P = 20; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1); d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 theta = linspace(0, 1, 101); gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b,theta, gamma_e); xlabel('theta'); ylabel('gamma_b and gamma_e'); legend('gamma_b', 'gamma_e');
时间: 2024-03-26 09:37:07 浏览: 41
这是一个MATLAB代码片段,它用于计算基于物理层安全的无线通信系统中Bob和Eve的信噪比。具体来说,它考虑了Alice到Bob和Alice到Eve之间的距离、天线数、衰落系数等因素,并使用随机生成的信道参数进行计算。最终,代码绘制了gamma_b和gamma_e随theta变化的图形,其中theta是Alice选择的功率分配系数。
相关问题
P = 30; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1) d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) / (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比给以上内容添加matlab代码,得到gamma_b和gamma_e随theta变化的曲线图
好的,以下是添加的代码:
```
P = 30; % 发射功率
sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差
sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差
N_A = 4; % Alice的天线数
N_B = 1; % Bob的天线数
N_E = 1; % Eve的天线数
h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数
h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数
Nsamp = 1e6;
x = randi([0 1],Nsamp,1);
d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离
d_AE = 2; % Alice到Eve的距离
eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数
eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数
theta = linspace(0, 1, 101);
gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比
gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比
plot(theta, gamma_b, theta, gamma_e);
title('Gamma_B and Gamma_E vs. Theta');
xlabel('Theta');
ylabel('Gamma_B and Gamma_E');
legend('Gamma_B', 'Gamma_E');
```
这段代码会生成一个图像,横轴是 `theta`,纵轴是 `gamma_b` 和 `gamma_e`,分别表示 Bob 和 Eve 的信噪比随功率分配因子 `theta` 变化的曲线。
%% 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。
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