h=(randn(h_length,nr,nt)+1j *randn(h_length,nr,nt))/sqrt(2)/sqrt(h_length);

这行代码是在生成一个三维的复高斯随机矩阵h，其中h_length是矩阵h的第一维长度，nr是矩阵h的第二维长度，nt是矩阵h的第三维长度。这里使用了randn函数生成高斯分布的实数部分和虚数部分，然后乘以1j将实数部分转换为虚数部分，最后除以sqrt(2)和sqrt(h_length)将矩阵h的元素值限制在[-1,1]之间，并保证整个矩阵h的能量为1。

相关问题

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

这段代码实现了一个基本的QPSK数字通信系统的仿真，其中QPSK是一种调制方式，将数字信息编码成一个复数信号，其中每个复数点代表两个比特（bit）的信息。下面对代码逐句解释：

clear; close all; clc;

清空变量，关闭所有的图形窗口，清空命令行窗口。

q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15;     

定义常量，包括电子电荷q、电流Ib、噪声功率谱密度N0、码率Rb、码元时间Tb、电阻R、信号长度sig_length、传播距离D和损耗系数c。

nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2;  

定义常量，包括发射端天线增益nt、接收端天线增益nr、发送比特数N、信号能量与噪声功率比Eb/N0（单位为分贝）、调制方式M（这里为QPSK）和每个符号所代表的比特数k。

s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; 

定义4个QPSK调制点，每个点代表两个比特，因此一个符号可以代表4个比特。alpha定义了4个调制点所对应的整数值，分别是1、2、3、4。

for ii = 1:length(Eb_N0)     

循环，从Eb/N0的最小值开始，逐渐增加。

transmit = randsrc(1,N,alpha);     

产生长度为N的随机整数向量，取值为alpha中的四个整数。

receive = zeros(1,N);      

初始化接收向量。

P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2));    

计算平均功率。

i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii);    

计算峰值电流。

Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb;    

计算每个符号的能量。

sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2);    

计算噪声标准差。

th=0.5*Ep(ii);    

计算判决门限。

for jj = 1:length(transmit)         

循环，处理每个发送比特。

y = zeros(1,4);         

初始化接收信号向量。

if transmit(jj) == 1             
    y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 2             
    y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 3             
    y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 4             
    y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
end          

模拟信号在传输过程中的衰减和噪声影响。

y(find(y>th))=1;         

判决，如果接收信号大于判决门限，则判定为1。

cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)];         

计算接收信号与四个调制点之间的相关性。

[C, receiveindex] = max(cmetrics);         

找到相关性最大的调制点。

receive(jj) = receiveindex;     

记录接收到的比特值。

end      

处理完一个符号，继续处理下一个符号。

errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); 

计算误比特率。

end  

处理完所有的Eb/N0值。

totalError = errorCount/N

计算误比特率。

OFDM-MIMO多径信道的LS估计，绘制MSE与信噪比的关系图的代码

以下是基于MATLAB的OFDM-MIMO多径信道LS估计，绘制MSE与信噪比关系图的代码：

clear all;
close all;

% 设置参数
M = 4; % 调制阶数
Nt = 2; % 发射天线数
Nr = 2; % 接收天线数
SNR_dB = 0:5:30; % 信噪比范围
numIter = 1000; % 模拟次数
num_tap = 4; % 多径信道时延数
num_subcarrier = 64; % 子载波数

% 生成QPSK调制信号
data = randi([0 M-1], Nt, num_subcarrier);

% 构造发送信号
x = qammod(data, M);

% 构建MIMO多径信道
for i = 1:length(SNR_dB)
    SNR = 10^(SNR_dB(i)/10);
    h = zeros(Nr, Nt, num_tap);
    for j = 1:num_tap
        h(:,:,j) = (randn(Nr, Nt) + 1j*randn(Nr, Nt))/sqrt(2);
    end
    n = sqrt(1/SNR)*(randn(Nr, num_subcarrier, num_tap) + 1j*randn(Nr, num_subcarrier, num_tap))/sqrt(2);
    y_tmp = zeros(Nr, num_subcarrier, num_tap);
    for j = 1:num_tap
        y_tmp(:,:,j) = squeeze(h(:,:,j))*x(:,:,j) + squeeze(n(:,:,j));
    end
    y(:,:,i) = sum(y_tmp, 3);
    H(:,:,i) = squeeze(sum(h, 3));
end

% LS信道估计
H_LS = zeros(Nr, Nt, num_subcarrier, length(SNR_dB));
for i = 1:length(SNR_dB)
    for j = 1:num_subcarrier
        H_LS(:,:,j,i) = y(:,j,i)*x(:,j,i)'/(x(:,j,i)*x(:,j,i)');
    end
end

% 计算MSE
MSE_LS = zeros(length(SNR_dB), 1);
for i = 1:length(SNR_dB)
    for j = 1:num_subcarrier
        for k = 1:numIter
            noise = sqrt(1/SNR)*(randn(Nr, 1) + 1j*randn(Nr, 1))/sqrt(2);
            H_est = y(:,j,i)*x(:,j,i)'/(x(:,j,i)*x(:,j,i)');
            MSE_LS(i) = MSE_LS(i) + norm(H(:,:,i) - H_est, 'fro')^2;
        end
    end
end
MSE_LS = MSE_LS/numIter/num_subcarrier;

% 绘制MSE与信噪比关系图
figure;
semilogy(SNR_dB, MSE_LS, 'r-o');
title('LS信道估计MSE与信噪比关系图');
xlabel('信噪比 (dB)');
ylabel('MSE');
grid on;

该代码使用LS算法对OFDM-MIMO多径信道进行信道估计，并绘制了MSE与信噪比之间的关系图。