SNRdB和S/N的换算

SNRdB和S/N（信噪比）是同一概念的不同表示方式，都是用于衡量信号与噪声的比率。它们之间的换算公式为：

SNRdB = 10 * log10(S/N)

其中，SNRdB表示信噪比的分贝表示方式，S表示信号的功率，N表示噪声的功率，log10表示以10为底的对数。这个公式的意义是将S/N的比率转换为分贝单位的值，使得人们更容易理解和比较不同信号质量的差异。

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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。

%% AWGN信道 Eb = Energy_txsig/(Nused*log2(M)*Nofdm); SNR = 10.^(SNRdB(ii)/10); %%信噪比换算 sigma = sqrt(Eb/2/SNR); noise_var = Eb/SNR; %噪声方差(功率) noise = randn(Ns*Nofdm,1)+1i*randn(Ns*Nofdm,1); rsig_cp = Y_mul + 1*sigma*noise; 是什么意思

这段代码实现了一个加性高斯白噪声（AWGN）信道，其中Eb表示每个比特的能量，SNRdB表示信噪比（以分贝为单位）。程序中将SNRdB转化为线性域的信噪比SNR，然后根据式子sigma = sqrt(Eb/2/SNR)计算出噪声的标准差sigma。程序中的noise_var表示噪声的方差，即噪声的功率。接下来，程序中生成了一个大小为Ns*Nofdm的复数高斯白噪声信号noise，并将其加到接收信号Y_mul上，得到含有噪声的接收信号rsig_cp。其中，sigma*noise表示将标准差为sigma的高斯白噪声加到接收信号上。最后，程序中的1*sigma*noise表示将接收信号的能量放大1倍，以便在接收端进行信号解调时能够还原原始信号。