信息处理 - OFDM系统的定点信道模型 - 吾爱随笔录

我正在测试一个定点实现的 OFDM 系统。数据格式为 Q11。我的系统工作正常，但我需要在某些渠道下对其进行测试，以便在现场测试之前对设计进行评估。该系统将在 Rician 衰落信道上进行测试，但现在我首先进行 AWGN 测试。我在这里问了一个类似的问题： Apply AWGN noise to QPSK-OFDM symbol

但我意识到问题出在定点-浮点转换。我使用 32b 对我的系统进行了模拟，结果与 QPSK 系统的理论 BERXEbN0 一致。

我正在使用以下代码来应用噪声：

def awgn(self,data,noise_power):
    data_dq = data*(2.**(DATA_WIDTH-1))
    Es = sum(abs(data_dq)**2.)
    Eb = Es/(self.OFDM_SIZE*2.)
    EbN0_dB = noise_power + 10*log10(self.t_symbol/(self.t_symbol - self.t_cp))
    EbN0 = (10.)**(EbN0_dB/10.)
    N0 = Eb/EbN0
    noise = sqrt(N0/2.)*(random.standard_normal((data_dq.size,)) + random.standard_normal((data_dq.size,))*1j)
    return around(data_dq + noise)/(2.**(DATA_WIDTH-1))

其中 DATA_WIDTH = 12。

通过这种实施，系统同意 EbN0 曲线的某些区域，而与其他区域的曲线相去甚远。有了这个位数，我得到 BER，EbN0 为 10dB。 $10^{-2}$

我的问题是：在这种情况下如何处理定点和浮点之间的转换？

更新

我更改了上述代码的某些部分：

def awgn(self,data,noise_power):
    data_dq = data
    Es = sum(abs(data_dq)**2.)
    Eb = Es/(self.OFDM_SIZE*2.)
    EbN0_dB = noise_power + 10*log10(self.t_symbol/(self.t_symbol - self.t_cp))
    EbN0 = (10.)**(EbN0_dB/10.)
    N0 = Eb/EbN0
    noise = sqrt(N0/2.)*(random.standard_normal((data_dq.size,)) + random.standard_normal((data_dq.size,))*1j)
    return data_dq + around(noise*(2.**(DATA_WIDTH-1)))/(2.**(DATA_WIDTH-1))

我想它不会影响系统性能，但它在这里保持更新。

下面是我上次模拟的曲线：

BER 模拟

如您所见，我目前的设计中有一个楼层。

我在问这个楼层是由于我的定点系统性能还是通道模型的影响。

更新[解决]

只需为问题添加更新以供将来参考。问题在于所使用的定点 FFT 内核的参数。上图中的效果是由于剪辑造成的，正如本主题中的有用评论所述。谢谢您的支持。