使用matlab的OFDM导频ls lmmse信道估计

使用matlab的OFDM导频ls lmmse信道估计，QAM16数据经OFDM调制，使用lmmse做导频点信道估计，然后线性插值，解调

clc;
clear;
Nsym=600;
L=1024;
NFFT = L; % Next power of 2 from length of y
fs=15*1024*10^3;
fs1=15*10^3*1024;
Ts =1/fs;
Fd =0;%Hz
%  tau = 0;
%  pdb = 0; 
%  tau = [0 1.5*Ts 1.8*Ts 2.7*Ts 3.7*Ts 4.7*Ts 7.7*Ts];
%  pdb = [0 -5 -7 -7 -7 -8 -9];
tap1=2*Ts; tap2= 4*Ts;      
 tau = [0 tap1 tap2];
 pdb = [0 -5 -10];
chan = rayleighchan（ TsFdtaupdb）;
pi=3.14159;
SNR=20;
SigQam16 = [sqrt（10）+sqrt（10）*1i;sqrt（10）+3*sqrt（10）*1i;3*sqrt（10）+sqrt（10）*1i;3*sqrt（10）+3*sqrt（10）*1i
            sqrt（10）-sqrt（10）*1i;sqrt（10）-3*sqrt（10）*1i;3*sqrt（10）-sqrt（10）*1i;3*sqrt（10）-3*sqrt（10）*1i;
            -sqrt（10）+sqrt（10）*1i;-sqrt（10）+3*sqrt（10）*1i;-3*sqrt（10）+sqrt（10）*1i;-3*sqrt（10）+3*sqrt（10）*1i;
            -sqrt（10）-sqrt（10）*1i;-sqrt（10）-3*sqrt（10）*1i;-3*sqrt（10）-sqrt（10）*1i;-3*sqrt（10）-3*sqrt（10）*1i]/10;
%随机产生600个Qam16的码元
GenSig=zeros（1600）;
rand_idx=randint（1Nsym16）+1;
for sig_idx=1:Nsym 
GenSig（sig_idx）=SigQam16（rand_idx（sig_idx））;
end

%600个码元经过1024点IFFT产生待发送数据
xSig = ifft（GenSigNFFT）;
% figure; plot （abs（xSig））;

%产生的1024点采样点数据xSig经过瑞利信道传输
 yb=filter（chanxSig）;
  Yb = fft（ybNFFT）;
  
% 并且叠加awgn 
 awgn_noise = awgn（ybSNR‘measured‘）; 

%将加噪信号做FFT获得频域OFDM数据并且取前600点
 Hawgn = fft（awgn_noiseNFFT）;
 % figure;plot（2*abs（Hawgn（1:NFFT/2+1））） 
 RecSig=Hawgn（1:600）;
 t=1:600;
%  figure;plot（tabs（GenSig）tabs（RecSig）‘-*‘）;
 Hw=zeros（1600）;
 Hw1=zeros（1100）;
 Hwo=zeros（1100）;
 for idx_hw=0:99
 Hw1（1+idx_hw）=RecSig（1+6*idx_hw）./GenSig（1+6*idx_hw）;
 end
 for idx_hw=0:99
 Hwo（1+idx_hw）=Yb（1+6*idx_hw）./GenSig（1+6*idx_hw）;
 end
 Hwcor=autocorr（Hwo99）;
 Rh=Hwcor（11:100）;
    Rhh =toeplitz（Rh）;
% Rhh=cov（Hw1*Hw1）;
   X=zeros（100100）;
%   N=100;
%   t_max=4;trms=3;
 for k=1:100    %Rhh与时延功率谱是傅立叶变换的关系 对信道建模后Rhh就得到了
    for l=1:100
%         Rhh（kl）=（1-exp（（-1）*t_max*（（1/trms）+1i*2*pi*（k-l）/N）））./（trms*（1-exp（（-1）*t_max/trms））*（（1/trms）+1i*2*pi*（k-l）/N））;
        if（k==l）
            X（kl）=GenSig（k）;
        end
    end
 end
%  Hlmmse=Rhh*inv（Rhh+0.01*inv（X*X‘））*conj（Hw1‘）;
Hlmmse=Rhh*inv（Rhh+（1/（10^（SNR/10）））*inv（X*X‘））*conj（Hw1‘）;
%  Hlmmse=Rhh/（Rhh+17/9/SNR*eye（100））*conj（Hw1‘）;
 Hw2=conj（Hlmmse‘）;
 Hw26=zeros（1600）;
 Hw16=zeros（1600）;
 for idx_hw=0:99
 Hw26（1+6*idx_hw）=Hw2（1+idx_hw）;
 Hw16（1+6*idx_hw）=Hw1（1+idx_hw）;
 end
for hwrec_idx=0:98
     for insc_idx=1:5
     Hw26（hwrec_idx*6+1+insc_idx）=Hw26（hwrec_idx*6+1）+insc_idx.*（Hw26（（hwrec_idx+1）*6+1）-Hw26（hwrec_idx*6+1））./6;
     Hw16（hwrec_idx*6+1+insc_idx）=Hw16（hwrec_idx*6+1）+insc_idx.*（Hw16（（hwrec_idx+1）*6+1）-Hw16（hwrec_idx*6+1））./6;
     end
end
  RecSigeq=RecSig.*conj（Hw26）./（Hw26.*conj（Hw26））;
 temp_real=real（RecSigeq）;
temp_imag=imag（RecSigeq）;
 figure;  plot（temp_realtemp_imag‘.‘）;
   axis（[-1.5 1.5 -1.5 1.5]）;
  
   RecSigeq1=RecSig.*conj（Hw16）./（Hw16.*conj（Hw16））;
 temp_real1=real（RecSigeq1）;
temp_imag1=imag（RecSigeq1）;
 figure;  plot（temp_real1temp_imag1‘.‘）;
   axis（[-1.5 1.5 -1.5 1.5]）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         55  2018-08-27 11:33  使用matlab的OFDM导频ls lmmse信道估计\【源码使用必读】.url

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