使用MATLAB驱动USRP-N320实现OFDM自收自发

2024-02-03 12:20

本文主要是介绍使用MATLAB驱动USRP-N320实现OFDM自收自发,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 前言
  • 一、收发代码
  • 二、截取一帧 OFDM
  • 三、执行主函数
  • 四、运行结果
  • 五、资源自取


前言

本文作为实验结果记录及测试,方便后面回顾所做的工作。本文基于一台电脑和一台 USRP 设备实现了 OFDM 自发和自收功能
在这里插入图片描述


一、收发代码

ofdm_tx_rx_test.m
核心代码:

%% USRP initation
if strcmp(SYS.Platform, 'N320/N321')radio_tx = comm.SDRuTransmitter(...'Platform',             SYS.Platform, ...'SerialNum',            SYS.Address, ...'MasterClockRate',      SYS.MasterClockRate, ...'CenterFrequency',      SYS.USRPCenterFrequency, ...'Gain',                 SYS.USRPGain, ...'InterpolationFactor',  SYS.USRPInterpolationFactor);radio_rx = comm.SDRuReceiver(...'Platform',             SYS.Platform, ...'SerialNum',            SYS.Address, ...'MasterClockRate',      SYS.MasterClockRate, ...'CenterFrequency',      SYS.USRPCenterFrequency, ...'Gain',                 SYS.USRPGain, ...'DecimationFactor',     SYS.USRPDecimationFactor, ...'SamplesPerFrame',      SYS.USRPFrameLength, ...'OutputDataType',       'double');
elseerror(message('sdru:examples:UnsupportedPlatform',platform));
endradio_tx.ChannelMapping = [1];     % Use both TX channels
radio_tx.UnderrunOutputPort = true;radio_rx.ChannelMapping = [2];     % Use both TX channels
radio_rx.OverrunOutputPort = true;

二、截取一帧 OFDM

process_ofdm.m
核心代码:

function fft_data = process_ofdm(data_filename, Tx_cd)
load(data_filename)
% load('rx_recv_test.mat')
rxmimo2x2 = rx_recv_test;
%% 修改
Ng=64;
Nfft=256;
N_fft=Nfft;
P_f_inter=6;      %导频间隔
nn=1:Ng;
i=1;
for delay=0:5e5yy(i) = rxmimo2x2(nn+delay)'*(rxmimo2x2(delay+nn+Nfft));i=i+1;
end
plot(abs(yy))
val=zeros(1,1010);
pos=zeros(1,1010);
% 找到第一个峰
[val1,pos1]=max(yy(66910:66930));
val(1)=val1;
pos(1)=pos1+66910-1;
% 记录每个峰值对应的索引
for cnt=1:1010-1    [val1,pos1]=max(yy(pos(cnt)+250:pos(cnt)+390)); % 250和390是试出来的val(cnt+1)=val1;pos(cnt+1)=pos1+pos(cnt)+250;
end

这里需要手动修改几个参数,按照下面步骤做:

  • 注释第 1、2 两行,放开第 3 行
    在这里插入图片描述
  • 在第 17 行打个断点
    在这里插入图片描述
  • 运行程序 process_ofdm.m,其中黄框内的就是我们发送的一帧 OFDM
    在这里插入图片描述
  • 将图片放大,找到其中的第一个峰值,这里是 66923
    在这里插入图片描述
    因此上面程序第 19~22 行的 66910 和 66930 是为了将 66923 峰值索引包含在其范围内
% 找到第一个峰
[val1,pos1]=max(yy(66910:66930));
val(1)=val1;
pos(1)=pos1+66910-1;
  • 将第 17 行断点取消,运行 process_ofdm.m,保证程序运行无报错
  • 放开第 1、2 两行,注释第 3 行
    在这里插入图片描述

三、执行主函数

在这里我们对传输的 OFDM 进行误码率计算
main.m
核心代码:

%% 插入保护间隔、循环前缀
Tx_cd=[ifft_data(N_fft-N_cp+1:end,:);ifft_data];%把ifft的末尾N_cp个数补充到最前面%% 相关峰处理
fft_data = process_ofdm(data_filename, Tx_cd);%% 信道估计与插值(均衡)
data3=fft_data(1:N_fft,:); 
Rx_pilot=data3(P_f_station(1:end),:); %接收到的导频
h=Rx_pilot./pilot_seq; 
H=interp1( P_f_station(1:end)',h,data_station(1:end)','linear','extrap');%分段线性插值:插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测。对超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值
% factor_64QAM = [3.5361    4.0446    4.7685    5.5782    6.7192    7.6219    8.5716    7.5685    6.4031    4.1531];%% 信道校正
data_aftereq=data3(data_station(1:end),:)./H;%% 并串转换
data_aftereq=reshape(data_aftereq,[],1);
data_aftereq=data_aftereq(1:length(spread_data));
data_aftereq=reshape(data_aftereq,N_sc,length(data_aftereq)/N_sc);%% 解扩
demspread_data = despread(data_aftereq,code);       % 数据解扩%% QPSK/16QAM/64QAM解调
De_Bit = demodulation(demspread_data, MODE);%% 信道译码(维特比译码)
trellis = poly2trellis(7,[133 171]);
rx_c_de = vitdec(De_Bit,trellis,tblen,'trunc','hard');   %硬判决%% 计算误码率
[err,Ber2] = biterr(De_Bit(1:length(code_data)),code_data);%译码前的误码率
[err, Ber] = biterr(rx_c_de(1:length(P_data)),P_data);%译码后的误码率

四、运行结果

以发送和接收的前 30 个数据为例:
在这里插入图片描述
误码率计算:
在这里插入图片描述

五、资源自取

链接:https://mbd.pub/o/bread/ZZqak5xq
在这里插入图片描述


我的qq:2442391036,欢迎交流!


这篇关于使用MATLAB驱动USRP-N320实现OFDM自收自发的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/674142

相关文章

解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvn install:install-file

《解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvninstall:install-file》:本文主要介绍解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvnin... 目录Maven项目idea找不到本地仓库jar包以及使用mvn install:install-file基

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

python实现svg图片转换为png和gif

《python实现svg图片转换为png和gif》这篇文章主要为大家详细介绍了python如何实现将svg图片格式转换为png和gif,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录python实现svg图片转换为png和gifpython实现图片格式之间的相互转换延展:基于Py

Python利用ElementTree实现快速解析XML文件

《Python利用ElementTree实现快速解析XML文件》ElementTree是Python标准库的一部分,而且是Python标准库中用于解析和操作XML数据的模块,下面小编就来和大家详细讲讲... 目录一、XML文件解析到底有多重要二、ElementTree快速入门1. 加载XML的两种方式2.

C 语言中enum枚举的定义和使用小结

《C语言中enum枚举的定义和使用小结》在C语言里,enum(枚举)是一种用户自定义的数据类型,它能够让你创建一组具名的整数常量,下面我会从定义、使用、特性等方面详细介绍enum,感兴趣的朋友一起看... 目录1、引言2、基本定义3、定义枚举变量4、自定义枚举常量的值5、枚举与switch语句结合使用6、枚

Java的栈与队列实现代码解析

《Java的栈与队列实现代码解析》栈是常见的线性数据结构,栈的特点是以先进后出的形式,后进先出,先进后出,分为栈底和栈顶,栈应用于内存的分配,表达式求值,存储临时的数据和方法的调用等,本文给大家介绍J... 目录栈的概念(Stack)栈的实现代码队列(Queue)模拟实现队列(双链表实现)循环队列(循环数组

使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)

《使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)》PPT是一种高效的信息展示工具,广泛应用于教育、商务和设计等多个领域,PPT文档中常常包含丰富的图片内容,这些图片不仅提升了... 目录一、引言二、环境与工具三、python 提取PPT背景图片3.1 提取幻灯片背景图片3.2 提取

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

usb接口驱动异常问题常用解决方案

《usb接口驱动异常问题常用解决方案》当遇到USB接口驱动异常时,可以通过多种方法来解决,其中主要就包括重装USB控制器、禁用USB选择性暂停设置、更新或安装新的主板驱动等... usb接口驱动异常怎么办,USB接口驱动异常是常见问题,通常由驱动损坏、系统更新冲突、硬件故障或电源管理设置导致。以下是常用解决

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)