dnn信道估计matlab
时间: 2023-06-26 19:03:44 浏览: 115
你好!下面是一个简单的基于DNN的信道估计的MATLAB代码示例:
```matlab
% 生成训练数据和测试数据
train_num = 10000; % 训练数据个数
test_num = 1000; % 测试数据个数
% 生成QAM调制的训练数据和测试数据
train_data = randi([0,3],1,2*train_num);
train_data_mod = qammod(train_data,4,'gray');
test_data = randi([0,3],1,2*test_num);
test_data_mod = qammod(test_data,4,'gray');
% 生成Rayleigh衰落信道
h_train = 1/sqrt(2)*(randn(train_num,1)+1j*randn(train_num,1));
h_test = 1/sqrt(2)*(randn(test_num,1)+1j*randn(test_num,1));
% 计算接收信号
rx_train = h_train.*train_data_mod;
rx_test = h_test.*test_data_mod;
% 将接收信号和信道系数送入DNN中进行训练
hidden_size = 100; % 隐藏层节点数
learning_rate = 0.01; % 学习率
epoch_num = 100; % 迭代次数
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = learning_rate;
net.trainParam.epochs = epoch_num;
net = train(net,[real(rx_train);imag(rx_train)],...
[real(h_train);imag(h_train)]);
% 使用DNN对测试数据进行信道估计
h_test_hat = net([real(rx_test);imag(rx_test)]);
% 计算均方误差(MSE)
mse = mean(abs(h_test_hat-h_test).^2);
```
上述代码中,我们生成了QAM调制的训练数据和测试数据,并生成了Rayleigh衰落信道。接着,我们将接收信号和信道系数送入DNN中进行训练,并使用训练好的DNN对测试数据进行信道估计。最后,我们计算了估计误差的均方误差(MSE)。
需要注意的是,上述代码只是一个简单的示例,实际的DNN信道估计可能需要更加复杂的网络结构和更多的训练数据。