clc,clear Eb_N0_log=0:0.5:10; %设置信噪比 Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10); R_coded=4/7; %R BER_coded=zeros(1,21); %store BER in different Eb/N0 G=[1 1 0 1 0 0 0; 0 1 1 0 1 0 0; 1 1 1 0 0 1 0; 1 0 1 0 0 0 1]; %信号编码矩阵 H=[1 0 0 1 0 1 1; 0 1 0 1 1 1 0; 0 0 1 0 1 1 1]; %校验比特矩阵

时间: 2024-01-04 09:01:58 浏览: 156
这段代码是用于模拟一个基于卷积编码的通信系统。其中: - clc, clear:清除命令窗口和工作区中的变量,以避免混淆。 - Eb_N0_log=0:0.5:10;:设置不同的信噪比(Eb/N0)值,从0到10,步长为0.5。 - Eb_N0=10.^(Eb_N0_log/10);:将dB单位的信噪比转换为线性单位,并存储在Eb_N0变量中。 - R_coded=4/7;:这是指卷积编码方案的编码率,即每个输入比特产生7个输出比特,因此编码率为4/7。 - BER_coded=zeros(1,21);:初始化一个用于存储不同Eb/N0值下的误码率(BER)的数组,包含21个元素。 - G、H:编码矩阵和校验矩阵,用于将输入比特转换为输出比特,并检测和纠正错误。 - 其他部分的代码可能包括生成随机比特序列、编码比特序列、添加高斯噪声、译码比特序列、计算误码率等步骤。
相关问题

% CDMA系统仿真 clear all; clc; % 初始化参数 N = 8; % 用户数 M = 4; % 节点数 L = 16; % 符号数 SNR = 10; % 信噪比 EbN0 = SNR + 10*log10(log2(M)/N); % 计算Eb/N0 h = randn(M, N) + j*randn(M, N); % 信道系数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], N, L); % 生成码片序列 chip = hadamard(N); % 生成调制信号 mod_signal = qammod(data, M); % 将调制信号分配到码片上 tx_signal = zeros(M, L*N); for i = 1:N tx_signal(i,:) = repmat(chip(i,:), 1, L) .* repmat(mod_signal(i,:), 1, N); end % 添加高斯噪声 noise = randn(M, L*N) * sqrt(0.5 / (10^(EbN0/10))); rx_signal = tx_signal + noise; % 信道估计 est_h = zeros(M, N); for i = 1:N mod_chip = repmat(chip(i,:), 1, L); est_mod_signal = (rx_signal .* repmat(mod_chip, N, 1)) * sqrt(N/L); est_h(:,i) = est_mod_signal ./ mod_signal(i,:); end % 解调信号 demod_signal = zeros(N, L); for i = 1:N demod_signal(i,:) = qamdemod(rx_signal(i,:), M); end % 输出误码率 ber = sum(sum(demod_signal ~= data)) / (N*L)如何修改矩阵维度使得代码能正常运行

要解决这个问题,你需要将noise的维度与tx_signal的维度相匹配。在第19行的代码中,你可以使用reshape()函数来改变noise的维度,使其与tx_signal的维度相同。代码如下: ``` noise = reshape(noise, M, L*N); ``` 将这行代码添加到第19行的代码之后,就可以解决矩阵维度不一致的问题,使代码能够正常运行。

% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear all; close all; clc %% 参数设置 N = 1e6; % 参考帧数 Eb = 1; % 参考能量 M = 4; % 调制阶数 %% 产生调制信号 b = randi([0 M-1], 1, N); % 随机产生0~M-1的整数 s = 2b-(M-1); % 4PAM调制信号 %% 产生高斯白噪声信号 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = Eblog2(M); % 符号能量 for i = 1:length(SNR) N0 = Es/(10^(SNR(i)/10)); % 噪声功率 n = sqrt(N0/2)(randn(1, N)+1jrandn(1, N)); % 高斯白噪声 r = s + n; % 接收信号 r = r.'; % 转置,方便下一步计算 %% 多进制调制信号软输出检测 tau = 1.7; % 判决门限 for j = 1:N if real(r(j)) < -tau b_hat(j) = 0; elseif real(r(j)) < 0 b_hat(j) = 1; elseif real(r(j)) < tau b_hat(j) = 2; else b_hat(j) = 3; end end s_hat = 2b_hat-(M-1); % 解调结果 %% 计算误符号率和误比特率 err_symbols(i) = sum(s~=s_hat)/N; % 误符号率 err_bits(i) = err_symbols(i)log2(M); % 误比特率 end %% 绘制性能曲线 Pb_simb = err_bits; % 仿真误比特率 Pb_sims = err_symbols; % 仿真误符号率 figure semilogy(SNR, Pb_simb, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_sims, 'g-', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb'); legend('理论误比特率曲线','理论误符号率曲线','仿真误比特率曲线','仿真误符号率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线'); 在这个程序基础上绘制4PAM理论误码率和理论误比特率曲线

可以使用Q函数和理论公式计算4PAM的理论误码率和理论误比特率。代码如下: ``` clear all; close all; clc; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 Eb = 1; % 参考能量 SNR = 0:1:14; % 信噪比范围 %% 计算理论误码率和误比特率 Pb_theory = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*Eb/(M-1)./10.^(SNR/10))); % 理论误码率 Pb_theory(Pb_theory<1e-6) = 1e-6; % 防止Pb为0 Pb_theory_log = log10(Pb_theory); % 以对数形式展示Pb Pb_bits_theory = Pb_theory*log2(M); % 理论误比特率 Pb_bits_theory(Pb_bits_theory<1e-6) = 1e-6; % 防止Pb_bits为0 Pb_bits_theory_log = log10(Pb_bits_theory); % 以对数形式展示Pb_bits %% 绘制性能曲线 figure semilogy(SNR, Pb_theory_log, 'r-', 'LineWidth', 2); hold on semilogy(SNR, Pb_bits_theory_log, 'm-', 'LineWidth', 2); hold off grid on xlabel('SNR (dB)'); ylabel('Pb and Pb_bits (log10)'); legend('理论误码率曲线', '理论误比特率曲线'); title('4PAM调制在高斯信道下的性能曲线'); ``` 运行程序后,将得到4PAM调制在高斯信道下的理论误码率和理论误比特率曲线。

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% 通信系统仿真 clear all; close all; clc; % 参数设置 N = 1023; % Kasami序列长度 EbNo = 0:10; % 信噪范围 nBits = 40000; % 比特数 % 霍夫曼编码/译码 symbols = unique([0, 1]); p = [0.5, 0.5]; dict = huffmandict(symbols, p); % 循环码信道编码/译码 n = 15; % 码字长度 k = 4; % 信息长度 t=9; genPoly = cyclpoly(n-k+1, k, 'min'); trellis = poly2trellis(t, genPoly); enc = comm.ConvolutionalEncoder('TrellisStructure', trellis); dec = comm.ViterbiDecoder('TrellisStructure', trellis, 'InputFormat', 'Hard'); % GMSK调制/解调 modulator = comm.GMSKModulator('BitInput', true); demodulator = comm.GMSKDemodulator('BitOutput', true); % 高斯白噪声信道 channel = comm.AWGNChannel('BitsPerSymbol', log2(2), 'NoiseMethod', 'Signal to noise ratio (Eb/No)'); % 误码率计算 berCalc = comm.ErrorRate; % 仿真 for i = 1:length(EbNo) channel.EbNo = EbNo(i); while berCalc.NumErrors < 100 % 信源产生 data = kasami(N, i); % 霍夫曼编码 huffEncodedData = huffmanenco(data, dict); % 信道编码 encodedData = step(enc, huffEncodedData); % 调制 modSignal = step(modulator, encodedData); % 信道 noisySignal = step(channel, modSignal); % 解调 demodSignal = step(demodulator, noisySignal); % 信道译码 decodedData = step(dec, demodSignal); % 霍夫曼译码 huffDecodedData = huffmandeco(decodedData, dict); % 误码率计算 berCalc = step(berCalc, data, huffDecodedData); end ber(i) = berCalc(1); reset(berCalc); end % 画图 figure; semilogy(EbNo, ber, 'bo-'); grid on; xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('BER'); title('BER vs. Eb/No for Kasami-GMSK System'); % 生成Kasami序列 function y = kasami(N, index) if index < 1 || index > N error('Invalid index'); end x = de2bi(index-1, log2(N), 'left-msb'); y = zeros(1, N); for i = 1:N y(i) = 1 - 2*mod(sum(x.*circshift(x,[0 i-1])), 2); end end先生成一次kasami序列,将其作为霍夫曼编码的输入,得到的输出作为循环码的输出

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