帧同步_帧同步matlab_帧同步的matlab代码_帧同步__帧同步代码,matlab帧同步资源-CSDN下载

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5星 · 超过95%的资源 195 浏览量 2021-09-29 11:31:39 上传评论 7 收藏 5KB RAR 举报

在通信系统中，帧同步是数据传输过程中的关键步骤，它确保接收端能够正确地分割接收到的连续数据流，从而正确解码和处理信息。本文将深入探讨帧同步的概念，以及如何使用MATLAB实现三种不同的帧同步算法。我们要理解帧同步的基本原理。在数字通信中，数据通常被组织成一帧一帧的形式发送，每一帧包含若干个比特或字节。帧同步就是确定这些帧边界的过程，使得接收端能够准确地识别出帧的起始和结束位置。如果不能正确同步，会导致数据解析错误，进而影响整个通信系统的性能。在MATLAB中实现帧同步，我们可以利用其强大的信号处理和数学计算功能。以下是三种常见的帧同步方法： 1. **滑动窗口同步**：这种方法基于检测特定的帧头或帧尾序列来实现同步。在MATLAB中，我们可以设计一个滑动窗口，通过比较窗口内数据与预设的帧头或帧尾模板的匹配程度来寻找最佳同步点。匹配度可以采用相关函数或匹配滤波器来计算。 2. **码元同步与帧同步结合**：在某些情况下，码元同步（如载波相位同步、位定时恢复等）是帧同步的前提。先通过码元同步恢复出码元时钟，然后利用码元时钟对数据流进行分段，寻找最佳帧边界。在MATLAB中，可以使用锁相环（PLL）或早迟门（Early-Late Gate）等方法实现码元同步。 3. **自适应同步**：这种方法允许系统根据接收到的数据动态调整同步策略。例如，可以使用自适应滤波器来估计信号特性，进而调整同步参数。在MATLAB中，可以通过LMS（Least Mean Squares）算法或RMS（Recursive Least Squares）算法来实现这种自适应调整。对于每种方法，我们都需要编写相应的MATLAB代码来实现。例如，在滑动窗口同步中，可能包括创建窗口、计算匹配度、设置阈值以及判断最佳同步点等步骤。在MATLAB代码中，这可能会涉及到`corrcoef`函数用于计算相关性，以及循环结构来遍历所有可能的同步点。在实际应用中，还需要考虑各种噪声、干扰和信道衰落对帧同步的影响。因此，MATLAB代码可能还包括模拟这些环境因素，以及设计抗干扰策略，比如使用交织技术增强系统的鲁棒性。 MATLAB为实现帧同步提供了强大的工具和丰富的库函数。通过理解和实践这三种帧同步算法，我们可以深入理解帧同步的原理，并能够针对具体通信系统的需求进行定制化设计。在学习和使用这些MATLAB代码时，一定要注意理解每个函数的作用，以及如何根据实际系统参数调整代码，这对于提升通信系统的性能至关重要。

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帧同步.rar （3个子文件）

三种帧同步算法的MATLAB代码

Minn算法

Minn算法.m 3KB

schmidl cox算法

schmidl_time_syntc.m 3KB

park算法

park算法.m 3KB

%********************schmidl algorithm******************* %*******************by:sk 2008-5-22********************** close all; clear all; clc; %参数定义 N=256; %FFT/IFFT 变换的点数或者子载波个数（Nu<=N） Ng=N/8; %循环前缀的长度 (保护间隔的长度) Ns=Ng+N; %包括循环前缀的符号长度 %************利用查表法生成复随机序列********************** QAMTable=[7+7i,-7+7i,-7-7i,7-7i]; buf=QAMTable(randint(N/2,1,4)+1); %(randint随机整数128*1,0 1 2 3) %*************在奇数子载波的位置插入零*********************%（可以理解为构成第一个训练序列，这样不算cp，ofdm符号长度256） x=zeros(N,1); index = 1; for n=1:2:N x(n)=buf(index); index=index+1; end; %**************利用IFFT变换生成Schmidl训练符号*************** sch = ifft(x); %[A A]的形式 %（这种特殊训练序列经过ifft变换就是此形式） %*****************添加一个空符号以及一个后缀符号************* src = QAMTable(randint(N,1,4)+1).'; %（256*1） sym = ifft(src); %（第二个训练符号） sig =[zeros(N,1) sch sym]; %（256*3可以理解为帧头，但为什么要加一个空符号啊：可以理解为人为加入干扰，来寻找第一训%练序列时刻 %**********************添加循环前缀************************* tx =[sig(N - Ng +1:N,:);sig]; %（此时的训练帧包含cp）288*3 %***********************经过信道*************************** recv = reshape(tx,1,size(tx,1)*size(tx,2)); %（并串变换）1*864 recv1 = awgn(recv,1,'measured'); recv2 = awgn(recv,5,'measured'); recv3 = awgn(recv,10,'measured'); %*****************计算符号定时***************************** P=zeros(1,2*Ns); %(2*Ns=576有可能表示2个定时训练序列) R=zeros(1,2*Ns); P1=zeros(1,2*Ns); R1=zeros(1,2*Ns); P2=zeros(1,2*Ns); R2=zeros(1,2*Ns); P3=zeros(1,2*Ns); R3=zeros(1,2*Ns); for d = Ns/2+1:1:2*Ns %（d表示相对于在一个长度为N的取样窗口中，第一个取样指标） for m=0:1:N/2-1 %（在文献中为采样点，仿真中一个子载波一个采样点）训练序列的一半个数 P(d-Ns/2) = P(d-Ns/2) + conj(recv(d+m))*recv(d+N/2+m); %（这里给p的空间大小是1*2Ns=576，但p空间只用到432=2*288-288/2 R(d-Ns/2) = R(d-Ns/2) + power(abs(recv(d+N/2+m)),2); %（可以看出，这里d并没有具体范围，这里的d只是一个开始的时刻） P1(d-Ns/2) = P1(d-Ns/2) + conj(recv1(d+m))*recv1(d+N/2+m); R1(d-Ns/2) = R1(d-Ns/2) + power(abs(recv1(d+N/2+m)),2); P2(d-Ns/2) = P2(d-Ns/2) + conj(recv2(d+m))*recv2(d+N/2+m); R2(d-Ns/2) = R2(d-Ns/2) + power(abs(recv2(d+N/2+m)),2); P3(d-Ns/2) = P3(d-Ns/2) + conj(recv3(d+m))*recv3(d+N/2+m); R3(d-Ns/2) = R3(d-Ns/2) + power(abs(recv3(d+N/2+m)),2); end end M=power(abs(P),2)./power(abs(R),2);%（这里的任何p都是一个for循环的在距离相隔N/2内能量的集合） M1=power(abs(P1),2)./power(abs(R1),2);%（应为只有第一个训练序列是前后两半相等的，其能量最大，所以遇到M最大时，意味第一个训 M2=power(abs(P2),2)./power(abs(R2),2); M3=power(abs(P3),2)./power(abs(R3),2); %**********************绘图****************************** figure('Color','w'); d=1:1:400; plot(d,M(d),d,M1(d),d,M2(d),d,M3(d)); grid on; axis([0,400,0,1.1]); title('Schmidl-Cox算法 '); xlabel('采样值'); ylabel('定时标尺量度'); legend('no noise','SNR=1dB','SNR=5dB','SNR=10dB');