针对第三个实验验证部分，写出与其实验操作完全对应的matlab仿真代码

为了编写一个MATLAB仿真代码来对应第三实验验证部分（Scenario 2），我们需要基于提供的信息进行合理的假设和推断。请注意，实际的MATLAB代码将依赖于具体的实现细节，而这些细节在摘要中并未详述。以下是一个示例性的MATLAB脚本框架，它模拟了使用所提方法测量FMCW信号相位噪声的过程：

% 初始化参数
fs = 5e9; % 采样频率
bits = 10; % 垂直分辨率
duration = 1e-3; % 每个信号持续时间
numRealizations = 200; % 实现次数
profileParams = struct('R1', 1, 'R4', 4, 'R16', 16); % 不同的预分频器设置

% 频率调制连续波(FMCW)信号参数
startFreq = 100e6; % 起始频率
stopFreq = 600e6; % 结束频率
bw = stopFreq - startFreq; % 带宽
timeVector = linspace(0, duration, fs * duration);

% 创建上变频信号
freqSweep = linspace(startFreq, stopFreq, numel(timeVector));
carrierSignal = exp(1i * 2 * pi * freqSweep .* timeVector);

% 生成并处理多个实现
phaseNoiseProfiles = cell(size(profileParams));
for k = 1:numel(profileParams)
    % 模拟加性相位噪声
    phiNoise = randn(size(timeVector)); % 这里简化为高斯白噪声
    
    % 构建带有相位噪声的复数信号
    noisySignal = carrierSignal .* exp(1i * phiNoise);
    
    % 存储每个配置下的所有实现
    realizations = cell(numRealizations, 1);
    for i = 1:numRealizations
        realizations{i} = noisySignal;
    end
    
    % 将该配置的所有实现存储起来以进一步分析
    phaseNoiseProfiles{k} = realizations;
end

% 计算并平均功率谱密度
avgPSDs = zeros(fs, numel(profileParams));
for idxProfile = 1:numel(profileParams)
    for idxRealization = 1:numRealizations-1
        % 计算当前实现与其前一实现之间的差值
        diffPhase = unwrap(angle(phaseNoiseProfiles{idxProfile}{idxRealization}) ...
            - angle(phaseNoiseProfiles{idxProfile}{idxRealization+1}));
        
        % FFT变换得到频域表示
        fftResult = fft(diffPhase);
        
        % 计算功率谱密度
        psd = abs(fftResult).^2 / fs;
        
        % 平均化处理
        avgPSDs(:, idxProfile) = avgPSDs(:, idxProfile) + psd/fs;
    end
    avgPSDs(:, idxProfile) = avgPSDs(:, idxProfile)/(numRealizations-1);
end

% 可视化结果
figure;
for i = 1:size(avgPSDs, 2)
    semilogy(linspace(0, fs/2, numel(avgPSDs(1:end/2))), avgPSDs(1:end/2, i));
hold on;
end
legend({'Profile R1', 'Profile R4', 'Profile R16'});
xlabel('Frequency Offset (Hz)');
ylabel('Power Spectral Density');
title('Average Power Spectral Density of Phase Noise Profiles');

这段代码创建了一个模拟环境来重现文章中的第二实验场景，并计算了不同配置下FMCW信号的相位噪声谱密度。注意这只是一个简化版本的代码，具体实施时可能需要更详细的调整。