【信号处理】CFO估计技术（Matlab代码实现）
目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码实现
1 概述
针对存在未知载波频偏（CFO）的线性调制分类，提出一种混合似似然比检测（qHLRT）分类器。并且通过使用多天线接收机来进一步增强分类性能。一种基于盲源分离技术的CFO估计器用于qHLRT分类器中，同时对不同天线支路的相移作出估计。针对AWGN信道M进制QAM信号进行仿真，结果显示带有该估计器的qHLRT分类器可以有效降低未知CFO的影响，利用空间分集可以进一步提高分类器性能。
2 运行结果
部分代码：
clear, clf
CFO = 0.15; %频偏
Nfft=128; %FFT的点数
Nbps=2; %调制阶数
M=2^Nbps;
Es=1;
A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); %信号幅度
N=Nfft;
Ng=Nfft/4; %循环前缀或保护间隔长度
Nofdm=Nfft+Ng; %一个OFDM符号长度
Nsym=3;
h=complex(randn,randn)/sqrt(2);%信道冲击响应 %% Transmit signal
x=[];
for m=1:Nsymmsgint=randi([0,M-1],N);if i<=2Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,4);Xf=Xp; else mod_object = modem.qammod('M',M, 'SymbolOrder','gray');Xf = A*modulate(mod_object,msgint);end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng);x= [x x_sym];
end
y=x;
sig_pow= y*y'/length(y);
SNRdBs= 0:3:30;
MaxIter = 100;
for i=1:length(SNRdBs)SNRdB = SNRdBs(i);MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_Moose = 0; MSE_CFO_Classen = 0;rand('seed',1); randn('seed',1);y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft);for iter=1:MaxItery_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); Est_CFO_CP = CFO_CP(y_aw,Nfft,Ng);MSE_CFO_CP = MSE_CFO_CP + (Est_CFO_CP-CFO)^2;Est_CFO_Moose = CFO_Moose(y_aw,Nfft);MSE_CFO_Moose = MSE_CFO_Moose + (Est_CFO_Moose-CFO)^2;Est_CFO_Classen = CFO_Classen(y_aw,Nfft,Ng,Xp); MSE_CFO_Classen = MSE_CFO_Classen + (Est_CFO_Classen-CFO)^2;endMSE_CP(i)=MSE_CFO_CP/MaxIter; MSE_Moose(i)=MSE_CFO_Moose/MaxIter; MSE_Classen(i)=MSE_CFO_Classen/MaxIter;
end
semilogy(SNRdBs, MSE_CP,'-+')
grid on
hold on
semilogy(SNRdBs, MSE_Moose,'-x')
semilogy(SNRdBs, MSE_Classen,'-*')
xlabel('SNR[dB]'), ylabel('MSE');
title('CFO Estimation');
legend('CP-based technique','Moose (Preamble-based)','Classen (Pilot-based)');
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