function H = Ray_model(L) % Rayleigh channel model % Input : L = Number of channel realizations % Output: H = Channel vector H = (randn(1, L) + 1i * randn(1, L)) / sqrt(2);clear, clf N = 200000; level = 30; K_dB = [-40 15]; gss=['k-s'; 'b-o'; 'r-^']; % Rayleigh model Rayleigh_ch = Ray_model(N); [temp,x] = hist(abs(Rayleigh_ch(1, :)), level); plot(x, temp, gss(1, :)), hold on Rician_ch = zeros(length(K_dB), N); % Rician model for i = 1 : length(K_dB) Rician_ch(i, :) = Ric_model(K_dB(i), N); [temp x] = hist(abs(Rician_ch(i, :)), level); plot(x,temp,gss(i + 1, :)) end xlabel('x'), ylabel('Occurrence') legend('Rayleigh','Rician, K=-40dB','Rician, K=15dB')该程序需要输入更多的参数才能运行

这个 MATLAB 程序已经定义了一个 Rayleigh 信道模型和一个 Rician 信道模型，并且使用了这些模型来生成信道实现，并绘制出了这些实现的幅度分布图。但是，确实需要输入更多的参数才能运行。

您需要在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令：

H = Ray_model(L)

其中，L 是信道实现的数量。这个函数将返回一个大小为 1 x L 的复数信道向量 H。

请注意，这个程序还需要一个名为 Ric_model 的函数来生成 Rician 信道实现。如果您没有定义这个函数，程序将无法运行。

相关问题

代码解释clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); LENS = 30000; SNRs1 = [0:2:18]; figure; %MRC mrcber = []; for snr=SNRs1 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); CHqpsk1 = channel1.*Vqpsk; CHqpsk2 = channel2.*Vqpsk; Nqpsk1 = ch_Rayleigh(CHqpsk1, snr); Nqpsk2 = ch_Rayleigh(CHqpsk2, snr); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:length(Vqpsk) channel = [channel1(i) ; channel2(i)]; received_value = [Nqpsk1(i) ; Nqpsk2(i)]; ls_est_value = [channel'*received_value]/(channel'*channel); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_value, @(x)(x)); end mrcber = [mrcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs1, mrcber,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold on; xlabel('SNR[db]'); ylabel('BER'); LENS = 30000; SNRs2 = [0:2:16]; %STC stcber = []; for snr=SNRs2 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel3 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel4 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:2:length(Vqpsk)-1 H0 = [channel1(i), channel2(i); channel2(i)', -channel1(i)']./sqrt(2); H1 = [channel3(i), channel4(i); channel3(i)', -channel4(i)']./sqrt(2); H = [H0 ; H1]; signal = [Vqpsk(i) ; Vqpsk(i+1)]; qpsk_values_l = H*signal; R_symb = ch_Rayleigh(qpsk_values_l, snr); ls_est_values = (H'*H)^-1*(H'*R_symb); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_values(1), @(x)(x)); demod_symb(i+1) = OfdmSym(ls_est_values(2), @(x)(x)); end stcber = [stcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs2, stcber,'-mo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]); LENS = 20000; SNRs3 = [0:2:12];

这段代码是一个用 MATLAB 编写的通信系统模拟程序，用于模拟两种不同的信道编码方案（MRC和STC）在不同信噪比（SNR）下的误码率（BER）性能。程序首先定义了一些参数，如信号长度（LENS）和不同的信噪比（SNRs1、SNRs2、SNRs3），然后通过循环计算不同 SNR 下的 BER，并将结果绘制成图像。其中 ch_Rayleigh 是一个自定义的 Rayleigh 信道函数，OfdmSym 是一个自定义的解调函数，qammod 是一个 QPSK 调制函数，semilogy 是一个绘制半对数坐标图的函数。

[dout]=func_conv_channels(Hmmatrix,din,Num,Powers,Delays,fd,Samples,count) %归一化各径延时 Dshift = floor(Delays/Samples); [Sr,Sc] = size(din); dout = zeros(size(din)); %信道采样点数 Sample_point = Sr*Sc; %初始化频率选择性信道 Multi_ray = zeros(Num,Sample_point); %各径功率线性化 Powchan = 10.^(Powers/10); %rayleigh信道 for k=1:Num Multi_ray(k,:)= sqrt(Powchan(k))*func_rayleighnew(Sample_point,Samples,fd,k*count)/sqrt(sum(Powchan)); end delay_sig=zeros(Num,Sample_point); %以下for循环为各径的输入信号做延迟处理 for f=1:Num if Dshift(f)~=0 delay_sig(f,1:Dshift(f)) = zeros(1,Dshift(f)); end delay_sig(f,(Dshift(f)+1):Sample_point) = din(1:(Sample_point-Dshift(f))); end output_sig_serial=zeros(1,Sample_point); %各径叠加 [R,C] = size(Hmmatrix); for f=1:Num for i = 1:R for j = 1:C output_sig_serial= output_sig_serial+abs(Hmmatrix(i,j))*Multi_ray(f,:).*delay_sig(f,:)*exp(sqrt(-1)*angle(Hmmatrix(i,j))); end end end dout = reshape(output_sig_serial,Sr,Sc); end function ray_chann=func_rayleighnew(Samples,tstp,fd,CNT) Nums=25; if fd ~= 0.0 Ad1 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*(Nums + 1))); Ad2 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*Nums)); pai = 3.14159265; wm = 1000*2.0.*pai.*fd; n = 4.*Nums + 2; ts = tstp; wmts = wm.*ts; paino = pai./Nums; xc=zeros(1,Samples); xs=zeros(1,Samples); ic=[1:Samples]+CNT; for nn = 1: Nums cwn = cos( cos(2.0.*pai.*nn./n).*ic.*wmts ); xc = xc + cos(paino.*nn).*cwn; xs = xs + sin(paino.*nn).*cwn; end cwmt = sqrt(2.0).*cos(ic.*wmts); xc = (2.0.*xc + cwmt).*Ad1; xs = 2.0.*xs.*Ad2; ray_chann=xc+j*xs; else ray_chann=ones(1,Samples); end end

这是一段MATLAB代码，实现了一个信道模型的计算。具体来说，该代码实现了归一化各径延时信道模型，包括以下几个步骤：

1. 根据输入的各径功率、延时、多径数等参数，生成一个多径信道模型的矩阵Hmmatrix和各径功率线性化后的Multi_ray矩阵。

2. 对输入信号进行延时处理，将各径延时后的信号存储在delay_sig矩阵中。

3. 进行各径的叠加，将每个路径的信号与对应的信道系数相乘，同时考虑各径之间的相位差异，最终得到输出信号output_sig_serial。

4. 将输出信号reshape成原始信号din的大小，最终输出dout。

代码中还包含了一个名为func_rayleighnew的函数，用于生成Rayleigh信道的模拟结果。该函数输入了一些参数，如信道采样点数、采样时间间隔、多普勒频率等，最终输出一个名为ray_chann的Rayleigh信道模拟结果。