CP4-OFDM模糊函数原理及仿真

article/2025/8/10 8:36:20

文章目录

  • 前言
  • 一、互补P4码序列
  • 二、barker-OFDM 信号
    • 1、OFDM 信号表达式
    • 2、模糊函数表达式
  • 三、MATLAB 仿真
    • 1、MATLAB 核心源码
    • 2、仿真结果
      • ①、CP4-OFDM 模糊函数
      • ②、CP4-OFDM 距离分辨率
      • ③、CP4-OFDM 速度分辨率
      • ④、CP4-OFDM 等高线图
  • 四、资源自取


前言

本文进行 CP4-OFDM 的原理讲解及仿真,首先看一下 CP4-OFDM 的模糊函数仿真效果:
在这里插入图片描述


一、互补P4码序列

P4 码表达式是:
θ m = π ( m − 1 ) 2 N s − π ( m − 1 ) \theta_m=\frac{\pi(m-1)^2}{N_s}{-\pi(m-1)} θm=Nsπ(m1)2π(m1)
为了获得更理想的 P4 码自相关性能,研究了具有互补特性的 P4 码。以等长二元序列为例,其中 A = { a m } , a m = − 1 或1, m = 1 , 2 , … , 64 , B = { b m } , b m = − 1 或1 A= \begin{Bmatrix} a_m \end{Bmatrix},a_m=-1\text{或1,}\quad m=1,2,\ldots,\mathrm{64,}\quad B= \begin{Bmatrix} b_m \end{Bmatrix},b_m=-1\text{或1} A={am},am=11,m=1,2,,64,B={bm},bm=11 ,可以分别求得各白的相关性,然后通过分析可以得到互补的 P4 码的互相关特性,两组序列的自相关函数为:
R A ( m ) = ∑ k = 0 N − 1 − ∣ m ∣ a k a k + m R B ( m ) = ∑ k = 0 N − 1 − ∣ m ∣ b k b k + m \begin{aligned} R_A(m) & =\sum_{k=0}^{N-1-|m|}a_ka_{k+m} \\ R_B(m) & =\sum_{k=0}^{N-1-|m|}b_kb_{k+m} \end{aligned} RA(m)RB(m)=k=0N1makak+m=k=0N1mbkbk+m
R A ( m ) + R B ( m ) = { 2 N m = 0 0 m ≠ 0 R_A(m)+R_B(m)= \begin{cases} 2Nm=0 \\ 0\quad m\neq0 & \end{cases} RA(m)+RB(m)={2Nm=00m=0,则称两个序列为互补序列。

二、barker-OFDM 信号

1、OFDM 信号表达式

OFDM 信号提供了一种在频域上设计波形、时域上输出波形的 DFT 数字调制方式。OFDM 信号的数学表达式为:
B ( t ) = ∑ k = 0 N − 1 b k e j 2 π f k t = ∑ k = 0 N − 1 b k e j 2 π ( f 0 + k Δ f ) t B(t)=\sum_{k=0}^{N-1}b_ke^{j2\pi f_kt}=\sum_{k=0}^{N-1}b_ke^{j2\pi (f_0+k\Delta f)t} B(t)=k=0N1bkej2πfkt=k=0N1bkej2π(f0+kΔf)t

  • b k :调制序列,为第 k 路子信道中的复输入数据 b_k:调制序列,为第 k 路子信道中的复输入数据 bk:调制序列,为第k路子信道中的复输入数据
  • f k = f 0 + k Δ f f_k=f_0+k \Delta f fk=f0+kΔf f 0 f_0 f0 为起始频率, Δ f \Delta f Δf 为频率间隔

2、模糊函数表达式

模糊函数是雷达探测波形分析的重要工具,通过对信号波形的模糊函数分析,可以得到信号波形的距离分辨率、多普勒分辨率及多普勒容限特性。

连续时间信号模糊函数的定义为:
χ ( τ , f d ) = 1 E ∫ − ∞ ∞ b ( t ) b ∗ ( t − τ ) e j 2 π f d t d t \chi (\tau,f_d)=\frac{1}{E} \int_{-\infty}^{\infty} b(t)b^{*}(t-\tau)e^{j2\pi f_dt} \,dt χ(τ,fd)=E1b(t)b(tτ)ej2πfdtdt

  • 式中,E为信号的总能量;

离散时间序列的模糊函数表示为:
χ ( m , k d ) = 1 E c ∑ n e n e n − m ∗ e j 2 π N k d n \chi (m,k_d)=\frac{1}{E_c}\sum_{n}e_ne^{*}_{n-m}e^{j\frac{2\pi}{N}k_dn} χ(m,kd)=Ec1nenenmejN2πkdn

  • 式中, m = f s × τ m=f_s×\tau m=fs×τ f s f_s fs 为采样率;
  • k d = f d × f s N k_d=\frac{f_d×f_s}{N} kd=Nfd×fs,N为采样点数

由于 M 序列是离散序列,结合上面公式可知 M-OFDM 信号的模糊函数为:
χ c p n ( m , k d ) = 1 E z ∑ n c p ( n ) c p ∗ ( n + k d ) e − j 2 π n m N \chi_{cp_n}(m,k_d)=\frac{1}{E_z}\sum_{n}cp(n)cp^{*}(n+k_d)e^{-j\frac{2\pi nm}{N}} χcpn(m,kd)=Ez1ncp(n)cp(n+kd)ejN2πnm

三、MATLAB 仿真

1、MATLAB 核心源码

cp4_ofdm.m

%% CP4_OFDM信号产生
for i = 1:numOFDMsignel(i,:) = CP4Code(i)*exp(1j*2*pi*((f0 + B*(i-1))*t)); % OFDM 信号产生    将ZC序列与相应的频率因子相乘OFDMsignel(i,:) = awgn(OFDMsignel(i,:),SNR,'measured'); % 添加高斯白噪声到OFDM信号中,以实现指定的信噪比。
endambi = abs(xcorr2(bsxfun(@times, x_tmp, exp(1j*2*pi*fd'*t)),x_tmp)); %计算模糊函数 对信号做共轭相乘互相关

2、仿真结果

①、CP4-OFDM 模糊函数

在这里插入图片描述
CP4-OFDM 的模糊函数通过尖锐主峰、低旁瓣和高对称性,展现了优异的时频联合分辨能力,为雷达与通信系统的性能优化提供了坚实的信号设计基础。

②、CP4-OFDM 距离分辨率

在这里插入图片描述
CP4-OFDM 信号的零多普勒截面表现出一个宽广的主峰,并且具有多个波动周期。CP4-OFDM的时间分辨率较弱,峰值较宽,说明它在时间域上的定位能力较差。

③、CP4-OFDM 速度分辨率

在这里插入图片描述
CP4-OFDM 信号的零延时截面均展现出极其尖锐的主峰,旁瓣非常小,这表明其在零延时处均具有最优秀的频率分辨率,能够在复杂环境下非常精准地定位频率位置,提供最精确的信号识别。

④、CP4-OFDM 等高线图

在这里插入图片描述
该模糊函数等高线图呈现中心主瓣清晰、旁瓣衰减快、时延-多普勒域分辨能力强、旁瓣抑制优 的特点,得益于互补序列与 OFDM 的结合,适用于对时延和多普勒分辨要求高的场景(如雷达目标检测、高速通信等),有效减少模糊干扰,提升系统性能。

四、资源自取

下载链接:CP4-OFDM模糊函数原理及仿真

在这里插入图片描述

代码注释标注清晰:
在这里插入图片描述


我的qq:2442391036,欢迎交流!



http://www.hkcw.cn/article/ecUbUfSsMA.shtml

相关文章

【C语言预处理详解(上)】--预定义符号,#define定义常量,#define定义宏,带有副作用的宏参数,宏替换的规则,宏和函数的对比

目录 一.预定义符号 二.#define定义常量 三.#define定义宏 3.1--定义宏的方法和注意事项 3.2--带有副作用的宏参数 3.3--宏替换的规则 四.宏与函数的对比 🔥个人主页:草莓熊Lotso的个人主页 🎬作者简介:C研发方向学习者 &a…

CppCon 2014 学习:C++ Memory Model Meets High-Update-Rate Data Structures

这段内容是对一个主题的概览(Overview),涉及并行更新的问题,特别是“Issaquah Challenge”这个具体案例。详细解读如下: Overview(概览) The Issaquah Challenge 这是一个特定的挑战或问题&am…

如何用利用deepseek的API能力来搭建属于自己的智能体-优雅草卓伊凡

如何用利用deepseek的API能力来搭建属于自己的智能体-优雅草卓伊凡 上一篇文章我们已经介绍了智能体和大模型AI的区别,现在我们开始搭建自己的智能体进行工作 1. 了解 DeepSeek 提供的 AI 能力 DeepSeek 提供强大的 大语言模型(LLM)&#x…

智能制造之精读——RPA制造行业常见场景【附全文阅读】

RPA 在制造行业应用广泛,为企业带来显著价值,是极具潜力的智能化解决方案。它能节省成本,降低人力与管理成本;提升运营效率,减少人机交互损耗;提高质量,保障流程准确性;还能增强合规…

【2025.06】jupyter notebook 7+ 新手安装、配置、扩展应用(windows篇)

本文目录 前述一、安装二、配置2.1 jupyter_notebook_config.py生成配置文件2.2 服务器与网络设置a. 修改端口号b. 允许远程访问c. 设置工作目录 2.3 安全与认证a. 禁用密码登录(仅限本地安全环境)b. 设置登录密码c. 启用SSL加密(HTTPS&#…

ASP.NET Core SignalR 身份认证集成指南(Identity + JWT)

文章目录 前言一、完整解决方案架构二、实现步骤1.配置 Identity 和 JWT 认证2. SignalR JWT配置3.SignalR Hub 集成认证和授权4.控制器5.客户端集成 (JavaScript)6.配置 appsettings.json 三、认证流程详解1.用户登录:2.SignalR 连接:3.JWT 验证&#x…

Redis最佳实践——性能优化技巧之数据结构选择

Redis在电商应用中的数据结构选择与性能优化技巧 一、电商核心场景与数据结构选型矩阵 应用场景推荐数据结构内存占用读写复杂度典型操作商品详情缓存Hash低O(1)HGETALL, HMSET购物车管理Hash中O(1)HINCRBY, HDEL用户会话管理Hash低O(1)HSETEX, HGET商品分类目录Sorted Set高O…

【Tauri2】049——upload

前言 这篇就看看一个简单地插件——upload Upload | Taurihttps://tauri.app/plugin/upload/upload的英文意思是“上传(程序或信息)”。 看来是用来上传文件的。 支持移动端 正文 安装 pnpm tauri add upload 在前后端都会安装,即 .plug…

《深度解构现代云原生微服务架构的七大支柱》

☁️《深度解构现代云原生微服务架构的七大支柱》 一线架构师实战总结,系统性拆解现代微服务架构中最核心的 7 大支柱模块,涵盖通信协议、容器编排、服务网格、弹性伸缩、安全治理、可观测性、CI/CD 等。文内附架构图、实操路径与真实案例,适…

ADAS概述

一、ADAS的概念 1.1 ADAS功能概述、架构方案、控制器、传感器 核心概念:ADAS(Advanced Driving Assistance System)是高级驾驶辅助系统的总称,包含三大类功能: 舒适体验类:如自适应巡航(ACC)、高速公路辅助(HWA)、车道居中控制&…

深入探讨redis:万字讲解集群

什么是集群 广义的集群:多个机器,构成了分布式系统,就可以称为“集群”。 狭义的集群:redis提供的集群模式,这个集群模式之下,主要解决的是存储空间不足的问题(拓展存储空间) 随着数据量的增多一台机器的…

一键开关机电路分析

左边电源9V为输入电源,中间有一个LDO,输出5V给右侧的芯片供电。 Q1是PNP三极管,Q2和Q3是NPN三极管。 初始状态下,按键断开,Q3截止,故Q1的基极为高电平,电压为9V,be间没有电流流过&am…

输入ifconfig,发现ens33不见了,无法连接至虚拟机

输入ifconfig,发现ens33不见了,无法连接至虚拟机 输入ifconfig,发现ens33不见了,无法连接至虚拟机 输入ifconfig,发现ens33不见了,无法连接至虚拟机 当输入ifconfig,发现少了ens33,无…

c++学习值---模版

目录 一、函数模板: 1、基本定义格式: 2、模版函数的优先匹配原则: 二、类模板: 1、基本定义格式: 2、类模版的优先匹配原则(有坑哦): 3、缺省值的设置: 4、ty…

day62—DFS—太平洋大西洋水流问题(LeetCode-417)

题目描述 有一个 m n 的矩形岛屿,与 太平洋 和 大西洋 相邻。 “太平洋” 处于大陆的左边界和上边界,而 “大西洋” 处于大陆的右边界和下边界。 这个岛被分割成一个由若干方形单元格组成的网格。给定一个 m x n 的整数矩阵 heights , hei…

LeetCode第240题_搜索二维矩阵II

LeetCode 第240题:搜索二维矩阵 II 题目描述 编写一个高效的算法来搜索 m n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target。该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。 难度 中等 题目链接 点击在LeetCode中查看题目…

开始通信之旅-----话题通信

1. 话题通信的流程 话题通信主要涉及到三个对象 管理者发布者订阅者 其主要流程如下图 详细解释一下:1.发布者向管理者发送发布话题等相关信息,在管理者处注册 2.订阅者向管理者发布订阅话题等相关信息,在管理者处注册 (注意…

Ansible自动化运维工具全面指南:从安装到实战应用

目录 1 Ansible核心介绍 1.1 什么是Ansible? 1.2 Ansible核心特点解析 1.2.1 基于Python生态 1.2.2 无代理架构优势 1.2.3 幂等性实现原理 2 Ansible离线安装指南 2.1 内网环境安装准备 2.2 分步安装过程 2.2.1 安装依赖包 2.2.2 安装Ansible主包 2.2.3…

设计模式——模版方法设计模式(行为型)

摘要 模版方法设计模式是一种行为型设计模式,定义了算法的步骤顺序和整体结构,将某些步骤的具体实现延迟到子类中。它通过抽象类定义模板方法,子类实现抽象步骤,实现代码复用和算法流程控制。该模式适用于有固定流程但部分步骤可…

ACL基础配置

文章目录 基本ACL配置组网需求组网拓扑实验步骤测试结果配置文件 高级ACL配置组网需求组网拓扑实验步骤测试结果配置文件 基本ACL配置 组网需求 现组网结构如下,VPC充当服务器,PC3与PC4是两个不同的网段,实现拒绝192.168.1.0/24访问VPC 组…