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QPSK et OFDM avec les System objects MATLAB

Cet exemple montre comment simuler un système de communication de base dans lequel le signal est d’abord modulé QPSK puis sujet à la l'OFDM. Le signal est ensuite passé à travers un canal de bruit blanc Gaussien supplémentaire avant d’être démodulé et démultiplexé. Enfin, le nombre d’erreurs bit est calculé. Cet exemple présente l’utilisation de MATLAB® System objects™.

Configurez les paramètres de simulation.

M = 4;                 % Modulation alphabet
k = log2(M);           % Bits/symbol
numSC = 128;           % Number of OFDM subcarriers
cpLen = 32;            % OFDM cyclic prefix length
maxBitErrors = 100;    % Maximum number of bit errors
maxNumBits = 1e7;      % Maximum number of bits transmitted

Construisez les System objects nécessaires à la simulation : Modulateur QPSK, démodulateur QPSK, modulateur OFDM, démodulateur OFDM, canal AWGN et un calculateur de taux d’erreur. Utilisez des couples nom-valeur pour configurer les propriétés des objets.

Configurez le modulateur QPSK et le démodulateur QPSK pour qu’ils acceptent les entrées binaires.

qpskMod = comm.QPSKModulator('BitInput',true);
qpskDemod = comm.QPSKDemodulator('BitOutput',true);

Configurez la paire modulateur et démodulateur OFDM selon les paramètres de la simulation.

ofdmMod = comm.OFDMModulator('FFTLength',numSC,'CyclicPrefixLength',cpLen);
ofdmDemod = comm.OFDMDemodulator('FFTLength',numSC,'CyclicPrefixLength',cpLen);

Configurez la propriété NoiseMethod de l’objet canal AWGN sur Variance et définissez la propriété VarianceSource pour que la puissance de bruit puisse être réglée depuis un port d’entrée.

channel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ...
    'VarianceSource','Input port');

Configurez la propriété ResetInputPort sur true pour permettre au calculateur de taux d’erreur d’être réinitialisé pendant la simulation.

errorRate = comm.ErrorRate('ResetInputPort',true);

Utilisez la fonction info de l’objet ofdmMod pour déterminer les dimensions de l'entrée et de la sortie du modulateur OFDM.

ofdmDims = info(ofdmMod)

ofdmDims = struct with fields:
    DataInputSize: [117 1]
       OutputSize: [160 1]

Déterminez le nombre de sous-porteuses de données à partir de la variable de la structure ofdmDims.

numDC = ofdmDims.DataInputSize(1)

numDC = 117

Déterminez la taille du champ OFDM (en bits) à partir des sous-porteuses de données et du nombre de bits par symbole.

frameSize = [k*numDC 1];

Configurez le vecteur SNR en se basant sur la plage Eb/No désirée, sur le nombre de bit par symbole et sur le rapport du nombre de sous-porteuses de données sur le nombre total de sous-porteuses.

EbNoVec = (0:10)';
snrVec = EbNoVec + 10*log10(k) + 10*log10(numDC/numSC);

Initialisez le BER et les tableaux d’erreur statistiques.

berVec = zeros(length(EbNoVec),3);
errorStats = zeros(1,3);

Simulez le lien de communication sur la plage des valeurs Eb/No. Pour chaque valeur Eb/No, la simulation s’effectue soit jusqu’à ce que maxBitErrors soient enregistrés, soit jusqu’à ce que le nombre total de bits émis excède maxNumBits.

for m = 1:length(EbNoVec)
    snr = snrVec(m);
    
    while errorStats(2) <= maxBitErrors && errorStats(3) <= maxNumBits
        dataIn = randi([0,1],frameSize);              % Generate binary data
        qpskTx = qpskMod(dataIn);                     % Apply QPSK modulation
        txSig = ofdmMod(qpskTx);                      % Apply OFDM modulation
        powerDB = 10*log10(var(txSig));               % Calculate Tx signal power
        noiseVar = 10.^(0.1*(powerDB-snr));           % Calculate the noise variance
        rxSig = channel(txSig,noiseVar);              % Pass the signal through a noisy channel
        qpskRx = ofdmDemod(rxSig);                    % Apply OFDM demodulation
        dataOut = qpskDemod(qpskRx);                  % Apply QPSK demodulation
        errorStats = errorRate(dataIn,dataOut,0);     % Collect error statistics
    end
    
    berVec(m,:) = errorStats;                         % Save BER data
    errorStats = errorRate(dataIn,dataOut,1);         % Reset the error rate calculator
end

Utilisez la fonction berawgn pour déterminer le BER théorique pour un système QPSK.

berTheory = berawgn(EbNoVec,'psk',M,'nondiff');

Tracez les données théoriques et simulées sur le même graphique pour comparer les résultats.

figure
semilogy(EbNoVec,berVec(:,1),'*')
hold on
semilogy(EbNoVec,berTheory)
legend('Simulation','Theory','Location','Best')
xlabel('Eb/No (dB)')
ylabel('Bit Error Rate')
grid on
hold off

Observez qu’il y a une bonne concordance entre les données simulées et théoriques.