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MATLAB_DFT-S OFDM接收端平均信噪比PDF与CCDF仿真图

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简介:
本研究利用MATLAB软件对DFT-S OFDM系统的接收端进行了仿真分析,重点探讨了不同信噪比条件下概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CCDF)的变化情况。 在MATLAB环境中进行DFT-S OFDM接收端的平均信噪比PDF和CCDF仿真图的绘制。

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  • MATLAB_DFT-S OFDMPDFCCDF仿
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    本研究利用MATLAB软件对DFT-S OFDM系统的接收端进行了仿真分析,重点探讨了不同信噪比条件下概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CCDF)的变化情况。 在MATLAB环境中进行DFT-S OFDM接收端的平均信噪比PDF和CCDF仿真图的绘制。
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    本研究探讨了通过优化阵列仿真技术来增强通信系统中的接收信号质量,特别关注提高信号与噪声的比例(SNR),从而改善数据传输效率和可靠性。 这份代码模拟了阵列输入信号及噪声,并验证了相对于接收到的信号,阵列输出信号可以将信噪比提高M倍,其中M为阵列中单元的数量。在该代码中,用户可以根据需要修改单元数量、单元间距、波束指向角度和信号频率等参数。此外,关键部分均配有详细注释,便于理解。无论是通过仿真波形还是计算得出的信噪比结果都能明显看出,在增加到M个单元的情况下,阵列能够显著提高信号的信噪比。
  • MATLAB仿ACO-OFDM号的发送
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    本研究运用MATLAB仿真平台对基于蚁群优化的正交频分复用(ACO-OFDM)信号进行发送和接收过程的模拟,探索其在通信系统中的性能表现。 1. 首先,在Matlab环境中生成采用16QAM映射方式的OFDM符号,并进一步产生ACO-OFDM信号。 2. 在每个ACO-OFDM符号之前添加循环前缀,随后编写用于发送与接收ACO-OFDM信号的相关程序。 3. 信道模型选用高斯白噪声(AWGN)信道进行仿真和测试。 4. 使用Matlab绘制时域中的ACO-OFDM信号以及经过均衡处理后的接收信号的星座图。
  • LoRa 灵敏度.pdf
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    本PDF文档深入探讨了LoRa通信技术中的信噪比和接收灵敏度问题,旨在帮助读者理解这些关键参数对网络性能的影响,并提供优化建议。 LoRa(Long Range)是一种基于扩频技术的无线通信协议,特别适合于低功耗广域网络(LPWAN)。LoRaWAN是用于连接物联网设备的网络规范,并且建立在LoRa的基础之上。本教程主要关注两个关键参数:信噪比(SNR)限制和接收灵敏度。 信噪比(SNR)限制是指,在信号解调过程中,接收端能够成功识别最小的信噪比值。每个扩频因子(Spreading Factor, SF),都有一个特定的SNR极限值。如果超过这个极限,则接收器将无法正确地解析接收到的数据包。SF决定了数据传输的速度和距离,并且随着SF增加而减少其SNR限制,通常每增加1个单位,SNR限制下降2.5分贝。例如,在SF为7时的SNR限制是-7.5dB,而在SF为12时则降低至-20dB。 接收灵敏度表示在给定信噪比的情况下,LoRa接收机仍能可靠工作的最低输入信号功率值,它是衡量LoRa设备性能的重要指标。其计算公式如下: S = -174 + 10xlog10(BW) + NF + SNRlimit 其中: - S 是接收灵敏度(单位为dBm)。 - BW 表示带宽(以Hz计),即信号在频率范围内的宽度。 - NF 是噪声系数,它代表了接收机内部产生的额外噪音与外部环境中的背景噪音的比例。对于LoRa芯片SX1272和SX1276来说,NF通常为6dB。 - SNRlimit 表示对应扩频因子的信噪比限制值。 举例而言,若带宽BW设置为125kHz且噪声系数NF设定在6dB,则可以通过计算得出不同SF下的接收灵敏度。比如,在SF等于7的情况下,SNRlimit是-7.5dB,那么此时的S = -174 + 10xlog10(125,000) + 6 - 7.5 ≈ -125 dBm。 此外,接收灵敏度还受到传输距离、路径损耗以及发射和接受设备性能的影响。更高的接收灵敏度意味着即使在信号较弱或距离更远的情况下也能保持连接,但可能会牺牲数据传输速率。因此,在设计LoRa网络时需要平衡考虑这些因素,并选择合适的扩频因子与带宽设置。 了解SNR限制及接收灵敏度有助于优化覆盖范围、提升通信稳定性以及合理部署物联网设备,从而实现更加高效和稳定的LoRa通讯环境。通过精确计算并调整相关参数可以显著改善整个系统的性能表现。
  • 提升下的机输入带通滤波器仿分析
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    本文通过仿真分析探讨了在提高信噪比背景下,接收机输入端带通滤波器的设计与优化方法,旨在增强信号质量。 在通信系统中,接收机输入端的信号质量对整个系统的性能至关重要。带通滤波器是一种重要的信号处理工具,它允许特定频率范围内的信号通过,并抑制其他频率成分,从而提高信噪比(SNR)。本项目以接收机输入端带通滤波器对信噪比改善的仿真为主题,利用MATLAB进行模拟分析,旨在揭示滤波器对信号的优化作用。 MATLAB是一款强大的数学和工程计算软件,在信号处理和系统建模中广泛应用。在本项目中,我们使用MATLAB生成一个宽带噪声,这种噪声通常存在于实际通信环境中,并包含各种不同频率的随机干扰,影响信号传输质量。生成噪声的过程涉及随机数生成及频率域特性设定。 接下来,设计了一个N=100阶的带通滤波器。滤波器的设计包括选择合适的类型(如巴特沃兹或切比雪夫)和参数设置,例如中心频率、带宽以及通带边缘陡峭度等。N阶表示滤波器复杂程度;一般来说,较高阶数意味着更精确但计算量更大的过滤效果。在这个例子中,100阶的滤波器可以提供良好的频率选择性。 在仿真过程中,我们测量了接收机输入端信噪比这一关键指标来评估信号质量。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比;高SNR表示更清晰的信号和更好的通信性能。通过对比滤波前后的信噪比,可以直观地展示带通滤波器对改善信号效果的作用。 随后,在经过滤波处理后生成了时域上的信号图以及频谱图来进一步分析该过程中的变化情况。这些图表帮助我们理解如何改变频率成分以达到优化信号的效果:噪声减少和所需频率分量突出,表明带通滤波器的有效性。 通过这个MATLAB仿真项目,深入探讨了带通滤波器在提升接收机输入端信噪比方面的作用,并结合理论与实践加深对过滤技术的理解。对于学习或研究信号处理及通信工程的人来说,这是一个有价值的案例分析工具,有助于理解滤波器设计和SNR的概念。
  • FBMCOFDM道的对仿
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    本研究通过仿真分析了FBMC(滤波多载波)与OFDM(正交频分复用)技术在通信系统中的性能差异,重点比较两者在子信道上的表现。 这段仿真研究了FBMC与OFDM子信道的对比情况,对FBMC初学者非常有帮助。
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  • OFDM峰值功率限幅抑制的Matlab仿程序
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    本项目为基于Matlab的OFDM信号PAPR(峰均功率比)限幅处理仿真实验,旨在通过编程手段降低OFDM系统中的PAPR值。 限幅是降低OFDM系统PAPR的直接方法。根据峰均比的统计特性可知,高峰平比出现的概率极小,通过削除过高的瞬时高幅值来降低整个系统的误比特率性能,并改善CCDF曲线。
  • 基于MATLAB的OFDM系统仿抑制(3)
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    本文介绍了基于MATLAB平台的正交频分复用(OFDM)系统的建模和仿真方法,并探讨了峰值平均功率比(PAPR)的抑制技术,以优化系统性能。 基于MATLAB的OFDM系统仿真及峰均比抑制(此处上传为抑制峰均比完整论文报告,包括第一部分代码和第二部分代码)。