clear N5=4; Nr=16; SNR=6; SNR= 10~(SNR/10); simulation=100; capacity0fAuer=[]; for Lr=1:16 capacity0fSum=6; for sim=1:simulation H=sqrt(1/2)*(randn(Nr,Ns)+1jxrandn(Nr,Ns));fullAntenna=[1:Hr]; B=eye(Ns,Ns); Alpha=[]; H_sel=[]; for j=1:Nr f=H(j,:); h=f'; alpha=h'*h; Alpha=[Alpha alpha]; end for n=1:Lr [max0fAlpha,index]=max(Alpha); fullAntenna(index)=[]; H_sel=[H_sel;H(index,:)]; if (n<Lr) f=H(index,:); h=f'; alpha=Alpha(index); a=(Bxh)/sqrt((Ns/SNR)+alpha); B=B-a a'; Alpha(index)=[]; for k=1:length( fullAntenna) Alpha(k)=Alpha(k)-(abs(a'*h))^2; for k=1:length( fullAntenna) Alpha(k)=Alpha(k)-(abs(a'*h))^2; end end end capacity0fSelected=1og2(det(eye(Ns)+SNR/NS*(H_sel'*H_sel)));capacity0fSum=capacity0fSum+capacity0fSelected; I end capacity0fAver=[capacity0fAuer,capacity0fSum/sinulation];end plot(1:Lr,capacity0fAver); xlabel('Lr'); ylabel('capacity(bit/s/Hz)'); grid on; hold on写出这串matlab代码的注释

时间: 2023-12-08 21:03:54 浏览: 58
RAR

simulation_example_with_matlab.rar_BPSK Rayleigh SNR_SNR BPSK M

这段 Matlab 代码是一个无线通信系统的模拟程序,用于计算基于选择性反馈的无线系统中不同天线选择数量下的容量。以下是代码的注释: ```matlab % 清除变量 clear N5=4; Nr=16; SNR=6; % 将 SNR 从 dB 转换为线性值 SNR= 10^(SNR/10); % 模拟次数 simulation=100; % 初始化变量 capacity0fAuer=[]; % 循环枚举天线选择数量 for Lr=1:16 capacity0fSum=6; % 多次模拟求平均容量 for sim=1:simulation % 生成随机信道矩阵 H H=sqrt(1/2)*(randn(Nr,Ns)+1jxrandn(Nr,Ns)); % 选取完整天线集 fullAntenna=[1:Hr]; % 初始化选择后的天线集合、选择后的反馈矩阵 B、以及每个天线的贡献量 Alpha H_sel=[]; B=eye(Ns,Ns); Alpha=[]; for j=1:Nr f=H(j,:); h=f'; alpha=h'*h; Alpha=[Alpha alpha]; end % 逐步选择天线 for n=1:Lr % 选择贡献最大的天线 [max0fAlpha,index]=max(Alpha); fullAntenna(index)=[]; H_sel=[H_sel;H(index,:)]; % 更新反馈矩阵 B 和 Alpha if (n<Lr) f=H(index,:); h=f'; alpha=Alpha(index); a=(Bxh)/sqrt((Ns/SNR)+alpha); B=B-a a'; Alpha(index)=[]; for k=1:length(fullAntenna) Alpha(k)=Alpha(k)-(abs(a'*h))^2; for k=1:length(fullAntenna) Alpha(k)=Alpha(k)-(abs(a'*h))^2; end end end end % 计算选择后的容量 capacity0fSelected=1og2(det(eye(Ns)+SNR/NS*(H_sel'*H_sel))); capacity0fSum=capacity0fSum+capacity0fSelected; end % 计算平均容量并保存结果 capacity0fAver=[capacity0fAuer,capacity0fSum/sinulation]; end % 绘制容量曲线 plot(1:Lr,capacity0fAver); xlabel('Lr'); ylabel('capacity(bit/s/Hz)'); grid on; hold on; ```
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% 4PAM调制信号在高斯信道下的性能仿真 clear; % 参数设置 M = 4; % 调制阶数 Eb = 1; % 符号能量 Es = Eb * log2(M); % 平均符号能量 N0 = 1; % 单边噪声功率谱密度 SNRdBs = 0:14; % 信噪比范围 SNRs = 10.^(SNRdBs/10); % 信噪比 numBits = 1e6; % 仿真比特数 numTrials = 100; % 重复试验次数 % 产生随机比特序列 bits = randi([0 1], 1, numBits); % 4PAM调制 symbols = pammod(bits, M); % 仿真误符号率和误比特率 simBERs = zeros(size(SNRs)); simSERs = zeros(size(SNRs)); for i = 1:length(SNRs) SNR = SNRs(i); sigma = sqrt(Es/(2*SNR)); % 噪声标准差 numErrors = 0; numBits = 0; for j = 1:numTrials % 加入高斯白噪声 received = symbols + sigma * randn(size(symbols)); % 4PAM解调 detected = pamdemod(received, M); % 统计误符号数和误比特数 numErrors = numErrors + sum(detected ~= bits); numBits = numBits + length(bits); end simBERs(i) = numErrors / numBits; simSERs(i) = simBERs(i) * log2(M); end % 理论误符号率和误比特率 theoryBERs = 2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt((3*SNRs)/(2*sqrt(M-1)))); theorySERs = 2*(M-1)/M*theoryBERs; % 画图比较 figure; semilogy(SNRdBs, theoryBERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simBERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel)', 10*log10(Eb/N0))); figure; semilogy(SNRdBs, theorySERs, '-.', 'LineWidth', 2); hold on; semilogy(SNRdBs, simSERs, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('SER'); legend('Theory', 'Simulation'); title(sprintf('4PAM in AWGN Channel', 10*log10(Eb/N0)));求其在4PAM下的误码率和误符号率

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) .* sigma; 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'); 这个程序出现了错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled (第 29 行) noises = randn(1, N/2) .* sigma; 错误,请更改形成新的MATLAB程序

解释:target = self.survey.source.target collection = self.survey.source.collection '''Mesh''' # Conductivity in S/m (or resistivity in Ohm m) background_conductivity = 1e-6 air_conductivity = 1e-8 # Permeability in H/m background_permeability = mu_0 air_permeability = mu_0 dh = 0.1 # base cell width dom_width = 20.0 # domain width # num. base cells nbc = 2 ** int(np.round(np.log(dom_width / dh) / np.log(2.0))) # Define the base mesh h = [(dh, nbc)] mesh = TreeMesh([h, h, h], x0="CCC") # Mesh refinement near transmitters and receivers mesh = refine_tree_xyz( mesh, collection.receiver_location, octree_levels=[2, 4], method="radial", finalize=False ) # Refine core mesh region xp, yp, zp = np.meshgrid([-1.5, 1.5], [-1.5, 1.5], [-6, -4]) xyz = np.c_[mkvc(xp), mkvc(yp), mkvc(zp)] mesh = refine_tree_xyz(mesh, xyz, octree_levels=[0, 6], method="box", finalize=False) mesh.finalize() '''Maps''' # Find cells that are active in the forward modeling (cells below surface) ind_active = mesh.gridCC[:, 2] < 0 # Define mapping from model to active cells active_sigma_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_conductivity) active_mu_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_permeability) # Define model. Models in SimPEG are vector arrays N = int(ind_active.sum()) model = np.kron(np.ones((N, 1)), np.c_[background_conductivity, background_permeability]) ind_cylinder = self.getIndicesCylinder( [target.position[0], target.position[1], target.position[2]], target.radius, target.length, [target.pitch, target.roll], mesh.gridCC ) ind_cylinder = ind_cylinder[ind_active] model[ind_cylinder, :] = np.c_[target.conductivity, target.permeability] # Create model vector and wires model = mkvc(model) wire_map = maps.Wires(("sigma", N), ("mu", N)) # Use combo maps to map from model to mesh sigma_map = active_sigma_map * wire_map.sigma mu_map = active_mu_map * wire_map.mu '''Simulation''' simulation = fdem.simulation.Simulation3DMagneticFluxDensity( mesh, survey=self.survey.survey, sigmaMap=sigma_map, muMap=mu_map, Solver=Solver ) '''Predict''' # Compute predicted data for your model. dpred = simulation.dpred(model) dpred = dpred * 1e9 # Data are organized by frequency, transmitter location, then by receiver. # We had nFreq transmitters and each transmitter had 2 receivers (real and # imaginary component). So first we will pick out the real and imaginary # data bx_real = dpred[0: len(dpred): 6] bx_imag = dpred[1: len(dpred): 6] bx_total = np.sqrt(np.square(bx_real) + np.square(bx_imag)) by_real = dpred[2: len(dpred): 6] by_imag = dpred[3: len(dpred): 6] by_total = np.sqrt(np.square(by_real) + np.square(by_imag)) bz_real = dpred[4: len(dpred): 6] bz_imag = dpred[5: len(dpred): 6] bz_total = np.sqrt(np.square(bz_real) + np.square(bz_imag)) mag_data = np.c_[mkvc(bx_total), mkvc(by_total), mkvc(bz_total)] if collection.SNR is not None: mag_data = self.mag_data_add_noise(mag_data, collection.SNR) data = np.c_[collection.receiver_location, mag_data] # data = (data, ) return data

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