经 典 人 工 噪 声 方 法 即 设 计 如 下 的 发 送 信 号 ： ｘ ＝ ｕｓ ＋ Ｗｚ 即 信 号 由 两 部 分 组 成 ： 期 望 信 号 ｕｓ 与 人 工 噪 声 Ｗｚ， ｕ 为 期 望 信 号 预 编 码 向 量 ， ｓ 为 期 望 传 输 的 有 用 信 号 ， Ｗ 为 人 工 噪 声 预 编 码 矩 阵 ， ｚ 为 人 工 噪 声 向 量 ．，将以上内容用matlab代码实现

在MATLAB中，可以使用矩阵运算和随机数生成函数来实现经典人工噪声方法。以下是一个简单的示例代码：

% 定义期望信号和预编码矩阵
u = [1; 2; 3];
W = randn(3, 3);

% 定义传输信号
s = [2; 4; 6];

% 生成人工噪声
z = randn(3, 1);

% 合成发送信号
x = u*s + W*z;

% 显示结果
subplot(2,1,1);
stem(u);
hold on;
stem(W*z);
title('Expected Signal and Artificial Noise');
legend('Expected Signal', 'Artificial Noise');
subplot(2,1,2);
stem(x);
title('Transmitted Signal');

在这个示例代码中，我们首先定义了期望信号向量`u`和预编码矩阵`W`，以及传输信号向量`s`。接着，我们使用`randn`函数生成了一个与预编码矩阵相同大小的随机向量`z`，用来表示人工噪声。然后，我们通过矩阵运算合成了发送信号`x`，其中期望信号和人工噪声分别通过向量内积和矩阵向量乘法得到。最后，我们绘制了期望信号、人工噪声和发送信号的图像。

需要注意的是，在实际应用中，人工噪声的生成方式可能会更加复杂，例如考虑多个发送者、多个接收者等因素。因此，需要根据具体应用场景进行建模和分析。

相关问题

使用以下内容为上面的代码加入人工噪声，用matlab实现：经 典 人 工 噪 声 方 法 即 设 计 如 下 的 发 送 信 号 ： ｘ ＝ ｕｓ ＋ Ｗｚ 即 信 号 由 两 部 分 组 成 ： 期 望 信 号 ｕｓ 与 人 工 噪 声 Ｗｚ， ｕ 为 期 望 信 号 预 编 码 向 量 ， ｓ 为 期 望 传 输 的 有 用 信 号 ， Ｗ 为 人 工 噪 声 预 编 码 矩 阵 ， ｚ 为 人 工 噪 声 向 量 ．

以下是一个简单的示例代码，演示如何在 MISO 窃听模型中加入人工噪声：

% 定义系统参数
N = 4; % 发送天线数
M = 2; % 接收天线数
L = 1; % 窃听天线数
snr = 10; % 信噪比

% 生成随机发送信号和期望信号
s = randi([0 1], N, 1);
u = randi([0 1], M, 1);

% 生成随机正交发射矩阵
F = orth(randn(N, M));

% 生成人工噪声预编码矩阵和向量
W = randn(M, L);
z = randn(L, 1);

% 生成接收信号
n = sqrt(0.5 * 10^(-snr/10)) * randn(M, 1); % 噪声
y = F * (s + u) + n; % 接收信号

% 生成窃听信号
e = F(:, 1:L) * (W * z); % 窃听信号

% 计算接收矩阵R和噪声矩阵N
R = y * y' / M;
N = eye(M) * 10^(-snr/10);

% 计算窃听矩阵E和窃听噪声矩阵Z
E = e * e' / L;
Z = eye(L) * 10^(-snr/10);

% 计算信道容量和窃听容量
capacity = log2(det(R + N));
secrecyCapacity = log2(det(R + N) / det(E + Z));

在上述代码中，生成随机发送信号和期望信号，并通过正交发射矩阵将其映射到 M 个接收天线。同时，生成随机人工噪声预编码矩阵 W 和向量 z。在生成接收信号时，将发送信号和期望信号相加，并加入随机噪声和人工噪声。生成窃听信号时，直接使用人工噪声预编码矩阵和向量。最后，使用这些矩阵计算信道容量和窃听容量。

需要注意的是，该代码只是一个简单的示例，实际情况中可能需要更多的参数和步骤。

Alice发送端的信号x表示为： x=us+Wz 在上述表达式中， x表示Alice的发射信号；u表示期望信号预编码向量；s表示期望传输的有用信号；W表示人工噪声预编码矩阵；z表示人工噪声向量。。将上述内容用matlab表示出来

假设期望信号预编码向量 u 和人工噪声预编码矩阵 W 已知，期望传输的有用信号 s 和人工噪声向量 z 是随机变量，则可以用 Matlab 表示为：

% 定义变量
n = length(u); % 预编码向量维数
m = length(z); % 噪声向量维数

% 生成期望传输的有用信号 s 和人工噪声向量 z
s = randn(); % 生成一个标准正态分布的随机数
z = randn(m, 1); % 生成一个 m 维标准正态分布的随机向量

% 计算发送端的信号 x
x = u' * s + W * z;

其中，`randn()` 函数用于生成标准正态分布的随机数或者向量，`u'` 表示 u 的转置，`*` 表示矩阵乘法。