色 Xilinx FPGA是可编程逻辑器件，具有高速处理能力，适用于实时信号处理应用。在OFDM系统中，FPGA可以执行以下关键任务： 1. IFFT运算：FPGA可以快速执行大规模的FFT或IFFT操作，这是OFDM调制和解调的核心。 2. 子载波映射和解映射：将数据分配到不同的子载波或从子载波提取数据。 3. 载波同步和符号定时恢复：确保接收端正确对齐信号，以减少由于同步误差引起的误码率。 4. 前向纠错编码（FEC）和解码：提高系统抗错误性能，如卷积编码和涡轮编码。 5. 数字预失真（DPD）：补偿发射机非线性，提高信号质量。 三、FPGA设计流程 1. 系统规格定义：确定OFDM系统参数，如子载波数量、符号长度、保护间隔等。 2. 高级设计：采用硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编写模块，实现OFDM的基本功能。 3. 逻辑综合：将高级设计转换为逻辑门级表示，以适应特定FPGA的逻辑资源。 4. 布局布线：优化逻辑布局，连接各个逻辑单元，并分配物理资源。 5. 功能仿真和时序分析：验证设计是否满足性能要求。 6. 物理实现：生成配置文件，下载到FPGA进行硬件测试。 四、Xilinx工具链应用 Xilinx提供了一整套开发工具，如Vivado设计套件，包括IP核库、综合器、布局布线器、仿真器等，方便用户进行FPGA设计。在OFDM系统设计中，用户可能需要使用Vivado HLS（硬件级别合成）来快速实现算法，以及Vivado SDK（软件开发套件）进行嵌入式软件开发。 五、基带设计挑战与优化 1. 实时性：OFDM系统需要在严格的时序限制下运行，因此设计需要高效地利用FPGA资源，确保计算速度。 2. 功耗和面积：优化设计以降低功耗和占用的FPGA资源，同时保持性能。 3. 兼容性和扩展性：设计应考虑与其他系统组件（如ADC/DAC、处理器等）的接口，以及未来可能的系统升级。 基于Xilinx FPGA的OFDM通信系统基带设计是一项复杂但重要的任务，涉及到多个领域的专业知识，包括数字信号处理、FPGA设计、通信理论以及嵌入式系统。理解和掌握这些知识点对于构建高效、可靠的OFDM系统至关重要。通过阅读提供的"基于XILINX FPGA的OFDM通信系统基带设计.pdf"文档，可以更深入地学习这一主题。

OFDM水声通信系统定时同步的FPGA实现涉及到了正交频分复用（OFDM）技术，线性调频（LFM）信号以及现场可编程门阵列（FPGA）的应用。 OFDM是一种多载波调制技术，可以将宽带信道分解成多个窄带子信道。OFDM技术之所以能够广泛应用，是因为它在抗多径干扰、频谱利用率高以及能够支持高速数据传输方面具有优势。OFDM通过在频域上将数据分割成子载波进行传输，每个子载波上的调制信号占据一定的频带宽度，并且这些子载波彼此正交，从而保证在频域上的充分利用，而不会相互干扰。由于OFDM的这些特点，它成为水声通信领域的重要技术。 水声通信系统是利用声波在水下的传播进行信息传输的技术。与电磁波在空气中的传播不同，声波在水下传输具有衰减慢、传播距离远的特点，但同时受到水下多径效应和多普勒频移等复杂因素的影响。为了提高水声通信的可靠性，OFDM技术因其良好的抗干扰性能而被选为调制方式。 定时同步是OFDM系统中非常关键的技术之一。由于OFDM符号在时间上相互重叠，需要精确的定时同步来确保解调时各个OFDM符号能够正确分离，否则会发生符号间的干扰，严重影响通信质量。为了实现OFDM系统的定时同步，常用的方法包括使用循环前缀（CP）来抵御多径效应，以及在系统中引入同步信号来辅助同步过程。 LFM信号因其良好的时频聚集特性，被认为适合用作OFDM水声通信系统的定时同步信号。LFM信号也称为线性调频连续波（LFM-CW）信号，其频率随时间线性变化。LFM信号具有尖锐的自相关特性，能在时域中获得压缩的窄脉冲，这使得其在接收端容易被检测到并用来进行定时同步。 为了产生LFM信号，文中提到了直接数字合成（DDS）技术，这是一种基于数字技术生成模拟信号的方法。DDS技术通常包括直接数字波形合成（DDWS）和直接数字频率合成（DDFS）。DDWS采用预先存储的理想采样的数字波形，通过查表得到所需模拟信号，具有良好的脉冲压缩特性。这种方法适用于带宽要求不高的水声通信系统。 在接收端，LFM信号的检测是通过滑动相关检测法实现的，该方法不需要复杂的FFT和IFFT变换处理，节省了FPGA的资源，降低了解算复杂度。滑动相关检测利用LFM信号尖锐的自相关特性，通过滑动接收信号与本地参考信号进行相关运算，当相关值最大时，可以确定相关峰的位置，从而实现信号的定时同步。 FPGA技术在OFDM水声通信系统中的应用，体现在它能够提供高性能并行处理能力，适合完成IFFT、FFT等复杂算法的实时处理。由于水下通信环境的复杂性，FPGA能提供的并行计算能力对于信号的快速处理、实时同步至关重要。 总结来说，OFDM水声通信系统定时同步的FPGA实现在技术上涉及到了OFDM技术的原理和优势、LFM信号的特性以及其在同步中的应用，以及FPGA技术在信号处理中的优势。该系统的实现需要解决的关键技术包括OFDM系统对同步误差的敏感性、LFM信号的产生与检测技术、以及FPGA如何高效实现定时同步算法。通过对这些关键技术的掌握和优化，可以有效提高水声通信系统的性能，保障水下通信的稳定性和可靠性。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB进行OFDM（正交频分复用）技术的仿真，重点探讨了不同调制方式（如BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）在误码率（BER）方面的表现差异。文中首先解释了OFDM的基本概念和技术背景，随后逐步展示了完整的仿真流程，包括参数设置、调制与解调、OFDM信号生成、信道建模以及误码率计算。通过多次实验和数据分析，作者揭示了调制阶数与误码率之间的关系，并提供了具体的MATLAB代码片段供读者参考。此外，文章还讨论了不同调制方式在实际应用场景中的优劣，如无人机图传、5G高速下载和Wi-Fi 6路由器等。 适合人群：对无线通信技术和MATLAB仿真感兴趣的初学者和中级研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解OFDM的工作原理，掌握不同调制方式的特点及其在实际应用中的选择依据。通过动手实践，加深对通信系统的认识，培养解决实际问题的能力。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论讲解，还包括丰富的代码实例和图表展示，使读者能够更好地理解和应用所学知识。

This is the readme for applying deep learning for joint channel estimation and detection in OFDM system. 只是其中一部分，另一部分，分开上传，因为太大le The codes have been tested on Ubuntu 16.04 + tensorflow 1.1 + Python 2.7 Dependences: 1. Tensorflow 2. Winner Channel Model Get Start: cd ./DNN_Detection python Example.py

### Coherent Optical OFDM：理论与设计 #### 概述 Coherent光学正交频分复用（CO-OFDM）是一种新兴的技术，它在近年来得到了显著的关注和发展。CO-OFDM结合了传统OFDM技术和相干接收技术的优点，提供了一种有效的方法来克服光纤通信系统中的色散效应和偏振模色散问题。这项技术的关键优势在于其能够显著提高系统的鲁棒性和传输性能，尤其是在长距离传输应用中。 #### 理论基础与信道模型 在理解CO-OFDM的工作原理之前，首先需要掌握其背后的理论基础和信道模型。CO-OFDM通常采用2x2多输入多输出（MIMO）OFDM表示法来建模。这种表示法有助于更好地理解信号如何通过光纤链路传输，并且可以量化诸如色散、非线性效应等因素对信号质量的影响。 - **2x2 MIMO-OFDM模型**：该模型考虑了两个独立的光通道，每个通道都有自己的发射机和接收机。这不仅提高了系统的容错能力，还允许利用空间多样性来增强信号质量。 - **色散效应**：包括色散（如群延迟色散）和偏振模色散（PMD）。这些效应会导致信号在传输过程中发生畸变，从而降低信号质量。 - **非线性效应**：例如自相位调制（SPM）、交叉相位调制（XPM）等，在高功率条件下尤其明显。 #### CO-ODFM系统的设计选择 CO-OFDM系统的设计涉及多个方面，包括但不限于： - **载波数量**：决定了系统的带宽效率。 - **调制格式**：如QAM、PSK等，影响数据速率和信号质量。 - **保护间隔**：用于减少多径干扰的影响。 - **循环前缀**：有助于减少符号间干扰（ISI）。 - **编码方案**：如前向纠错码（FEC），用于提高系统的容错能力。 #### 非线性分析 对于射频到光学转换器（RF-to-optical up-converter）而言，非线性分析是至关重要的。这类分析旨在评估和量化非线性效应如何影响CO-OFDM信号的质量。非线性效应可能由多种因素引起，包括但不限于激光源的非线性特性、光纤链路中的非线性交互作用等。 #### 数字信号处理技术 为了克服CO-OFDM系统中出现的非线性效应和其他失真，需要采用有效的数字信号处理（DSP）技术。这些技术包括但不限于： - **自相位调制（SPM）补偿**：SPM是由于光脉冲内部的非线性相互作用引起的相位变化。DSP算法可以通过估计和补偿SPM效应来改善信号质量。 - **Gordon-Mollenauer相位噪声补偿**：这种相位噪声是由光纤链路中的非线性效应引起的。通过DSP技术可以在接收端有效地补偿这种噪声，类似于在链路中间进行相位共轭操作。 #### 结论 CO-OFDM作为一项先进的光纤通信技术，已经在理论和实验上展示了其在应对色散和偏振模式色散方面的强大能力。通过精心设计的系统架构、非线性分析以及高效的数字信号处理技术，CO-OFDM有望成为未来高速光纤网络的关键组成部分。随着研究的不断深入和技术的进步，我们期待看到CO-OFDM在实际部署中取得更多的成功案例。

《 软件无线电 》实验报告 一、基于XSRP的CDMA通信系统设计 二、基于XSRP的OFDM通信系统设计 三、基于XSRP的TD-LTE物理层链路协议实现 （1）初步掌握典型无线通信系统的系统构成、应用场景、关键技术及主要参数，结合资料查询，能对相关通信工程问题进行分析并得出有效结论。 （2）根据通信系统的技术要求，能应用XSRP软件无线电平台、Labview和Matlab软件设计合适的系统结构和功能单元，并选择合适算法编写应用程序。 （3）理解掌握软件无线电通信系统的基本原理和关键技术，能设计实验方案，构建实验系统，规范地进行实验并获取数据，正确分析和解释实验结果。 （4）能在通信系统的设计、调试和测试过程中有效利用相关仪器、计算机等现代工具进行模拟、测试、分析、性能评估，并理解其中存在的局限性。 ### 一、基于XSRP的CDMA通信系统设计 #### 1.1 系统设计原理 在基于XSRP的CDMA通信系统设计中，重点在于理解并实现3GPP定义的WCDMA系统物理层处理流程。具体而言，整个设计遵循WCDMA系统物理层标准，但在某些细节上进行了适当调整以适应XSRP平台的硬件资源限制。例如，可能会对部分参数进行调整或简化某些处理步骤。 **系统架构概述：** - **信源编码**：将原始信息转化为适合传输的形式。 - **传输信道编码**：添加错误校正码，提高数据传输可靠性。 - **添加CRC比特**：用于接收端的数据完整性检查。 - **交织**：用于分散突发错误的影响。 - **扩频**：使用伪随机序列对数据进行扩展，增加抗干扰能力。 - **加扰**：通过对信号进行特定的变换来减少码间干扰和多径效应的影响。 - **物理信道映射**：将处理后的数据映射到物理信道上。 #### 1.2 系统功能验证 在功能验证阶段，需要通过实际操作来确保系统按照预期工作。这包括以下几个关键步骤： - **连接设备**：确保XSRP设备与PC之间的USB和网络连接正常。 - **配置IP地址**：设置PC和XSRP设备的IP地址，以便进行数据传输。 - **硬件初始化**：接通电源并等待设备启动完成。 - **运行实验程序**：使用Labview打开实验程序，如CDMA_Tx_Main.vi，观察并记录输出结果。 ### 二、基于XSRP的OFDM通信系统设计 #### 2.1 系统设计原理 OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）是一种高效的数字调制技术，被广泛应用于现代通信系统中。基于XSRP平台的OFDM通信系统设计，重点在于理解并实现OFDM的关键技术，如子载波分配、保护间隔插入、循环前缀等。 **系统架构概述：** - **FFT/IFFT**：使用快速傅里叶变换(FFT)和逆快速傅里叶变换(IFFT)来进行数据的频率域处理。 - **保护间隔**：在每个符号之间插入一段保护时间，以消除符号间的干扰。 - **循环前缀**：将一部分数据复制到每个符号的前端，用于克服多径传播带来的时延。 - **调制/解调**：采用QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度调制）等调制方式对数据进行调制和解调。 #### 2.2 系统功能验证 功能验证主要包括以下步骤： - **参数配置**：配置XSRP平台的射频参数和其他系统参数。 - **实验运行**：运行基于XSRP的OFDM通信系统实验程序。 - **结果分析**：分析实验结果，评估系统的性能指标，如误码率(BER)、吞吐量等。 ### 三、基于XSRP的TD-LTE物理层链路协议实现 #### 3.1 系统设计原理 TD-LTE（Time Division Duplex Long Term Evolution，时分双工长期演进）是一种移动通信标准，支持高速数据传输。基于XSRP平台的TD-LTE物理层链路协议实现，重点在于理解和实现TD-LTE的关键技术，如时分双工(TDD)、资源块分配、MIMO等。 **系统架构概述：** - **资源分配**：合理分配时隙和频段资源，实现高效的数据传输。 - **MIMO**：利用多输入多输出技术提高数据传输速率和稳定性。 - **调度算法**：采用适当的调度算法来优化资源分配。 - **信令交互**：实现终端与基站之间的信令交互，确保数据传输的正确性和完整性。 #### 3.2 系统功能验证 功能验证同样包括以下几个步骤： - **参数配置**：配置TD-LTE系统的各种参数，包括射频参数等。 - **实验运行**：运行基于XSRP的TD-LTE物理层链路协议实验程序。 - **结果分析**：分析实验结果，评估系统的性能指标，如吞吐量、延迟等。 ### 结论 通过以上三个实验的设计与实施，学生可以深入理解典型无线通信系统的系统构成、应用场景、关键技术及主要参数，并能够应用XSRP软件无线电平台、Labview和Matlab软件设计合适的系统结构和功能单元，选择合适算法编写应用程序。此外，还可以学会如何设计实验方案，构建实验系统，规范地进行实验并获取数据，正确分析和解释实验结果，最终达到对无线通信系统设计、调试和测试全过程的有效掌握。

OFDM_Synchronization 设计一种新的 OFDM 同步算法，并使用 Matlab 和 Verilog 实现它。 IDE：Matlab 2009、Vivado 2015.2 设备：ZYNQ-7000 FFT 长度：256 CP 长度：32

本文在分析高 PAPR形成的原因及常用的解决方法的基础上,提出了一种新的基于信号压扩的算法。通过处理后的信号与原信号在时域和频域的对比证明了本文提出的算法的正确性,并通过与其它方法的比较体现了本文算法的优势。

内容概要：本文详细介绍了如何在FPGA上使用Verilog实现OFDM调制解调系统，特别是IFFT和FFT模块的设计与实现。文章首先解释了OFDM的基本原理，即通过将数据分解为多路低速信号并在各个子载波上调制，利用IFFT生成时域信号。接着深入探讨了IFFT模块的具体实现，包括基2算法的蝶形运算、旋转因子的预存以及定点数处理。对于接收端的FFT模块，则强调了信道相位旋转的处理和循环前缀的去除。此外，文章还讨论了Testbench的设计，如用MATLAB生成测试向量和加入噪声进行鲁棒性测试。最后分享了一些实践经验，如复数乘法的流水线设计、资源优化技巧以及常见错误避免。 适合人群：具备一定FPGA开发经验的工程师和技术爱好者，尤其是对OFDM调制解调感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FPGA实现OFDM系统的开发者，帮助他们掌握IFFT和FFT模块的关键技术和实现细节，提高系统性能和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和操作录像，便于读者理解和实践。同时提醒读者注意一些常见的陷阱和优化技巧，确保工程顺利进行。

ISAC_4D_IMaging 基于 Matlab 编写的 MUSIC 算法的毫米波 OFDM 信号的 4D ISAC 成像仿真 基于深度学习的多节点 ISAC 4D 环境重构与上下行协同 文档结构 2D_FFT+2D_MUSCI ref_ofdm_imaging_2DFFT_2DMUSIC.m （主要功能） qamxxx.m & demoduqamxxx.m （调制和解调） xxxx_CFAR.m（CFAR 检测） environment_SE.m （散射体模拟的简化版本） environment.m （散射体模拟） environment_disp.m （显示环境模拟） goldseq.m & m_generate.m （序列生成） rcoswindow.m（OFDM 窗口算法） 4D_FFT ref_ofdm_imaging_4DFFT.m （主要功能） qamxxx.m & demoduqamxxx.m （调制和解调） xxxx_CFAR.m（CFAR 检测） environment_SE.m （散射体模拟的简化版本） environment.m （散射体模拟） environ