P = 20; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1); d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 theta = linspace(0, 1, 101); gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b,theta, gamma_e); xlabel('theta'); ylabel('gamma_b and gamma_e'); legend('gamma_b', 'gamma_e');

这段代码看起来像是在进行无线通信系统的信道模拟，其中涉及到了发射功率、天线数、距离、衰落系数、信噪比等参数。具体来说，这里使用了随机生成的信道参数 h_AB 和 h_AE，分别表示 Alice 到 Bob 和 Alice 到 Eve 的信道。通过计算不同的 theta 值下 Bob 和 Eve 的信噪比，可以判断 Alice 发送的信息是否能够安全地传输到 Bob 端而不被 Eve 窃取。这个问题被称为物理层安全问题，是目前研究的热点之一。

相关问题

P = 30; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1) d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) / (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比给以上内容添加matlab代码，得到gamma_b和gamma_e随theta变化的曲线图

好的，以下是添加的代码：

P = 30;   % 发射功率
sigma_b = 1;   % Bob端AWGN的方差
sigma_e = 1;   % Eve端AWGN的方差
N_A = 4;   % Alice的天线数
N_B = 1;   % Bob的天线数
N_E = 1;   % Eve的天线数
h_AB = randn(N_A, N_B);   % Alice到Bob的信道参数
h_AE = randn(N_A, N_E);   % Alice到Eve的信道参数
Nsamp = 1e6;
x = randi([0 1],Nsamp,1);
d_AB = 3^0.5;   % Alice到Bob的距离
d_AE = 2;   % Alice到Eve的距离
eta_AB = 2;   % Alice到Bob的衰落系数
eta_AE = 2;   % Alice到Eve的衰落系数

theta = linspace(0, 1, 101);
gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2;   % Bob的信噪比
gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2);   % Eve的信噪比

plot(theta, gamma_b, theta, gamma_e);
title('Gamma_B and Gamma_E vs. Theta');
xlabel('Theta');
ylabel('Gamma_B and Gamma_E');
legend('Gamma_B', 'Gamma_E');

这段代码会生成一个图像，横轴是 `theta`，纵轴是 `gamma_b` 和 `gamma_e`，分别表示 Bob 和 Eve 的信噪比随功率分配因子 `theta` 变化的曲线。

%% AWGN信道 Eb = Energy_txsig/(Nused*log2(M)*Nofdm); SNR = 10.^(SNRdB(ii)/10); %%信噪比换算 sigma = sqrt(Eb/2/SNR); noise_var = Eb/SNR; %噪声方差(功率) noise = randn(Ns*Nofdm,1)+1i*randn(Ns*Nofdm,1); rsig_cp = Y_mul + 1*sigma*noise; 是什么意思

这段代码实现了一个加性高斯白噪声（AWGN）信道，其中Eb表示每个比特的能量，SNRdB表示信噪比（以分贝为单位）。程序中将SNRdB转化为线性域的信噪比SNR，然后根据式子sigma = sqrt(Eb/2/SNR)计算出噪声的标准差sigma。程序中的noise_var表示噪声的方差，即噪声的功率。接下来，程序中生成了一个大小为Ns*Nofdm的复数高斯白噪声信号noise，并将其加到接收信号Y_mul上，得到含有噪声的接收信号rsig_cp。其中，sigma*noise表示将标准差为sigma的高斯白噪声加到接收信号上。最后，程序中的1*sigma*noise表示将接收信号的能量放大1倍，以便在接收端进行信号解调时能够还原原始信号。