基于SC-FDE单载波频域均衡MQAM通信链路matlab仿真,包括帧同步,定时同步,载波同步,MMSE信道估计等

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

 

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

 

2.算法涉及理论知识概要

      完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现，包括UW序列的设计、QAM调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节。本文首先介绍了SC-FDE通信系统的基本原理和频域均衡的概念，然后详细介绍了各个环节的设计和实现步骤，并通过仿真实验验证了系统的可行性和性能。最后，对系统的优化和拓展进行了讨论，为进一步提高系统的性能和应用到更广泛的通信领域中提供了思路。

 

       SC-FDE是一种常见的OFDM调制方式，它可以将数据分成多个子载波进行传输，从而实现高效的数据传输。在SC-FDE中，采用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真，提高系统的传输性能。本文旨在介绍完整的SC-FDE单载波频域均衡通信链路的设计和实现，包括UW序列的设计、QAM调制、帧同步、定时同步、载波同步、SNR估计和MMSE信道估计等环节，以验证系统的可行性和性能。

 

2.1 单载波频域均衡

      在SC-FDE中，使用单载波频域均衡技术可以有效地消除多径效应和频域失真，提高系统的传输性能。具体来说，单载波频域均衡可以通过在接收端对接收信号进行频域均衡，消除信道对信号的影响，从而提高系统的可靠性和传输速率。在频域均衡中，通常使用MMSE等算法进行信道估计和均衡，以提高均衡的精度和准确性。

 

2.2 UW序列

       UW序列是一种常见的同步序列，它可以用于帧同步、定时同步和载波同步等环节。在SC-FDE通信系统中，需要使用UW序列进行同步，以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列的长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择，通常采用二进制序列或者伪随机序列。

 

       在SC-FDE通信系统中，需要使用UW序列进行同步，以确保接收端正确地解码接收到的信号。UW序列通常采用二进制序列或者伪随机序列，其长度和参数可以根据具体的应用需求进行选择。在本文中，我们采用长度为32的二进制UW序列，

 

2.3 帧同步、定时同步和载波同步

       在SC-FDE通信系统中，需要进行帧同步、定时同步和载波同步等环节，以确保接收端能够正确地解码接收到的信号。帧同步是指接收端能够识别传输帧的开始和结束，定时同步是指接收端能够正确地识别信号的时序，载波同步是指接收端能够正确地识别信号的频率。这些同步环节通常使用UW序列或者导频序列进行实现，以确保接收端能够准确地识别信号的时序和频率。

 

2.4 MMSE信道估计

      在SC-FDE通信系统中，需要对信道进行估计和均衡，以消除信道对信号的影响。常用的信道估计算法包括最小二乘（LS）法、最小均方误差（MMSE）法和最大似然（ML）法等。在SC-FDE中，使用MMSE算法可以实现更加精确和准确的信道估计和均衡，从而提高系统的传输性能。

 

3.MATLAB核心程序

global modtype;
modtype  = 5; 
 
if modtype  == 1;%1:16qam
   NAME = '16QAM';
end
if modtype  == 2;%2:32qam
   NAME = '32QAM';
end
if modtype  == 3;%3:64qam
   NAME = '64QAM';
end
if modtype  == 4;%4:128qam
   NAME = '128QAM';
end
if modtype  == 5;%5:256qam
   NAME = '256QAM';
end
 
SNR      = 40;
 
 
%UW长度
LEN_UW   = 64;  
%数据长度
LEN_data = 448;  
%FFT长度
LEN_fft  = LEN_data+LEN_UW; 
% 数据帧数
LEN_frame= 32;     
%数据负载
if modtype  == 1;%1:16qam
   data = randi([0 15],LEN_data*LEN_frame,1);  
end
if modtype  == 2;%2:32qam
   data = randi([0 31],LEN_data*LEN_frame,1);  
end
if modtype  == 3;%3:64qam
   data = randi([0 63],LEN_data*LEN_frame,1);  
end
if modtype  == 4;%4:128qam
   data = randi([0 127],LEN_data*LEN_frame,1);  
end
if modtype  == 5;%5:256qam
   data = randi([0 255],LEN_data*LEN_frame,1);  
end
 
%qam
Dmap_qpsk= func_qam(data,LEN_data,LEN_frame);
 
figure;
subplot(231);
plot(real(Dmap_qpsk),imag(Dmap_qpsk),'b*');
title([NAME,'星座图']);
a_dw            = downsample(Rdata,Samples,2);  
 
%帧同步
Frame_N          = length(Rdata_dw2)-LEN_UW;
Frame_peaks      = func_frame_syn(Rdata_dw2,UW,LEN_UW,Frame_N);   
 
 
%定时同步
Time_N           = length(Rdata_dw2)-LEN_ud-LEN_UW;
Time_N2          = LEN_UW+LEN_data;
.........................................................
 
%载波同步
Time_idx         = Time_syn;
.................................
 
%% 绘图
% 帧同步
figure;
subplot(311);
Time_idx=1:1:Frame_N;
plot(Time_idx,Frame_peaks(Time_idx));
hold on
plot(Time_syn,Frame_peaks(Time_syn),'r*');
grid on;
title([NAME,'帧同步后相关峰']);
xlabel('定点d');
 
 
 
% 定时同步
subplot(312);
Time_idx=1:1:Time_N;
plot(Time_idx,M(Time_idx));
grid on;
title([NAME,'定时同步后相关峰']);
xlabel('定点d');
 
 
 
%信道频偏估计与补偿
[Time_synC,PC,RC,MC] = func_time_syn(Rdata_dw3,LEN_UW,Time_N,Time_N2);
subplot(313);
Time_idx=1:1:Time_N;
plot(Time_idx,MC(Time_idx));
grid on;
title([NAME,'频偏补偿后相关峰']);
xlabel('定点d');
0sj_048m