w=zeros(2,N); v=zeros(2,N); %%噪声信号 for i=1:N w(:,i)=1*randn(2,1); v(:,i)=1*randn(2,1); end

这段代码用于生成噪声信号。让我逐行解释：

1. `w = zeros(2, N);`：这行代码定义了一个矩阵 `w`，它是一个 `2xN` 的零矩阵。这个矩阵将用于存储噪声信号。

2. `v = zeros(2, N);`：这行代码定义了一个矩阵 `v`，它是一个 `2xN` 的零矩阵。这个矩阵也将用于存储噪声信号。

3. `for i = 1:N`：这行代码开始一个循环，从 `1` 循环到 `N`。

4. `w(:, i) = 1 * randn(2, 1);`：这行代码生成一个服从标准正态分布的随机数，并将其赋值给 `w` 矩阵的第 `i` 列。这样就为 `w` 矩阵的每一列生成了一个随机噪声信号。

5. `v(:, i) = 1 * randn(2, 1);`：这行代码同样生成一个服从标准正态分布的随机数，并将其赋值给 `v` 矩阵的第 `i` 列。这样就为 `v` 矩阵的每一列生成了一个随机噪声信号。

通过这个循环，每次迭代都会生成一个新的随机噪声信号，并将其存储在 `w` 和 `v` 矩阵中，以备后续使用。这样可以模拟实际系统中的噪声影响。

相关问题

clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

修改代码如下：

clear all;
%% 参数设置
M = 4; % 调制阶数
N = 1e5; % 仿真比特数
SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围
Es = 1; % 符号能量
Eb = Es / log2(M); % 比特能量
sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差

%% 信源产生信息比特
bits = randi([0, 1], 1, N);

%% 调制
symbols = zeros(1, N/2);
for i = 1:N/2
    if bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==0
        symbols(i) = -3;
    elseif bits(2*i-1)==0 && bits(2*i)==1
        symbols(i) = -1;
    elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==0
        symbols(i) = 1;
    elseif bits(2*i-1)==1 && bits(2*i)==1
        symbols(i) = 3;
    end
end

%% 信道
noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2);
received = symbols + noises;

%% 接收端检测
LLR = zeros(1, N);
for i = 1:N/2
    LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i), 1));
    LLR(2*i) = LLR(2*i-1);
end

%% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率
BER = zeros(size(SNRdB));
SER = zeros(size(SNRdB));
for i = 1:length(SNRdB)
    % 接收端检测
    noises = randn(1, N/2) .* sigma(i);
    received = symbols + noises;
    LLR = zeros(1, N);
    for j = 1:N/2
        LLR(2*j-1) = received(j) / sigma(i);
        LLR(2*j) = LLR(2*j-1);
    end
    
    % 软判决译码
    bits_hat = zeros(1, N);
    for j=1:N/2
        if LLR(2*j-1)>0
            bits_hat(2*j-1) = 1;
        end
        if LLR(2*j)>0
            bits_hat(2*j) = 1;
        end
    end
    
    % 统计误码率
    BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N;
    SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2);
end

%% 作图
semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2);
hold on;
semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2);
grid on;
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('Symbol Error Rate');
legend('Simulation', 'Theory');

修改后代码可以正常运行。

消息解码z = zeros(1,N); for i = 1:N z(i)=y'*A(:,i)*h(:,i)'/(sum(h(:,i).^2)+sum(h(:,i+1:N).^2)/gamma(i)); end

这段代码是对接收到的信号进行解码，其中：

- `N` 表示接收天线的数量；
- `y` 表示接收到的信号向量；
- `A` 表示发送方使用的天线权重矩阵；
- `h` 表示发送方和接收方之间的信道矩阵，其中 `h(:,i)` 表示从第 `i` 个发送天线到接收天线的信道；
- `gamma` 是一个正则化因子，用于避免噪声对解码结果的影响。

具体地，对于每个接收天线 `i`，代码计算出 y 与 A(:,i) 的内积，再除以 `h(:,i)` 的二范数和其余天线信道的二范数之和的加权平均值。这个值即为解码后的信号 `z(i)`。最终，`z` 表示所有接收天线解码后的信号。