基于BPSK调制的OFDM系统性能分析仿真

资 源 简 介

本程序旨在通过MATLAB平台实现正交频分复用（OFDM）系统的完整链路仿真，并重点分析在二进制相移键控（BPSK）调制下的系统误码率（BER）表现。系统首先随机生成二进制数据序列，随后进行BPSK星座映射。在OFDM调制部分，程序对映射后的信号进行快速傅里叶逆变换（IFFT）以实现多载波调制，并添加循环前缀（CP）以消除符号间干扰（ISI）。 信号通过加性高斯白噪声（AWGN）信道传输，模拟真实环境中的信号衰减与噪声干扰。在接收端，程序执行循环前缀移除、快速傅里叶变换（FFT）解调以及BPSK硬判决译码

详 情 说 明

基于BPSK调制的OFDM系统误码率性能仿真分析项目

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的通信系统链路仿真实验。其核心目标是构建一个完整的正交频分复用（OFDM）传输链路，并量化评估其在二进制相移键控（BPSK）调制方式下，通过加性高斯白噪声（AWGN）信道后的误码率（BER）性能。通过对比仿真测得的误码率与理论公式计算的误码率，验证系统的正确性及其在多载波传输中的可靠性。

功能特性

• 多载波调制架构：实现了基于IFFT/FFT的OFDM核心调制与解调方案。
• 抗干扰机制：通过添加循环前缀（CP）来模拟消除符号间干扰（ISI）的机制。
• 性能量化分析：支持多组信噪比（SNR）下的误码率统计，展示系统的抗噪声能力。
• 多维可视化展示：程序能够生成时域波形图、频域幅度图、星座图以及误码率性能曲线，直观展现系统各阶段信号特征。
• 理论校准：内置BPSK理论误码率计算公式，用于验证仿真实验的准确性。

使用方法

1. 启动MATLAB软件，并将程序所在文件夹设为当前工作目录。
2. 运行主程序脚本。
3. 程序将自动执行从信号生成到性能分析的完整闭环流程。
4. 运行结束后，系统将弹出三个图形窗口，分别展示误码率平衡曲线、发送信号波形以及信道前后的星座图。
5. 在MATLAB命令行窗口查看具体各SNR值对应的详细误码率数据表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：具备基础运算能力的个人电脑即可，内存建议4GB以上。

实现逻辑与详细功能说明

本项目在程序中严格遵循数字通信系统的信号处理流程，具体逻辑如下：

1. 仿真参数配置 程序初始化设置子载波数量为64点，循环前缀（CP）长度为16点，模拟发送1000个OFDM符号。仿真信噪比设定在0dB至14dB之间。

2. 随机比特流生成与映射 通过随机数函数生成二进制原始比特序列。采用BPSK映射逻辑，将0映射为-1，将1映射为1，生成对应的复基带信号。

3. OFDM符号调制（IFFT） 将并串转换后的信号分派到64个子载波上。利用快速傅里叶逆变换（IFFT）将频域数据序列转换为时域离散采样点，实现多载波的正交合成。

4. 循环前缀（CP）处理 为了应对信道多径带来的影响（虽然本仿真主要针对AWGN），程序将每个时域OFDM符号最后的16个点复制并拼接至符号头部，确保符号间的保护间隔。

5. 串串转换与AWGN信道模拟 将带有CP的符号序列展开为连续的时间序列。根据当前设定的信噪比计算信号功率，并生成相应的复高斯随机噪声叠加在信号上，模拟真实信道中的热噪声干扰。

6. 接收端解调（FFT） 接收端首先对接收信号进行分段，移除头部的循环前缀以恢复有效数据段。随后执行快速傅里叶变换（FFT），将信号从时域重构回频域各子载波空间。

7. 判决与误码率统计 针对解调后的频域复数信号执行硬判决。由于采用BPSK，判决逻辑仅根据信号实部是否大于零进行：实部大于0判定为1，否则为0。最后通过对比原始比特与接收比特，统计总误码数并计算平均误码率。

关键函数与算法细节分析

• 数据塑形 (Reshape)：程序频繁使用reshape函数在串行流与并行子载波矩阵之间切换，这是模拟多载波系统的核心操作，保证了数据在频域处理与时域传输之间的正确对应。
• IFFT/FFT 变换对：利用正交性实现子载波的复用与解构。IFFT的作用是将BPSK符号映射到彼此正交的载波上，而FFT用于在接收端利用正交性提取特定频率的成分。
• 噪声功率计算算法：仿真中并未直接使用封装函数，而是通过 10^(SNR/10) 计算线性信噪比，结合信号实际均方功率求得噪声标准差 sqrt(noise_power/2)，这种手动实现方式更利于理解通信系统底层原理。
• 互补误差函数 (erfc)：在计算理论参考曲线时，使用了 0.5 * erfc(sqrt(snr_linear))。这是BPSK相干解调在AWGN信道下的标准理论性能指标，作为仿真准确性的金标准。
• 可视化逻辑：程序提取了特定信噪比（6dB）下的切片数据，通过 stem 展现频域幅度分布，通过 plot 展示时域震荡波形，并通过星座图的扩散程度直观体现 AWGN 干扰对决策边界的影响。