Matlab武动乾坤博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者座右铭行百里者半于九十。代码获取方式CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理进阶版⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤更多资源等你来⛄一、双选择性信道中的FBMC-OQAMMMSE均衡的新视角脚本复现论文FBMC-OQAM in Doubly-Selective Channels: A New Perspective on MMSE Equalization, R.Nissel, M.Rupp, R.Marsalek, IEEE SPAWC 2017复现图 7。仿真对比2×2 MIMO场景FBMC-OQAM 和传统 CP-OFDM 在双选择性信道时延选择性 多普勒选择性即频率选择性 时间选择性下的 BER误码率评估多种 MMSE 均衡器以及低复杂度干扰消除算法。双选择性信道信道同时存在多径时延扩展频选 高速移动带来多普勒频移时变这会破坏 FBMC 的固有正交性引入固有干扰也是本文研究重点。一、整体仿真流程设置系统、信道、调制、均衡器、蒙特卡洛仿真参数构造 FBMC-OQAM 调制对象、OFDM 调制对象保证两者总采样点数严格一致公平对比构建快衰落 WSSUS 信道模型Jakes 多普勒VehicularA 车载 A 信道2 发 2 收 MIMO预计算收发变换矩阵、噪声相关矩阵FBMC 存在固有虚部干扰噪声相关矩阵和 OFDM 不同蒙特卡洛循环多次随机信道实现生成二进制比特流映射为 FBMC (PAM) / OFDM (QAM) 符号符号经过发射矩阵生成时域发射波形通过 MIMO 卷积信道矩阵得到接收时域信号遍历 SNR叠加高斯噪声解调得到频域接收向量依次执行多种均衡算法单抽头 MMSE、9 抽头子块 MMSE、全块 MMSE、迭代干扰消除均衡判决计算 BER额外仿真双平坦信道参考曲线无时延、无多普勒理想静态信道作为性能下界参考半对数坐标绘制 BER-SNR 性能曲线复现论文图 7二、分段详细解析初始化matlabclear; close all;清空变量关闭已有图窗。仿真参数配置matlabM_SNR_dB [10:2:40]; % SNR in dBNrRepetitions 10; % Monte Carlo次数双选信道NrRepetitions2 5000; % 双平坦参考曲线MC次数Velocity_kmh 500; % 移动速度500km/h极大多普勒强时变PowerDelayProfile ‘VehicularA’; % 车载A多径功率时延剖面L 24; % 子载波数目F 15e3; % 子载波间隔15kHzLTE标准SamplingRate F1414; % 采样率保证OFDM/FBMC总采样点相同QAM_ModulationOrder 256; % 256QAMOFDMFBMC采用OQAMPAM调制阶数√25616PAMNrIterationsInterferenceCancellation 25; % 干扰消除最大迭代次数FBMC-OQAM 特点采用偏移正交幅度调制 OQAM实域正交复数域存在固有干扰所以 FBMC 使用 PAM 实符号OFDM 采用复数 QAM。matlabaddpath(‘./Theory’);addpath(‘./EqualizerFunctions’);warning(‘off’,‘MATLAB:nearlySingularMatrix’);添加函数路径关闭接近奇异矩阵警告矩阵求逆病态改用 pinv 可以缓解但速度慢作者选择直接 inv。构造 FBMC 对象 OFDM 对象matlabFBMC Modulation.FBMC(…);OFDM Modulation.OFDM(…);FBMCHermite 原型滤波器OQAM重叠因子 8多相实现30 个 FBMC 符号24 子载波OFDM14 个 OFDM 符号带循环前缀 CP额外增加零保护间隔强制 FBMC 与 OFDM 时域总采样点数完全相等保证公平对比matlabif OFDM.Nr.SamplesTotal~FBMC.Nr.SamplesTotalerror(‘Total number of samples must be the same for OFDM and FBMC.’);end采样点数校验两者必须相同。时变 MIMO 信道模型matlabChannelModel Channel.FastFading(…SamplingRate,... PowerDelayProfile,... N,... Velocity_kmh/3.6*2.5e9/2.998e8,... %最大多普勒频移计算 Jakes,... 200,... 2,... %发射天线2 2,... %接收天线2 true ... );WSSUS 广义平稳非相关散射快衰落信道Jakes 多普勒谱VehicularA 多径2×2 MIMO。500km/h 极高速度带来很大多普勒扩展时间选择性极强VehicularA 带来多径时延扩展频率选择性构成双选择性信道FBMC 的固有干扰会被进一步放大。星座图对象、预计算收发矩阵matlabPAM Modulation.SignalConstellation(sqrt(QAM_ModulationOrder),‘PAM’);QAM Modulation.SignalConstellation(QAM_ModulationOrder,‘QAM’);G_FBMC FBMC.GetTXMatrix;Q_FBMC (FBMC.GetRXMatrix);G_OFDM OFDM.GetTXMatrix;Q_OFDM (OFDM.GetRXMatrix);G发射矩阵比特映射符号→时域波形Q接收矩阵时域波形→解调后的频域符号预计算噪声相关矩阵FBMC 因为 OQAM 固有干扰噪声协方差矩阵形式和 OFDM 完全不同需要单独构造实虚部扩展的 MIMO 噪声相关矩阵这是 FBMC 均衡的关键。预分配 BER 存储数组matlabBER_1TapMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_1TapMMSE_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_FullMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_FullMMSE_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_9TapTimeMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_9TapMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_InterferenceCancellation_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions,NrIterationsInterferenceCancellation);BER_InterferenceCancellation_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions,NrIterationsInterferenceCancellation);多维数组保存每种均衡器、每个 SNR、每一次蒙特卡洛、每一轮迭代的误码率。蒙特卡洛主循环信道实现循环matlabfor i_rep 1:NrRepetitionsChannelModel.NewRealization; %生成一次新的独立信道生成二进制比特流天线 1、天线 2 分别生成 FBMC 比特和 OFDM 比特比特映射符号FBMCPAM 实符号OFDM复数 256QAM 符号时域发射波形G_FBMC * x( 完成 FBMC 调制OFDM 同理MIMO 卷积信道矩阵ConvolutionMatrix11,12,21,22四个天线对之间的线性卷积矩阵用来描述时变信道的线性变换。rHs分别计算 FBMC、OFDM 无噪接收信号。MIMO 等效频域信道矩阵 DD_FBMC_MIMOFBMC 经过发射矩阵 - 信道 - 接收矩阵后的MIMO 等效矩阵包含 FBMC 固有干扰 信道带来的跨子载波 / 跨符号干扰。h_FBMC_MIMO diag(D_FBMC_MIMO) 提取对角元对应单抽头均衡的信道增益忽略非对角干扰项。SNR 内层循环matlabfor i_SNR 1:length(M_SNR_dB)根据 SNR 计算噪声功率生成复高斯噪声叠加到接收信号。解调乘以接收矩阵 Q得到频域接收向量 y_FBMC /y_OFDM均衡算法 1单抽头 MMSEOne-Tap MMSE只使用等效信道矩阵对角项忽略交叉干扰项复杂度最低。在双选择性信道非对角元素代表干扰所以单抽头性能差。均衡算法 2低复杂度迭代干扰消除初始值单抽头 MMSE 输出迭代对于每个符号把已知估计符号对应的交叉干扰项从接收信号中减去再重新 MMSE 均衡迭代 25 次。迭代不断抑制干扰迭代次数越多 BER 越好。均衡算法 3全块 Full Block MMSE使用完整 D 矩阵所有交叉干扰全部纳入 MMSE 矩阵求逆理论最优但是矩阵规模巨大计算复杂度极高。均衡算法 49-Tap 子块 MMSEFBMC_SubBlockMMSEequalizer2x2MIMO9 抽头子块 MMSE只取局部邻近干扰项在性能和复杂度之间折中分9-tap-Time和9-tap两种版本。均衡输出符号做量化判决符号转回比特对比原始比特计算 BER。双平坦信道参考曲线matlabfor i_rep2 1: NrRepetitions2信道为2×2 复高斯静态平坦瑞利信道无多普勒、无多径作为理想参考基线用来对比双选择性信道下的性能损失。绘图matlabsemilogy(M_SNR_dB,mean(BER_DoublyFlat_MMSE,2),‘black’,‘Linewidth’,Linewidth1);hold on;semilogy半对数图y 轴 BER 对数坐标通信 BER 曲线标准画法。绘制多条曲线双平坦理想信道 MMSE 参考CP-OFDM 单抽头 MMSEFBMC 9-Tap 子块 MMSE两个版本FBMC 迭代干扰消除多次迭代曲线FBMC 全块 MMSE 最优曲线图例对应论文图 7对比 FBMC 与 OFDM 在高速移动双选信道下的误码性能。三、核心概念说明FBMC-OQAM滤波器组多载波无 CP复数域存在固有虚部干扰。静态信道下仅虚部干扰双选择性信道时时变 多径引入实部交叉干扰传统单抽头均衡失效。双选择性信道 doubly-selective频率选择性多径时延扩展时间选择性高速移动带来多普勒频移信道随时间快速变化均衡器对比单抽头 MMSE最简单忽略跨子载波 / 跨符号干扰双选信道性能差迭代干扰消除低复杂度逐步减掉干扰迭代次数提升性能9-Tap 子块 MMSE仅考虑局部邻近干扰折中复杂度与性能Full Block 全块 MMSE全局最优把全部干扰纳入 MMSE但是计算量巨大2×2 MIMO256QAM/16PAM高速 500km/h 车载 A 信道属于非常严苛的通信场景。四、依赖外部函数Modulation.FBMC、Modulation.OFDMFBMC、OFDM 调制解调类Channel.FastFadingWSSUS 快衰落 MIMO 信道生成FBMC_SubBlockMMSEequalizer2x2MIMO.mFBMC 子块 9 抽头 MMSE 均衡函数Modulation.SignalConstellation星座映射 / 解映射PAM/QAM比特 - 符号五、预期仿真结论论文结论在强双选择性高速移动信道OFDM 依靠 CP抵抗多径但是多普勒带来载波间干扰FBMC 无 CP在双选信道下固有干扰 信道干扰叠加单抽头均衡性能远差于 OFDM使用 9 抽头子块 MMSE、迭代干扰消除、全块 MMSE 可以显著改善 FBMC 的 BER全块 MMSE 可以逼近理论下界但代价极高的计算复杂度。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]文涛;周海鹏;李夏;何蓉蓉;王世松.MIMO-OFDM系统中的信道估计算法优化方法研究[J].中国新技术新产品. 20253 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他 
长河君 · 2026/10/18 21:33:07 · 阅读 1.2k 【信道】双选择性信道中的FBMC-OQAM：MMSE均衡的新视角【含Matlab源码 16102期】
Matlab武动乾坤博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者座右铭行百里者半于九十。代码获取方式CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理进阶版⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤更多资源等你来⛄一、双选择性信道中的FBMC-OQAMMMSE均衡的新视角脚本复现论文FBMC-OQAM in Doubly-Selective Channels: A New Perspective on MMSE Equalization, R.Nissel, M.Rupp, R.Marsalek, IEEE SPAWC 2017复现图 7。仿真对比2×2 MIMO场景FBMC-OQAM 和传统 CP-OFDM 在双选择性信道时延选择性 多普勒选择性即频率选择性 时间选择性下的 BER误码率评估多种 MMSE 均衡器以及低复杂度干扰消除算法。双选择性信道信道同时存在多径时延扩展频选 高速移动带来多普勒频移时变这会破坏 FBMC 的固有正交性引入固有干扰也是本文研究重点。一、整体仿真流程设置系统、信道、调制、均衡器、蒙特卡洛仿真参数构造 FBMC-OQAM 调制对象、OFDM 调制对象保证两者总采样点数严格一致公平对比构建快衰落 WSSUS 信道模型Jakes 多普勒VehicularA 车载 A 信道2 发 2 收 MIMO预计算收发变换矩阵、噪声相关矩阵FBMC 存在固有虚部干扰噪声相关矩阵和 OFDM 不同蒙特卡洛循环多次随机信道实现生成二进制比特流映射为 FBMC (PAM) / OFDM (QAM) 符号符号经过发射矩阵生成时域发射波形通过 MIMO 卷积信道矩阵得到接收时域信号遍历 SNR叠加高斯噪声解调得到频域接收向量依次执行多种均衡算法单抽头 MMSE、9 抽头子块 MMSE、全块 MMSE、迭代干扰消除均衡判决计算 BER额外仿真双平坦信道参考曲线无时延、无多普勒理想静态信道作为性能下界参考半对数坐标绘制 BER-SNR 性能曲线复现论文图 7二、分段详细解析初始化matlabclear; close all;清空变量关闭已有图窗。仿真参数配置matlabM_SNR_dB [10:2:40]; % SNR in dBNrRepetitions 10; % Monte Carlo次数双选信道NrRepetitions2 5000; % 双平坦参考曲线MC次数Velocity_kmh 500; % 移动速度500km/h极大多普勒强时变PowerDelayProfile ‘VehicularA’; % 车载A多径功率时延剖面L 24; % 子载波数目F 15e3; % 子载波间隔15kHzLTE标准SamplingRate F1414; % 采样率保证OFDM/FBMC总采样点相同QAM_ModulationOrder 256; % 256QAMOFDMFBMC采用OQAMPAM调制阶数√25616PAMNrIterationsInterferenceCancellation 25; % 干扰消除最大迭代次数FBMC-OQAM 特点采用偏移正交幅度调制 OQAM实域正交复数域存在固有干扰所以 FBMC 使用 PAM 实符号OFDM 采用复数 QAM。matlabaddpath(‘./Theory’);addpath(‘./EqualizerFunctions’);warning(‘off’,‘MATLAB:nearlySingularMatrix’);添加函数路径关闭接近奇异矩阵警告矩阵求逆病态改用 pinv 可以缓解但速度慢作者选择直接 inv。构造 FBMC 对象 OFDM 对象matlabFBMC Modulation.FBMC(…);OFDM Modulation.OFDM(…);FBMCHermite 原型滤波器OQAM重叠因子 8多相实现30 个 FBMC 符号24 子载波OFDM14 个 OFDM 符号带循环前缀 CP额外增加零保护间隔强制 FBMC 与 OFDM 时域总采样点数完全相等保证公平对比matlabif OFDM.Nr.SamplesTotal~FBMC.Nr.SamplesTotalerror(‘Total number of samples must be the same for OFDM and FBMC.’);end采样点数校验两者必须相同。时变 MIMO 信道模型matlabChannelModel Channel.FastFading(…SamplingRate,... PowerDelayProfile,... N,... Velocity_kmh/3.6*2.5e9/2.998e8,... %最大多普勒频移计算 Jakes,... 200,... 2,... %发射天线2 2,... %接收天线2 true ... );WSSUS 广义平稳非相关散射快衰落信道Jakes 多普勒谱VehicularA 多径2×2 MIMO。500km/h 极高速度带来很大多普勒扩展时间选择性极强VehicularA 带来多径时延扩展频率选择性构成双选择性信道FBMC 的固有干扰会被进一步放大。星座图对象、预计算收发矩阵matlabPAM Modulation.SignalConstellation(sqrt(QAM_ModulationOrder),‘PAM’);QAM Modulation.SignalConstellation(QAM_ModulationOrder,‘QAM’);G_FBMC FBMC.GetTXMatrix;Q_FBMC (FBMC.GetRXMatrix);G_OFDM OFDM.GetTXMatrix;Q_OFDM (OFDM.GetRXMatrix);G发射矩阵比特映射符号→时域波形Q接收矩阵时域波形→解调后的频域符号预计算噪声相关矩阵FBMC 因为 OQAM 固有干扰噪声协方差矩阵形式和 OFDM 完全不同需要单独构造实虚部扩展的 MIMO 噪声相关矩阵这是 FBMC 均衡的关键。预分配 BER 存储数组matlabBER_1TapMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_1TapMMSE_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_FullMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_FullMMSE_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_9TapTimeMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_9TapMMSE_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions);BER_InterferenceCancellation_OFDM nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions,NrIterationsInterferenceCancellation);BER_InterferenceCancellation_FBMC nan(length(M_SNR_dB),NrRepetitions,NrIterationsInterferenceCancellation);多维数组保存每种均衡器、每个 SNR、每一次蒙特卡洛、每一轮迭代的误码率。蒙特卡洛主循环信道实现循环matlabfor i_rep 1:NrRepetitionsChannelModel.NewRealization; %生成一次新的独立信道生成二进制比特流天线 1、天线 2 分别生成 FBMC 比特和 OFDM 比特比特映射符号FBMCPAM 实符号OFDM复数 256QAM 符号时域发射波形G_FBMC * x( 完成 FBMC 调制OFDM 同理MIMO 卷积信道矩阵ConvolutionMatrix11,12,21,22四个天线对之间的线性卷积矩阵用来描述时变信道的线性变换。rHs分别计算 FBMC、OFDM 无噪接收信号。MIMO 等效频域信道矩阵 DD_FBMC_MIMOFBMC 经过发射矩阵 - 信道 - 接收矩阵后的MIMO 等效矩阵包含 FBMC 固有干扰 信道带来的跨子载波 / 跨符号干扰。h_FBMC_MIMO diag(D_FBMC_MIMO) 提取对角元对应单抽头均衡的信道增益忽略非对角干扰项。SNR 内层循环matlabfor i_SNR 1:length(M_SNR_dB)根据 SNR 计算噪声功率生成复高斯噪声叠加到接收信号。解调乘以接收矩阵 Q得到频域接收向量 y_FBMC /y_OFDM均衡算法 1单抽头 MMSEOne-Tap MMSE只使用等效信道矩阵对角项忽略交叉干扰项复杂度最低。在双选择性信道非对角元素代表干扰所以单抽头性能差。均衡算法 2低复杂度迭代干扰消除初始值单抽头 MMSE 输出迭代对于每个符号把已知估计符号对应的交叉干扰项从接收信号中减去再重新 MMSE 均衡迭代 25 次。迭代不断抑制干扰迭代次数越多 BER 越好。均衡算法 3全块 Full Block MMSE使用完整 D 矩阵所有交叉干扰全部纳入 MMSE 矩阵求逆理论最优但是矩阵规模巨大计算复杂度极高。均衡算法 49-Tap 子块 MMSEFBMC_SubBlockMMSEequalizer2x2MIMO9 抽头子块 MMSE只取局部邻近干扰项在性能和复杂度之间折中分9-tap-Time和9-tap两种版本。均衡输出符号做量化判决符号转回比特对比原始比特计算 BER。双平坦信道参考曲线matlabfor i_rep2 1: NrRepetitions2信道为2×2 复高斯静态平坦瑞利信道无多普勒、无多径作为理想参考基线用来对比双选择性信道下的性能损失。绘图matlabsemilogy(M_SNR_dB,mean(BER_DoublyFlat_MMSE,2),‘black’,‘Linewidth’,Linewidth1);hold on;semilogy半对数图y 轴 BER 对数坐标通信 BER 曲线标准画法。绘制多条曲线双平坦理想信道 MMSE 参考CP-OFDM 单抽头 MMSEFBMC 9-Tap 子块 MMSE两个版本FBMC 迭代干扰消除多次迭代曲线FBMC 全块 MMSE 最优曲线图例对应论文图 7对比 FBMC 与 OFDM 在高速移动双选信道下的误码性能。三、核心概念说明FBMC-OQAM滤波器组多载波无 CP复数域存在固有虚部干扰。静态信道下仅虚部干扰双选择性信道时时变 多径引入实部交叉干扰传统单抽头均衡失效。双选择性信道 doubly-selective频率选择性多径时延扩展时间选择性高速移动带来多普勒频移信道随时间快速变化均衡器对比单抽头 MMSE最简单忽略跨子载波 / 跨符号干扰双选信道性能差迭代干扰消除低复杂度逐步减掉干扰迭代次数提升性能9-Tap 子块 MMSE仅考虑局部邻近干扰折中复杂度与性能Full Block 全块 MMSE全局最优把全部干扰纳入 MMSE但是计算量巨大2×2 MIMO256QAM/16PAM高速 500km/h 车载 A 信道属于非常严苛的通信场景。四、依赖外部函数Modulation.FBMC、Modulation.OFDMFBMC、OFDM 调制解调类Channel.FastFadingWSSUS 快衰落 MIMO 信道生成FBMC_SubBlockMMSEequalizer2x2MIMO.mFBMC 子块 9 抽头 MMSE 均衡函数Modulation.SignalConstellation星座映射 / 解映射PAM/QAM比特 - 符号五、预期仿真结论论文结论在强双选择性高速移动信道OFDM 依靠 CP抵抗多径但是多普勒带来载波间干扰FBMC 无 CP在双选信道下固有干扰 信道干扰叠加单抽头均衡性能远差于 OFDM使用 9 抽头子块 MMSE、迭代干扰消除、全块 MMSE 可以显著改善 FBMC 的 BER全块 MMSE 可以逼近理论下界但代价极高的计算复杂度。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]文涛;周海鹏;李夏;何蓉蓉;王世松.MIMO-OFDM系统中的信道估计算法优化方法研究[J].中国新技术新产品. 20253 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他