操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
%% ====================仿真过程=======================
% 产生0-1随机序列 =>（交织）=> 符号映射 => 串并转换 => 插入导频
% => IFFT变换 => 加循环前缀CP => 并串转换 => （信道编码） => 多径信道% => 加AWGN => （信道译码）=> 串并转换 =>去循环前缀CP => 去导频 =>
% FFT变换 / 信道估计与频域均衡 => 并串转换 => 解映射 =>（解交织）
% => 计算误码率 => 绘制误码率曲线
% ==================================================
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产生0-1随机序列：
- 这个步骤是数据传输的起点，生成一个由0和1组成的随机序列，模拟要传输的数据。
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交织（Interleaving）：
- 交织是一种用来提高数据在有误码的信道中传输可靠性的技术。通过将数据序列重新排序，可以减少连续误差的影响。
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符号映射：
- 符号映射是将比特序列映射到复数符号上的过程，这些复数符号通常代表了不同的调制状态。例如，在QAM调制中，每个符号可能代表多个比特。
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串并转换（Serial to Parallel Conversion）：
- 将序列化的数据转换为并行形式，以便于进行后续的IFFT变换。
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插入导频：
- 导频是已知的信号，用于接收端的信道估计和同步。
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IFFT变换（Inverse Fast Fourier Transform）：
- 将频域上的数据转换到时域，为了后续在时域上的传输。
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加循环前缀CP（Cyclic Prefix）：
- 在每个OFDM符号前加入一个循环前缀，目的是为了减少多径效应造成的符号间干扰（ISI）。
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并串转换（Parallel to Serial Conversion）：
- 将并行的数据转换回串行，准备发送。
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信道编码：
- 这是一个可选步骤，通过添加冗余比特来提高传输数据的可靠性。
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多径信道：
- 模拟信号在实际环境中传播时会遇到的多径效应。
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加AWGN（Additive White Gaussian Noise）：
- 向信号中加入高斯白噪声，模拟实际传输中的噪声干扰。
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信道译码：
- 如果前面进行了信道编码，这里需要进行译码，恢复原始数据。
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串并转换（Serial to Parallel Conversion）：
- 将串行的接收信号转换为并行形式，以便于进行后续处理。
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去循环前缀CP（Remove Cyclic Prefix）：
- 移除每个OFDM符号前的循环前缀。
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去导频：
- 移除之前插入的导频信号。
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FFT变换 / 信道估计与频域均衡：
- 通过FFT变换将接收信号从时域转换到频域，进行信道估计并进行频域均衡。
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并串转换（Parallel to Serial Conversion）：
- 将并行的数据转换回串行形式。
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解映射：
- 将接收到的符号映射回比特序列。
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解交织（De-Interleaving）：
- 将交织后的数据恢复到原始顺序。
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计算误码率（Bit Error Rate, BER）：
- 通过比较接收到的数据和原始数据，计算误码率。
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绘制误码率曲线：
- 根据不同的信噪比（SNR）值，绘制误码率随信噪比变化的曲线，以评估系统性能。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
略
4、MATLAB 源码获取
V
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