用matlab写检测OTFS信道估计的导频开销

Size,Data Set,Comparisons,Moves,Time\n");
for (i = 0; i < num_sizes; i++) {
n = sizes[i];
for (j = 1; j <= num_data; j++) {
// 读取数据文件OTFS信道估计的导频开销主要由两部分组成：导频符号的数量和导频
char filename[50];
sprintf(filename, "data_%d_%d.in", n, j);
FILE *f = fopen符号的分布方式。

在OTFS系统中，每个时频格点需要估计一个复数值，因此(filename, "r");
for (k = 0; k < n; k++)
fscanf(f, "%d", &arr[k需要至少一个导频符号来进行估计。导频符号的数量可以根据信道条件和系统性能]);
fclose(f);

// 排序
count_cmp = 0;
count_move = 0;
begin = clock需求来确定。一般来说，导频符号越多，信道估计的准确性就越高，();
heapSort(arr, n);
end = clock();
time_spent = (double)(end - begin) / CLOCKS但导频开销也越大。

导频符号的分布方式可以通过在时频域中选择一定的规_PER_SEC;

// 写入结果
fprintf(fp, "%d,%d,%d,%d,%f\n", n, j,律来实现。例如，在时域中可以采用等间隔分布或者根据Zadoff-Chu序列 count_cmp, count_move, time_spent);
}
}
fclose(fp);

// 测试归并排序
printf("Merge产生导频符号，而在频域中可以采用等间隔或者随机分布的方式。不同 Sort:\n");
fp = fopen("merge_sort.csv", "w");
fprintf(fp, "Size,Data Set,Comparisons,M的分布方式会影响到导频开销和信道估计的准确性。

具体的导频开销oves,Time\n");
for (i = 0; i < num_sizes; i++) {
n = sizes[i];
for需要根据具体的系统参数和信道条件来进行计算。在MATLAB中，可以使用OTFS工具箱 (j = 1; j <= num_data; j++) {
// 读取数据文件
char filename[50];
来进行OTFS系统的建模和仿真，从而得到导频开销的估计值。同时，也可以 sprintf(filename, "data_%d_%d.in", n, j);
FILE *f = fopen(filename, "r");
for (通过模拟得到不同导频符号数量和分布方式下的信道估计性能，从而进行系统设计和优化。