802.11a

调制器已初始化为每个符号的位数百分比开关调制案例'BPSK'，Nb1 = 1；案例'QPSK'，Nb1 = 2；案例'16-QAM'，Nb1 = 4；案例'64-QAM'，Nb1 = 6；案例'DQPSK'，Nb1 = 8；案例'OQPSK'，Nb1 = 16；结尾modOrder = 2.^Nb1; Nb = numSymbols * Nb1;每块% tx位codeRate = str2num(strvcat(code)).'; bitsPerBlock = Nb .* codeRate; %交织器interleaverRows = 16;如果rem(Nb，interleaverRows) error('每块传输的比特数必须是16的倍数。')结尾interleaverCols = Nb / interleaverRo。

802.11a WLAN PHY模型有三个版本：R13/IEEE80211a.mdl（需要MATLAB 6.5和Stateflow用于自适应调制控制）、R13/IEEE80211a_NoSF.mdl（需要MATLAB 6.5但不需要Stateflow）、R13SP1/IEEE80211a.mdl（需要MATLAB 6.5.1但不需要Stateflow）。最新版本还包含一些错误修复。所有Simulink模型需要通信模块集。

为了将数据有效传输到PHY层，必须进行基带信号处理。Simulink作为原型设计工具，能够生成DSP代码，用于检验在TI-c6711DSk上的性能。本项目专注于开发802.11a基带信号处理模型及其性能分析。

最权威的仿真手册及仿真程序，使用MATLAB仿真基于MIMO-OFDM的802.11a协议。该手册提供详细的操作指南，帮助您了解如何在MATLAB中实现802.11a标准下的MIMO-OFDM信号传输和接收过程。仿真程序可以模拟实际的无线信道环境，评估各种条件下的系统性能，是学习和研究无线通信的理想参考工具。

这个资源库包含IEEE 802.11（即Wifi）基于OFDM的收发系统实现。系统分为两部分：发射端（TX）和接收端（RX）。每部分都包括在MY_SOURCES和IPCORE中存储的实现文件，以及在MATLAB中存储的仿真黄金模型。MY_SOURCES包含使用Verilog实现系统子模块（.v）和制作测试台文件（_tb.v）的HDL文件。一些预先计算的由标准定义的系数集（例如前导码）存储在'.txt'文件中。OFDM_TX_802_11.v和OFDM_RX_802_11.v分别是发射和接收系统的顶层模块。IPCORE包含通过ISE Design Tool生成的IPCore配置文件。MATLAB包含用于模拟802.11 OFDM信号的Matlab文件，作为实现的黄金模型。这些Matlab文件还用于生成测试向量。

附上了IEEE 802.11n的matlab示例代码，有助于深入理解PHY层的工作原理。

本存储库包含一个Matlab/Octave脚本，用于分析Giuseppe Bianchi在2000年代提出的CSMA-Bianchi模型，该模型用于评估IEEE 802.11n和802.11ac标准下的802.11网络的性能。在运行脚本之前，请根据需要修改输入参数：标准='ac'，帧聚合=true，保护间隔='short'。该模型基于马尔可夫过程描述每个站点的行为，并且能够在理想信道条件下计算出饱和吞吐量。

IEEE 802.11-2007 是 IEEE 为无线局域网 (WLAN) 制定的标准，包含 MAC 和 PHY 规范。

文件内容概述 此文件夹包含用于仿真802.11 DCF标准算法的MATLAB程序，另外也提供了该算法的改进版本仿真程序。通过这些程序，用户可以在MATLAB中模拟802.11 DCF协议的运行以及其性能改进的效果，深入了解协议机制。 主要内容 标准算法的MATLAB仿真程序：包含了802.11 DCF的基础实现，通过此程序可以分析基本DCF协议的性能表现和网络性能影响因素。 改进算法仿真程序：在标准算法的基础上，提供了优化改进版本。此程序帮助用户理解不同优化策略对网络效率和吞吐量的改善效果。 用户指南：文件夹中附带简单的使用说明，帮助用户快速上手并调整仿真参数。通过修改相关参数，用户可以定制模拟条件，探索协议的不同性能表现。

We explore efficient resource management strategies for elastic traffic across IEEE 802.11e's EDCA and HCCA mechanisms. Our approach utilizes an economic modeling framework centered on congestion pricing, capturing factors like frame transmission attempts, transmission opportunity (TXOP), and physical layer rates affecting congestion. Additionally, we optimize channel allocation between EDCA and HCCA for enhanced performance.