基于LTE帧结构参数的F-OFDM仿真

基于LTE帧结构参数的F-OFDM仿真代码，包含详细的参数配置和频谱分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal# 参数配置（LTE标准兼容）
subcarrier_spacing = 15e3        # 15 kHz子载波间隔
N_FFT = 2048                    # FFT点数
num_active_subcarriers = 1200    # 激活子载波数（对应18MHz带宽）
cp_length = 144                  # 循环前缀长度（采样点数）
symbols_per_frame = 14           # 每帧OFDM符号数（正常CP）
modulation_order = 4             # QPSK调制
filter_length = 101              # 滤波器抽头数（奇数保证对称）
fs = subcarrier_spacing * N_FFT  # 采样率30.72 MHz# 生成QPSK调制信号
bits_per_symbol = int(np.log2(modulation_order))
num_bits = symbols_per_frame * num_active_subcarriers * bits_per_symbol
bits = np.random.randint(0, 2, num_bits)# QPSK调制
symbols = (1/np.sqrt(2)) * ((2*bits[::2]-1) + 1j*(2*bits[1::2]-1))
symbols = symbols.reshape(symbols_per_frame, num_active_subcarriers)# 子载波映射（避开直流分量）
ofdm_symbols = np.zeros((symbols_per_frame, N_FFT), dtype=complex)
start_idx = (N_FFT - num_active_subcarriers) // 2
end_idx = start_idx + num_active_subcarriers
ofdm_symbols[:, start_idx:end_idx] = symbols# OFDM调制（IFFT）
time_symbols = np.fft.ifft(ofdm_symbols, axis=1) * N_FFT  # 保持功率一致# 添加循环前缀
cp = time_symbols[:, -cp_length:]  # LTE使用后缀作为CP
time_symbols_with_cp = np.hstack([cp, time_symbols])# 生成时域信号
tx_signal = time_symbols_with_cp.flatten()# 设计FIR滤波器（Hamming窗）
signal_bandwidth = num_active_subcarriers * subcarrier_spacing
cutoff_freq = signal_bandwidth / 2
nyquist = fs / 2
normalized_cutoff = cutoff_freq / nyquist
taps = signal.firwin(filter_length, normalized_cutoff, window='hamming')# 应用滤波器（保持功率归一化）
tx_signal_filtered = signal.lfilter(taps, 1.0, tx_signal)
tx_signal_filtered *= np.sqrt(N_FFT)/np.linalg.norm(taps)  # 功率补偿# 频谱分析
f, Pxx = signal.welch(tx_signal, fs=fs, nperseg=1024, return_onesided=False)
f_filt, Pxx_filt = signal.welch(tx_signal_filtered, fs=fs, nperseg=1024, return_onesided=False)# 绘图设置
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(np.fft.fftshift(f)/1e6, 10*np.log10(np.fft.fftshift(Pxx)),label='OFDM', linewidth=2)
plt.plot(np.fft.fftshift(f_filt)/1e6, 10*np.log10(np.fft.fftshift(Pxx_filt)),label='F-OFDM', linewidth=2, linestyle='--')plt.xlim(-fs/2e6, fs/2e6)
plt.ylim(-100, -30)
plt.xlabel('Frequency (MHz)')
plt.ylabel('Power Spectral Density (dB/Hz)')
plt.title('OFDM vs F-OFDM Power Spectral Density (LTE Parameters)')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

关键特性说明：

1. LTE参数兼容：

   • 子载波间隔：15 kHz
   • 采样率：30.72 MHz（2048点FFT）
   • 循环前缀：144个采样点（对应4.69μs）
   • 激活子载波：1200个（中心对称分布，避开直流分量）

2. F-OFDM实现：

   • 使用Hamming窗FIR滤波器
   • 截止频率9 MHz（对应18MHz信号带宽）
   • 滤波器长度101抽头
   • 功率归一化补偿

   F-OFDM仿真代码，参数配置同lte帧结构

3. 信号处理流程：

4. 性能比较：

   • 频谱效率：F-OFDM相比OFDM具有更陡峭的带外衰减
   • 带外辐射：典型情况下可改善20-30dB
   • 计算复杂度：增加滤波器卷积运算（O(N)复杂度）

参数调整建议：

1. 滤波器特性：

   • 增加抽头数（filter_length）可提升阻带衰减
   • 使用Kaiser窗可获得更灵活的阻带控制
   • 尝试根升余弦滤波器改善符号间干扰

2. 系统性能分析：

   # 误码率分析扩展建议
   def add_channel(signal, snr_db):noise_pwr = 10**((10*np.log10(np.var(signal)) - snr_db)/10)noise = np.sqrt(noise_pwr/2)*(np.random.randn(*signal.shape)+1j*np.random.randn(*signal.shape))return signal + noise# 接收端处理流程
   def receiver_processing(rx_signal, filter_taps):# 实现匹配滤波、同步、FFT等处理pass
   

建议后续扩展方向：添加信道模型、同步算法和均衡模块以进行完整链路仿真。