matlab中mrc_scheme.m的set to 1/2/3 for?/?/?

时间: 2023-10-07 16:04:28 浏览: 149
在MATLAB中,mrc_scheme.m文件中的set可以设置为1、2或3,具体含义如下: 1. set=1:使用最小均方误差(MMSE)预编码的最大比合并(MRC)方案。 2. set=2:使用零强制误差(ZF)预编码的MRC方案。 3. set=3:使用最小均方误差(MMSE)预编码的选择性合并(SM)方案。
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LTE MRC/IRC

LTE MRC/IRC是LTE系统中的多径信道增强技术,用于提高系统的容量和覆盖范围。MRC代表最大比合并,IRC代表选择比合并。MRC通过组合接收到的来自多个传输路径的信号来减少多径衰落的影响,从而提高系统性能。IRC则通过选择最强的传输路径来减少多径干扰和噪声的影响。这两种技术都可以用于LTE系统中的上行和下行链路。

judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1;

根据您提供的代码,`judge_signal2`是一个变量名,而不是函数名。此代码行的含义是将 `real(MRC_signal)<=0` 的元素赋值为 `-1`,并将结果存储在名为 `judge_signal2` 的变量中。换句话说,这行代码将实部小于等于零的 MRC 信号元素视为负值,并将其标记为 `-1`,其他元素则保持不变。 需要注意的是,这行代码只是对 `judge_signal2` 变量进行了操作,而无法确定此变量在程序中的其他位置是否有其他作用。因此,需要考虑代码上下文来更好地理解它的用途。

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signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

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