目录

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

2.1 频偏模型与影响

2.2 基于深度学习的频偏估计和补偿算法

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

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1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

        考虑一个基于64QAM调制的单载波通信系统,其中发送端将输入比特流映射为复数符号,经过上变频、信道传输和下变频等过程后,接收端对接收到的符号进行解调和判决,得到输出比特流。假设信道为加性高斯白噪声信道,且存在频偏,则接收信号可以表示为:

其中,s(t)为发送信号,f0​为频偏,n(t)为均值为0、方差为σ2的复高斯白噪声。

将接收信号r(t)进行匹配滤波和采样,得到离散时间序列r(k):

2.1 频偏模型与影响

        频偏会导致接收信号的星座图旋转,使得解调和判决出错,从而降低系统的性能。对于64QAM调制,频偏导致的星座图旋转角度为:

        当频偏较大时,星座图旋转角度也较大,导致解调和判决错误增多,误符号率上升。因此,需要对频偏进行估计和补偿,以保证系统的性能。

2.2 基于深度学习的频偏估计和补偿算法

       基于深度学习的频偏估计和补偿算法利用深度神经网络来建立接收信号与频偏之间的非线性映射关系,通过训练网络模型来实现频偏的估计和补偿。相比传统方法,该算法具有以下优点:

(1) 不需要导频,节省了频带资源;

(2) 通过训练数据来学习频偏与接收信号之间的复杂关系,具有更强的建模能力和适应性;

(3) 估计补偿过程简单,计算复杂度低,易于硬件实现。

该算法如下：

       特征提取： 利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对IQ数据进行特征提取。例如，输入经过滑动窗口处理后的IQ采样序列[r1​(t),r2​(t),...,rN​(t)]，通过多层非线性变换生成高维特征向量。

      频偏预测： 特征向量通过全连接层映射到频偏估计值 Δf^​：

其中，fθ​ 表示具有参数 θ 的神经网络模型。

       训练过程： 通过大量的带有真实频偏标签的数据集，利用均方误差（MSE）等损失函数训练神经网络模型：

       一旦得到估计的频偏Δf^​，即可采用数字信号处理方法对其进行补偿。通常采用的补偿方法是将接收到的信号逆向旋转相同的相位：

        基于深度学习的64QAM调制解调系统的频偏估计和补偿算法主要通过构建并训练神经网络模型来实现精确的频偏感知，并结合传统的数字信号处理技术完成补偿，从而提高通信链路的整体性能。

3.MATLAB核心程序

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K            = 6;               %调制阶数
SNR          = [0:2:30];            %信噪比范围0~30
OFFSET       = 6;%频偏范围0~10Hz
LEN          = 6000;
Fs           = 1e4;
t            = [1:LEN/K]/Fs;

for i = 1:length(SNR)
    i
    for j = 1:10
        [i,j]
        %产生信号
        signal                  = round(rand(1,LEN));
        signal_modulated1       = Modulator(signal,K);        
        signal_receive1         = awgn(signal_modulated1,SNR(i),'measured');
        signal_receive2         = signal_receive1.*exp(sqrt(-1)*2*pi*OFFSET*t );
        
        
        offset2   = func_phase_est_dnn(signal_receive2);%基于深度学习的相位估计
        
        RR        = signal_receive2.*exp(-sqrt(-1)*2*pi*mean2(offset2)*t);
        %加相位补偿
        output    = DeModulator(RR,K);
        
        msgr      = ones(size(output));
        idx       = find(output<=0);
        msgr(idx) = 0;
        
        len         = length(find(signal==msgr));
        errrate(i,j)= 1-len/length(signal);
        %没有相位补偿
        output2     = DeModulator(signal_receive2,K);
        
        msgr2       = ones(size(output2));
        idx2        = find(output2<=0);
        msgr2(idx2) = 0;
        
        len2      = length(find(signal==msgr2));
        errrate2(i,j)= 1-len2/length(signal);

    end
end

figure;
semilogy(SNR,mean(errrate2,2),'b-o');
hold on
semilogy(SNR,mean(errrate,2),'r-s');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('64QAM无频偏补偿误码率','64QAM频偏补偿误码率');
0X_048m

4.完整算法代码文件获得

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