广义 LED 索引调制光学 OFDM误码率仿真matlab代码

时间: 2023-08-11 10:12:59 浏览: 58
以下是一个简单的广义LED索引调制光学OFDM误码率仿真的MATLAB代码,供您参考: ```matlab % OFDM系统参数 N = 64; % 子载波数量 cp_len = 16; % 循环前缀长度 symbol_len = N + cp_len; % 符号长度 num_symbols = 1000; % 发送符号数量 M = 16; % 星座大小 num_bits = log2(M); % 每个符号的比特数 % 光学参数 lambda = 1550e-9; % 波长 B = 20e6; % 带宽 h = 1.5; % 高度 R = 10e6; % 接收器灵敏度 I_0 = 1e-3; % 饱和光电流 q = 1.6e-19; % 电子电量 B_n = 1e6; % 噪声带宽 % 生成随机比特流 tx_bits = randi([0 1], num_symbols*num_bits, 1); % 将比特流映射为星座点 tx_syms = qammod(tx_bits, M); % 将星座点转换为OFDM符号 tx_ofdm = reshape(tx_syms, [N, num_symbols]); tx_ofdm = ifft(tx_ofdm, [], 1); tx_ofdm = [tx_ofdm((N-cp_len+1):N,:); tx_ofdm]; % 计算调制指数 delta_f = B/N; k = -(N-1)/2:(N-1)/2; delta = k*delta_f; % 计算索引调制序列 index_seq = zeros(N, num_symbols); for ii = 1:num_symbols index_seq(:,ii) = exp(1i*2*pi*delta*(ii-1)); end % 进行索引调制 tx_index = index_seq .* tx_ofdm; % 计算发射功率 P_tx = I_0*h*B; % 计算光纤传输损耗和色散 loss = 0.2; % dB/km D = 16.7e-9; % 群速度色散 L = 10; % 光纤长度 alpha = loss/4.343/L; beta2 = -D * lambda^2 / (2*pi*c); tx_fiber = tx_index .* exp(-alpha/2*L - 1i*beta2*L*delta'.^2); % 计算接收功率 P_rx = P_tx * exp(-alpha*L); % 加入噪声 noise_power = R * B_n; noise = sqrt(noise_power/2) * (randn(size(tx_fiber)) + 1i*randn(size(tx_fiber))); % 接收信号 rx_fiber = tx_fiber + noise; % 移除光纤传输损耗 rx_fiber = rx_fiber * exp(alpha/2*L); % 解调索引调制 rx_index = rx_fiber ./ index_seq; % 移除循环前缀并进行FFT rx_ofdm = rx_index((cp_len+1):symbol_len,:); rx_ofdm = fft(rx_ofdm, [], 1); % 从星座点中恢复比特流 rx_syms = reshape(rx_ofdm, [], 1); rx_bits = qamdemod(rx_syms, M); % 计算误码率 num_errors = sum(tx_bits ~= rx_bits); ber = num_errors / length(tx_bits); disp(['误码率为 ', num2str(ber*100), '%']); ``` 请注意,此代码仅用于演示目的,并且可能需要根据您的具体应用进行修改。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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