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🔥 内容介绍

正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space, OTFS）是面向高移动性通信场景的新一代二维调制技术，它将传统时频域的信号映射到时延-多普勒（DD）域，利用该域信道的准稀疏准静态特性，从根源上解决传统OFDM系统在高多普勒场景下子载波正交性破坏、载波间干扰严重的核心痛点。本研究在Matlab环境下搭建完整的端到端OTFS通信仿真链路，在AWGN信道环境下完整实现逆 symplectic 有限傅里叶变换（ISFFT）与 symplectic 有限傅里叶变换（SFFT）核心变换流程，支持QAM调制方式下不同信噪比SNR对应的误码率BER性能自动计算，同时对比相同参数配置下传统OFDM系统的性能差异。仿真实验结果表明，在AWGN静态信道环境下，OTFS系统的误码率性能与传统OFDM系统基本一致，当SNR大于12dB时，16-QAM调制的OTFS系统误码率可降至10^-3以下，完全满足基础通信链路的传输可靠性要求，为后续进一步拓展高多普勒时变信道下的OTFS性能研究提供了高可靠的基准仿真框架。

关键词：OTFS通信系统；AWGN信道；ISFFT/SFFT变换；QAM调制；误码率性能评估

一、引言

在高速铁路通信、车联网、低轨卫星通信等高移动性场景中，无线信道的多普勒频移会随终端移动速度同步显著增大，传统OFDM调制技术将整个信息符号映射到时频域网格上，当信道随时间快速变化时，不同子载波之间的正交性会被多普勒效应破坏，产生严重的载波间干扰，导致系统通信性能出现断崖式下跌。OTFS调制技术作为近年来通信领域的突破性技术，其核心创新点是将所有信息符号直接映射到时延-多普勒二维域，而非传统的时频域。在时延-多普勒域中，绝大多数无线信道的响应都呈现出天然的稀疏准静态特性，信道参数不会随时间发生快速变化，这一特性让OTFS系统天然具备极强的抗高多普勒能力，成为6G移动通信的核心候选技术之一。为了清晰揭示OTFS系统的基础传输特性，本研究在最基础的AWGN加性高斯白噪声信道环境下搭建完整的端到端OTFS通信仿真链路，完整实现ISFFT与SFFT核心二维变换流程，基于不同阶数QAM调制完成从比特映射到误码率统计的全流程仿真，定量评估OTFS系统在AWGN信道下的BER-SNR性能曲线，为后续复杂时变信道下的OTFS性能研究打下坚实的基准基础。

二、OTFS系统完整架构设计

本仿真搭建的OTFS通信系统整体分为发送端处理、AWGN信道传输、接收端处理三大核心模块，系统核心参数配置如下：子载波数量M=64，每帧时域符号数量N=16，系统采样频率设置为960kHz，子载波间隔15kHz，循环前缀CP长度设置为16，调制方式支持BPSK、4-QAM、16-QAM三种可选模式，信噪比SNR的扫描范围设置为0~20dB，步进1dB。

2.1 发送端完整处理流程

OTFS发送端的信号处理流程完全围绕时延-多普勒域与时频域之间的二维变换展开：

1. 比特流生成与QAM调制：随机生成指定长度的二进制比特流，通过格雷编码映射为对应的QAM复值符号，将调制后的符号排列为N行M列的二维时延-多普勒域符号矩阵X_DD，其中N对应时域符号维度，M对应子载波维度；

2. ISFFT逆辛傅里叶变换：对DD域二维符号矩阵执行逆辛有限傅里叶变换，将信号从时延-多普勒域转换到时频域，得到时频域二维符号矩阵X_TF。ISFFT的数学本质是先沿矩阵的多普勒维度执行N点归一化逆离散傅里叶变换，再沿时延维度执行M点归一化离散傅里叶变换，通过这一步变换完成OTFS特有的二维域映射；

3. 海森堡变换与OFDM调制：对时频域矩阵X_TF执行海森堡变换，将二维时频域符号序列转换为对应的时域发射波形，在每一个OFDM符号的头部插入循环前缀CP，消除后续多径信道下的符号间干扰，最终将完整的发射信号送入AWGN信道。

2.2 AWGN信道传输模型

本研究采用标准的加性高斯白噪声信道模型，信道不对信号产生任何多径与时变多普勒损伤，仅在发射信号上叠加满足复高斯分布的随机噪声，噪声的功率根据当前设置的信噪比SNR与信号的平均功率精确计算，保证不同SNR档位下的噪声功率完全符合理论定义，为后续误码率性能的定量评估提供公平可信的信道环境。

2.3 接收端完整处理流程

接收端执行与发送端完全反向的信号处理流程：

1. 同步与CP去除：对接收到的时域信号完成时间同步，去除每个OFDM符号头部的循环前缀CP，通过FFT运算将时域波形转换回时频域二维符号矩阵Y_TF；

2. SFFT辛傅里叶变换：对时频域二维符号矩阵Y_TF执行辛有限傅里叶变换，将信号从时频域转换回时延-多普勒域，得到DD域的接收符号矩阵Y_DD。SFFT变换是ISFFT的逆过程，先沿矩阵的时延维度执行M点归一化逆离散傅里叶变换，再沿多普勒维度执行N点归一化离散傅里叶变换，完成二维域的反向映射；

3. 符号均衡与QAM解调：在DD域对接收符号执行简单的单抽头线性均衡，补偿AWGN信道带来的幅值与相位偏移，随后对均衡后的符号执行QAM解调，映射得到接收比特流；

4. 误码率统计：将解调得到的接收比特流与发送端原始比特流逐位对比，统计错误比特的总数量，计算当前SNR档位下的误码率BER。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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