OFDM原理。

tdyangwen

某天看了某大神的博客，重要对OFDM有些体会。。自己又加了些内容，更好理解

1.OFDM的基本原理：

在宽带无线通信系统中，影响高速信息传输的最主要一类干扰是频率选择性干扰。它表现为对信号的某些频率成分衰减严重，而对另外一些频率成分有较高的增益。为克服这类衰落，一个很自然的想法是在信道上划分多个子信道，使每一个子信道的频率特性都近似于平坦，使用这些独立的子信道传输信号并在接收机中予以合并，以实现信号的频率分集，这就是多载波调制的基本思想。在无线通信中应用最广的是OFDM多载波调制技术，它的每一个子载波都是正交的，提高了频谱的利用率。还可以在OFDM符号之间插入保护间隔，令保护间隔大于无线信道的最大时延扩展，最大限度的消除由于多径带来的符号间干扰。

2.基于IFFT/FFT 实现的OFDM 系统方框图如图1 所示

图 IFFT/FFT 实现的OFDM 系统

图1.1中串行输入数据为经过信道编码后的序列（如Turbo码），将该序列转换成包含R个比特的块，每块再分成N个组，每个组对应一个子载波。根据所采用调制方式的不同，每个组包含的比特数可以不同,设第K 组的比特数为, 则有采用ASK、PSK、QAM等调制方式将这个比特映射成复值符号。

3.时域上的OFDM

　　OFDM的"O"代表着"正交"。

　　首先说说最简单的情况，sin(t)和sin(2t)是正交的【证明：sin(t)·sin(2t)在区间[0,2π]上的积分为0】，而正弦函数又是波的最直观描述，因此我们就以此作为介入点。既然本文说的是图示，那么我们就用图形的方式来先理解一下正交性。【你如果能从向量空间的角度，高屋建瓴的看待这个问题的话，你也就不是"小白"了，R U?】

　　在下面的图示中，在[0,2π]的时长内，采用最易懂的幅度调制方式传送信号：sin(t)传送信号a，因此发送a·sin(t)，sin(2t)传送信号b，因此发送b·sin(2t)。其中，sin(t)和sin(2t)的用处是用来承载信号，是收发端预先规定好的信息，在本文中一律称为子载波；调制在子载波上的幅度信号a和b，才是需要发送的信息。因此在信道中传送的信号为a·sin(t)+b·sin(2t)。在接收端，分别对接收到的信号作关于sin(t)和sin(2t)的积分检测，就可以得到a和b了。（以下图形采用google绘制）

图2：发送a信号的sin(t)

图3：发送b信号的sin(2t)【注意：在区间[0,2π]内发送了两个完整波形】

图4：发送在无线空间的叠加信号a·sin(t)+b·sin(2t)

图5：接收信号乘sin(t)，积分解码出a信号。【如前文所述，传送b信号的sin(2t)项，在积分后为0】

图6：接收信号乘sin(2t)，积分解码出b信号。【如前文所述，传送a信号的sin(t)项，在积分后为0】

图7：流程图

　　1.1 下一步，将sin(t)和sin(2t)扩展到更多的子载波序列{sin(2π·Δf·t)，sin(2π·Δf·2t)，sin(2π·Δf·3t),...,sin(2π·Δf·kt)}(例如k=16，256，1024等)，应该是很好理解的事情。其中，2π是常量；Δf是事先选好的载频间隔，也是常量。1t,2t,3t,...,kt保证了正弦波序列的正交性。

　　1.2 再下一步，将cos(t)也引入。容易证明，cos(t)与sin(t)是正交的，也与整个sin(kt)的正交族相正交。同样，cos(kt)也与整个sin(kt)的正交族相正交。因此发射序列扩展到{sin(2π·Δf·t),sin(2π·Δf·2t),sin(2π·Δf·3t),...,sin(2π·Δf·kt),cos(2π·Δf·t),cos(2π·Δf·2t),cos(2π·Δf·3t),...,cos(2π·Δf·kt)}也就顺理成章了。

　　1.3 经过前两步的扩充，选好了2组正交序列sin(kt)和cos(kt)，这只是传输的"介质"。真正要传输的信息还需要调制在这些载波上，即sin(t),sin(2t),...,sin(kt)分别幅度调制a1,a2,...,ak信号,cos(t),cos(2t),...,cos(kt)分别幅度调制b1,b2,...,bk信号。这2n组互相正交的信号同时发送出去，在空间上会叠加出怎样的波形呢？做简单的加法如下：

f(t) =a1·sin(2π·Δf·t) +
       a2·sin(2π·Δf·2t) +
       a3·sin(2π·Δf·3t) +
       ...
       ak·sin(2π·Δf·kt) +
       b1·cos(2π·Δf·t) +
       b2·cos(2π·Δf·2t) +
       b3·cos(2π·Δf·3t) +
       ...
       bk·cos(2π·Δf·kt) +
     = ∑ak·sin(2π·Δf·kt) + ∑bk·cos(2π·Δf·kt) 【公式1-1：实数的表达】

为了方便进行数学处理，上式有复数表达形式如下：
f(t) = ∑Fk·e(j·2π·Δf·kt) 【公式1-2：复数的表达，这编辑器找不到上角标...不过，你应该看得懂的】

　　上面的公式可以这样看：每个子载波序列都在发送自己的信号，互相交叠在空中，最终在接收端看到的信号就是f(t)。接收端收到杂糅信号f(t)后，再在每个子载波上分别作相乘后积分的操作，就可以取出每个子载波分别承载的信号了。

　　然后，多看看公式1-1和公式1-2！！这就是傅里叶级数。如果将t离散化，那么就是离散傅立叶变换。所以才有OFDM以FFT来实现的故事。将在下面的章节进行更多的描述。

　　遵循古老的传统，F表示频域，f表示时域，所以可以从公式1-2中看出，每个子载波上面调制的幅度，就是频域信息。类似的说法是：OFDM传输的是频域信号。这种说法有些别扭，但是很多教程或文章会使用这样的说明方式，就看读者如何理解了。如果纯粹从公式或者子载波来看，这种说法其实也是很直接的阐述了。

　　上面1.1-1.3的扩展，可如下图所示：

图8：时域上的OFDM系统图


　

　

4. 频域上的OFDM

　 时域上的讨论开始于OFDM中的"O"；频域上我们从"FDM"开始。
　　先图例一个常规FDM的系统图：

图9：常规FDM，两路信号频谱之间有间隔，互相不干扰

　　为了更好的利用系统带宽，子载波的间距可以尽量靠近些。

图10：靠得很近的FDM，实际中考虑到硬件实现，解调第一路信号时，已经很难完全去除第二路信号的影响了（电路的实现毕竟不能像剪刀裁纸一样利落），两路信号互相之间可能已经产生干扰了

　　还能再近些吗？可以的。这就是OFDM的来历啊，近到完全等同于奈奎斯特带宽（后面有详述），使频带的利用率达到了理论上的最大值。

图11：继续靠近，间隔频率互相正交，因此频谱虽然有重叠，但是仍然是没有互相干扰的。神奇的OFDM

　　

　　对限制在[0,2π]内的sin(t)信号，相当于无限长的sin(t)信号乘以一个[0,2π]上的门信号（矩形脉冲），其频谱为两者频谱的卷积。sin(t)的频谱为冲激，门信号的频谱为sinc信号（即sin(x)/x信号）。冲激信号卷积sinc信号，相当于对sinc信号的搬移。所以分析到这里，可以得出图一的时域波形其对应的频谱如下：

图12：限定在[0,2π]内的a·sin(t)信号的频谱，即以sin(t)为载波的调制信号的频谱

　　sin(2t)的频谱分析基本相同。需要注意的是，由于正交区间为[0,2π]，因此sin(2t)在相同的时间内发送了两个完整波形。相同的门函数保证了两个函数的频谱形状相同，只是频谱被搬移的位置变了：

图13：限定在[0,2π]内的b·sin(2t)信号的频谱，即以sin(2t)为载波的调制信号的频谱

　　将sin(t)和sin(2t)所传信号的频谱叠加在一起，如下：

图14：a·sin(t)+b·sin(2t)信号的频谱

　　贴士：脉冲成型滤波器作用于频域，可以"看作"时域中的每个码元都是以类似sinc信号发出的。没必要纠结于发送端码元的时域波形，只需要知道在接收端通过合适的采样就可以无失真的恢复信号就OK咯。

　　这里用到的是奈奎斯特第一准则，在下面的框框内会稍作描述：

奈奎斯特第一准则请自行google，这里说说其推论：码元速率为1/T(即每个码元的传输时长为T)，进行无码间串扰传输时，所需的最小带宽称为奈奎斯特带宽。   　　对于理想低通信道，奈奎斯特带宽W  = 1/(2T)   　　对于理想带通信道，奈奎斯特带宽W  = 1/T      　　在下面的图31中，可以看出信号的实际带宽B是要大于奈奎斯特带宽W（低通的1/(2T)或者带通的1/T）的，这就是理想和现实的距离。   　　补充说明：本文提到的"带宽"，也即约定俗成的带宽理解方式，指的是信号频谱中>=0的部分。在从低通到带通的搬移过程中，因为将原信号负频率部分也移出来了（也可理解为同乘e(j2πfct) + e(-j2πfct)的结果，见参考[2]）【注：没有上角标和下角标的编辑器，真不爽。不过，你应该看得懂的】，所以带宽翻倍了。如下图所示：      图15：内涵丰富的图，请参看上面和下面的说明文字

　　上面专门用框框列出奈奎斯特第一准则，还有一个重要目的就是说明下频带利用率的问题。频带利用率是码元速率1/T和带宽B(或者W)的比值。

　　理想情况下，低通信道频带利用率为2Baud/Hz；带通信道频带利用率同样为2Baud/Hz（负频率移出来后，和正频率一样可以独立携带信号）
　　实际情况下，因为实际带宽B要大于奈奎斯特带宽W，所以实际FDM系统的频带利用率会低于理想情况。

　　【说到这里，终于可以图穷匕见了】而OFDM的子载波间隔最低能达到奈奎斯特带宽，也就是说（在不考虑最旁边的两个子载波情况下），OFDM达到了理想信道的频带利用率。

图16：OFDM正交子载波，载频间距为奈奎斯特带宽，保证了最大的频带利用率


　　

5. 用IFFT实现OFDM

　　个人觉得要理解IFFT实现OFDM，最好的办法还是看公式。比如第一章节中的公式1-1和公式1-2，配上时域波形图的叠加，不要太好理解哟。当然，这里的IFFT需要将时域离散化，因此公式IFFT ≈IDFT -->

fn = 1/N·∑Fk·e(j·2π·k·n/N) 【公式3-1，n为时域离散后的序号，N为总的IFFT个数，n∈[1,N]】

　　关于公式3-1的理解方法，可以是这样的。其中一种理解方式是联系第一章节的公式1-2：可以发现公式3-1等号右侧所表达的物理意义和公式1-2是相同的，均代表了不同子载波e(j·2π·k·n/N)发送各自的信号Fk，然后在时域上的叠加形成fn，只不过现在叠加出来的时域不是连续波形，而是离散的时序抽样点。

　　另一种更容易，更可爱的理解方式是：在一个OFDMsymbol的时长T内，用N个子载波各自发送一个信号F(k)（k∈[1,N]），等效于直接在时域上连续发送fn（n∈[1,N]）N个信号，每个信号发送T/N的时长。

　　在IFFT实现OFDM中，发送端添加了IFFT模块、接收端添加了FFT模块。IFFT模块的功能相当于说：别麻烦发送N个子载波信号了，我直接算出你们在空中会叠加成啥样子吧；FFT模块的功能相当于说：别用老式的积分方法来去除其余的正交子载波了，我帮你一次把N个携带信号全算出来吧。就是这样，IFFT实现OFDM的系统用"数学的方法"，在发送端计算信号的叠加波形，在接收端去除正交子载波，从而简化了系统的复杂度。

图17：用IFFT实现OFDM。请自行对比图七

6. 从频谱上来看正交性

　　从正文章节中，可以发现作者的思路：从时域角度讲解子载波的正交性；从频域角度讲解OFDM的频带利用率。作者觉得这是最容易理解OFDM原理的方式。但是教材中、网络上，还有一种非常主流的讲解方式：从频域上“直观的”看待子载波的正交性。比如下面这个图：

图18：从OFDM频谱看待正交性（本图来自网络，比我画的图好些，还有文字说明）

　　这种观点的说法是：在每个子载波的抽样点上，其它的子载波信号抽样值均为0（即上图中的subcarrier Nulls对应某个子载波的Subcarrier Peak）。这种说法在图示上有非常醒目的直观效果，所以是各教材讲义中的常客，但是至少从作者的角度来看，这种说法在涉及到后面的解调信号时，将变得非常难以理解和说明。所以本文最开始的版本中是没打算写本小节的。

　　如果你看到这里，觉得这种说法正中下怀，那么恭喜你。

　　如果你看到这里，觉得这种说法已经让你的脑袋成了浆糊，那么可以回顾第一章节：时域上的正交性，然后继续阅读下面部分以解毒。

　　时域上的正交性和频域上的正交性之间的关系该如何联系起来呢？回顾前面提到sin(t)和sin(2t)是正交的【证明：sin(t)·sin(2t)在区间[0,2π]上的积分为0】，推广到更一般的情况是：{sin(2π·Δf·t)，sin(2π·Δf·2t)，sin(2π·Δf·3t),...,sin(2π·Δf·kt)}在区间[0,1/Δf]上正交（注：教材上一般写为u(t)在[-T/2,T/2]区间上怎么怎么着，本文就用不着那么学术了）。可以看出，这里有一个关键的参数Δf：它既是频域上子载波的间距，又确定了时域上的信号传输时间。回顾时域频域转换图：

图19：时域波形和频域的转换

　　联系上图的时频转换，可以发现Δf既确定了子载波本身(即上图中第一排的两个图)，又确定了待发信号的传输时间(即上图中第二排的两个图中信号的宽度)，从而决定了信号频谱的主瓣宽度以及旁瓣为0的位置。这也意味着，OFDM系统中一旦选定了子载波间隔，时域上的正交性以及频域上的正交性也就顺理成章的联系起来了。如下图：

图20：两路信号的间隔Δf，保证了时域上的正交性、确定了频域上的旁瓣0点位置