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基于OFDM+16QAM+Turbo的车联网V2X通信系统matlab性能仿真,对比RS

article 2025/3/22 17:42:30

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

2.1 OFDM基本概念

2.2 16QAM原理

2.3 Turbo码原理

2.4 车联网V2X通信系统

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

1.算法仿真效果

matlab2022a/2024b仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要

车联网 V2X（Vehicle-to-Everything）通信系统旨在实现车辆与周围环境（包括其他车辆、基础设施、行人等）之间的信息交互，以提高交通安全、提升交通效率和提供丰富的车载服务。在车联网通信中，需要应对高速移动、多径衰落、多普勒频移等复杂的信道环境。正交频分复用（OFDM）、16进制正交幅度调制（16QAM）和 Turbo 码的结合为车联网V2X通信提供了一种高效、可靠的解决方案。OFDM技术能够有效抵抗多径衰落，16QAM调制可以提高频谱利用率，Turbo码则提供了强大的纠错能力。

2.1 OFDM基本概念

OFDM是一种多载波调制技术，它将高速数据流通过串并转换分配到多个相互正交的子载波上进行传输。这些子载波的频谱相互重叠，但由于它们的正交性，在接收端可以通过相关解调技术将各个子载波上的信号分离出来。

为了抵抗多径衰落引起的符号间干扰（ISI）和子载波间干扰（ICI），在每个 OFDM 符号前添加一个循环前缀。循环前缀是OFDM符号尾部的一段复制。

2.2 16QAM原理

16QAM是一种正交幅度调制技术，它将每4个比特映射到一个复数符号上，在同相（I）和正交（Q）两个分量上同时传输信息，从而提高了频谱利用率。16QAM的星座图由16个离散的点组成，每个点代表一个复数符号。16QAM星座映射规则可以用表格形式表示，例如：

2.3 Turbo码原理

Turbo码是一种并行级联卷积码，由两个或多个递归系统卷积码（RSC）通过交织器并行级联而成。Turbo码的编码器主要由两个RSC编码器和一个交织器组成。

2.4 车联网V2X通信系统

车联网V2X通信系统(Vehicle-to-Everything，车辆与万物互联)是智能交通系统的关键部分，核心在于实现车辆与各类对象的信息交互，从而提升交通安全、优化交通效率并丰富车载服务。

车辆与车辆（V2V）：车辆间直接交换信息，如速度、行驶方向、制动状态等。这有助于避免碰撞，例如在视线受阻的路口，车辆能提前得知其他车辆的行驶意图，及时减速或避让。

车辆与基础设施（V2I）：车辆与道路基础设施通信，像交通信号灯、路边基站等。车辆可获取实时路况、交通信号配时信息，实现智能导航和高效路径规划。

车辆与行人（V2P）：行人通过手机等设备与车辆通信，让车辆提前感知行人的位置和行动，降低交通事故风险，保障行人安全。

3.MATLAB核心程序

..........................................................
    % 信号通过信道
    rx_signal2= tx_signal + 5e-3*filter(h, 1, tx_signal);

    % 模拟信道传输，添加高斯白噪声
    rx_signal = awgn(rx_signal2, SNRs, 'measured');

    % 串并转换
    rx_signal_parallel = reshape(rx_signal, N + cp_len, []);

    % 去除循环前缀
    rx_ofdm_symbols = rx_signal_parallel(cp_len + 1:end, :);

    % FFT 操作（OFDM 解调核心）
    rx_symbols = fft(rx_ofdm_symbols);

    % 并串转换
    rx_symbols_serial = reshape(rx_symbols, 1, []);

    % 16 - QAM 解调
    rx_bits = qamdemod(rx_symbols_serial, M);
    %转换回二进制
    rx_bits2= func_dec2bin(rx_bits);
    rx_bits3= 2*rx_bits2'-1;
    %译码
    x_hat      = round(turbo_decode(rx_bits3));
    tRR=x_hat(1:169);
    % 计算当前帧的误比特数
    ber_frame = sum(tRR ~= bits);
    ber_sum = ber_sum + ber_frame;
end
ber(j) = ber_sum / (num_bits * num_frames);

 

end

% 计算总误比特率
figure;
semilogy(SNR_dB,ber,'b-o');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('error');

save R3.mat SNR_dB ber
0X_082m