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2.部分仿真图预览
3.算法概述
正交频分复用（OFDM）是一种高效的无线通信技术，广泛应用于各种无线通信系统。然而，OFDM系统对频率偏移非常敏感，频偏会导致子载波间的正交性丧失，进而产生严重的性能下降。传统的频偏估计方法通常基于导频或者循环前缀，但在低信噪比或者多径环境下性能较差。近年来，深度学习（DL）在无线通信领域的应用受到了广泛关注。
4.部分源码
.....................................................................
for n = 1:length(EbN0dB)
n
% 获取当前的Eb/N0值
snr = EbN0dB(n);
% 初始化比特错误数量和计时器
berrors1 = 0;
berrors2 = 0;
berrors3 = 0;
Fberrors2 = 0;
Fberrors3 = 0;
tic;
for mc = 1:MC% 进行Monte Carlo模拟
load dl4.mat
%调用深度学习模型进行频偏估计
...........................................
yr02 = (exp(-1*1i*2*pi*offset*(0:length(yr0)-1)/nFFT)).*yr0;
% 接收端处理
yr2 = yr02(nCP+1:end);% 去循环前缀
yr2 = (nDSC/sqrt(nFFT))*fftshift(fft(yr2,nFFT));% FFT变换
yr2 = yr2 > 0; % 硬判决解调
berrors2 = berrors2 + length(find((yr2-x)~=0)); % 计算比特错误数量
end
toc;
BER1(n) = berrors1/(nFFT*MC);
BER2(n) = berrors2/(nFFT*MC);
end
figure;
semilogy(EbN0dB,BER1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on;
semilogy(EbN0dB,BER2,'-rs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.5,0.6,0.8]);
hold on;
hold on;
grid on;
xlabel('Eb/N0');
ylabel('BER1');
legend('没频偏估计','基于深度学习的频偏估计');
0X_034m
---
