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# 📡 PyTorch 3GPP NR OFDM 教学仿真平台

**PyTorch 深度学习与无线通信的完美融合 · 3GPP 标准逐行复现**
从 Tensor 基础到 Autograd 信道估计 · 探索 AI for Science 的通信基石
![PyTorch](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/240b02e2d98379126ceef2553928e41f.svg) ![3GPP](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/e758d01f9f01ca4a16a894d80a83dca1.svg) ![OFDM](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/a6f80731a85e1c00a20f4eb440e887c9.svg) ![Autograd](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/ece1881a27c6145a5a6f7c84be083877.svg)

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## 📌 为什么通过本项目学习 PyTorch？

对着 **PyTorch 文档** 里的 `backward()` 发愁？只知道调库 `import torch.nn` 却不懂底层微分原理？想做 **AI 通信 (AI-RAN)** 却发现传统 MATLAB 仿真无法平滑迁移？
本平台提供了一套 **教科书级** 的 PyTorch 通信仿真教程，将抽象的张量操作映射到具象的物理层信号处理。

|痛点(学习困境)|本平台解决方案|
|:-:|:-:|
|🔴 **张量操作抽象** (dim, broadcast)|✅ **通信场景化**：用 `[Batch, Ant, Subcarrier]` 解释维度，秒懂广播机制|
|🔴 **Autograd 黑盒**|✅ **物理意义解构**：用“信道估计”演示梯度下降，`backward` 就是求导|
|🔴 **MATLAB 迁移难**|✅ **3GPP 标准复现**：用 PyTorch Tensor 重写 TS 38.211，对标 MATLAB 写法|
|🔴 **频域处理易错**|✅ **标准 OFDM 流程**：完美处理 `fftshift`、CP、子载波映射，符合 5G 标准|


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## 🎯 核心价值

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### 🔬 学术研究价值 (AI for Comm)

- **可微分通信**：全链路 Tensor 实现，支持端到端反向传播
- **梯度下降信道估计**：深入理解 MSE Loss 与 SGD 在物理层的作用
- **高性能仿真**：利用 GPU 加速大规模并行 OFDM 仿真
- **3GPP 对标**：严格遵循 TS 38.211 Numerology 定义

</td> <td width="50%">
### 💼 工程应用价值 (5G NR)

- **模块解耦**：Numerology / Modulator / Channel 均模块化设计
- **工业级实现**：支持 BPSK 到 1024QAM 全阶调制
- **完整链路**：从比特流到波形的 E2E 收发演示
- **代码规范**：类型提示 (Type Hint) + 详细中文注释

</td> </tr> </table>

## ⚡ 技术亮点

### 🏗️ 课程阶段架构 (Staged Arch)

```
src/
├── 【阶段一：Tensor 与基础信号处理】
│ &nbsp; ├── tensor_basics.py &nbsp; &nbsp;  # 张量基础：广播、视图、复数操作
│ &nbsp; ├── modulation.py &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; # 3GPP 调制：BPSK/QPSK/16QAM...1024QAM (Gray Mapping)
│ &nbsp; ├── nr_ofdm.py &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  # [TS 38.211] NRNumerology & NROFDMModulator
│ &nbsp; └── nr_ofdm_system.py &nbsp; &nbsp; # E2E 系统：BER 仿真链路
│
├── 【阶段二：Autograd 与信道估计】
│ &nbsp; └── channel_estimation.py # 🔥 自动求导核心演示：基于梯度的信道估计
│
├── 【通用模块】
│ &nbsp; └── channel.py &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;  # AWGN 信道模型
│ &nbsp; 
└── 【演示与可视化】
 &nbsp;  ├── examples/
 &nbsp;  │ &nbsp; ├── demo_nr_ofdm_ber.py &nbsp; # 阶段一：OFDM 星座图与 BER 曲线
 &nbsp;  │ &nbsp; └── src/channel_estimation.py ... (直接运行模块)
```
### 📊 性能实测

#### 阶段一：OFDM BER (3GPP Compliance)


|SNR(dB)|QPSK(Sim)|16QAM(Sim)|64QAM(Sim)|TheoryMatch|
|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
|0|1.31e-01|2.63e-01|2.50e-01|✅|
|10|**2.06e-04**|4.26e-02|4.29e-02|✅|
|20|0|0|0|✅|
#### 阶段二：自动求导信道估计 (h_true = 0.8 + 0.6j)


|优化器|迭代次数|最终误差|收敛特性|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|**Manual**|50|0.0026|快速，演示原理|
|**SGD**|50|0.0026|稳定，标准 GD|
|**Adam**|50|0.0170|振荡收敛|


----
## 💻 核心代码展示

### 🔥 3GPP OFDM 调制 (`src/nr_ofdm.py`)

```
def modulate(self, freq_grid: torch.Tensor, symbol_idx: int = 0) -> torch.Tensor:
 &nbsp; &nbsp;"""
 &nbsp;  频域 → 时域 (IFFT + CP) [TS 38.211]
 &nbsp;  """
 &nbsp; &nbsp;# 1. IFFT (PyTorch 原生 FFT 支持)
 &nbsp; &nbsp;# &nbsp;  输入为标准 FFT 格式 (DC at index 0)
 &nbsp; &nbsp;time_signal = torch.fft.ifft(freq_grid)
 &nbsp; &nbsp;
 &nbsp; &nbsp;# 2. 添加 Cyclic Prefix (CP)
 &nbsp; &nbsp;cp_length = self.numerology.get_cp_samples(self.n_fft, symbol_idx)
 &nbsp; &nbsp;time_signal_with_cp = torch.cat([time_signal[-cp_length:], time_signal])
 &nbsp; &nbsp;
 &nbsp; &nbsp;return time_signal_with_cp
```

### 🚀 自动求导信道估计 (`src/channel_estimation.py`)

```
# 核心逻辑：利用 backward() 自动计算 ∂Loss/∂h
h_hat.requires_grad = True &nbsp;# 告诉 PyTorch 追踪梯度
​
for i in range(n_iterations):
 &nbsp; &nbsp;y_pred = h_hat * x &nbsp; &nbsp; &nbsp;# 前向传播 (Forward)
 &nbsp; &nbsp;loss = torch.mean(torch.abs(y - y_pred) ** 2) # 计算 MSE
 &nbsp; &nbsp;
 &nbsp; &nbsp;loss.backward() &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; # 反向传播 (Backward) -> 自动计算 h_hat.grad
 &nbsp; &nbsp;
 &nbsp; &nbsp;with torch.no_grad(): &nbsp; # 参数更新
 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;h_hat -= lr * h_hat.grad
 &nbsp; &nbsp;h_hat.grad.zero_() &nbsp; &nbsp; &nbsp;# 梯度清零
```

----

## 🎬 一键运行

```
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
​
# --- 阶段一：OFDM 系统演示 ---
# 生成标准星座图、频谱图、BER 曲线
python examples/demo_nr_ofdm_ber.py
​
# --- 阶段二：Autograd 信道估计 ---
# 演示梯度下降在通信中的应用
python src/channel_estimation.py
```
### 输出预览

```
============================================================
Stage 2: Autograd Channel Estimation Demo
============================================================
True channel h = (0.8000+0.6000j)
​
--- SGD Optimizer ---
Iter &nbsp; 10: Loss=0.021901, h_hat=0.7299+0.5556j
Iter &nbsp; 50: Loss=0.010527, h_hat=0.8026+0.6003j
Final h_hat = 0.8026+0.6003j, Error = 0.0026
```

![ber_curve.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/7e1e473fb82ed428be36190edc8db331.png) ![all_constellations.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/666e8dbe94cb2c13b607df19c4071eda.png) 
![constellation.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/28656a8941b6785864e11b1a0488d1ce.png) 
![channel_estimation.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11986250/e16383c6ef9537a939c353aaefcccd67.png) 
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## 🖥️ 运行环境

- **Python**: 3.8+
- **PyTorch**: 1.10+ (推荐 2.0+)
- **Matplotlib**: 用于绘图


## 🛒 获取方式

关注公众号 **【3GPP仿真实验室】**，后台回复关键词 **【Pytorch】** 即可获取完整工程。



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