y_2 = misochan_2*x; y = misochan*x; ber_miso = zeros(Nsnr,2); for k = 1:Nsnr snr = ebn0_param(k) + 10*log10(numel(wt_2)); rxsignal = awgn(y,snr,'measured'); rxsignal_2 = awgn(y_2,snr,'measured'); ber_miso(k,:) = [helperMIMOBER(misochan,rxsignal,snr,wt_2,1),... helperMIMOBER(misochan_2,rxsignal_2,snr,wt_2,1)]; end解释以上代码,给每行代码加注释

时间: 2023-12-22 15:04:33 浏览: 143
注释如下: ```matlab % 定义变量 y_2 = misochan_2*x; % 通过信道 misochan_2 发送数据 x,得到接收信号 y_2 y = misochan*x; % 通过信道 misochan 发送数据 x,得到接收信号 y ber_miso = zeros(Nsnr,2); % 初始化误码率矩阵 ber_miso,大小为 Nsnr 行,2 列 % 循环计算误码率 for k = 1:Nsnr % 对于每个信噪比值 snr = ebn0_param(k) + 10*log10(numel(wt_2)); % 计算信噪比 rxsignal = awgn(y,snr,'measured'); % 加入高斯白噪声,得到接收信号 rxsignal rxsignal_2 = awgn(y_2,snr,'measured'); % 加入高斯白噪声,得到接收信号 rxsignal_2 % 计算误码率并存储到 ber_miso 矩阵中 ber_miso(k,:) = [helperMIMOBER(misochan,rxsignal,snr,wt_2,1),... helperMIMOBER(misochan_2,rxsignal_2,snr,wt_2,1)]; end ``` 该段代码主要是为了通过 MISO(Multiple-Input Single-Output)信道传输数据,并计算不同信噪比下的误码率。其中,`misochan` 和 `misochan_2` 分别表示两个不同的信道,`x` 是发送的数据,`wt_2` 是接收端的权重矩阵,`Nsnr` 表示信噪比的个数。 在循环中,通过 `ebn0_param` 计算出每个信噪比值,然后通过 `awgn` 函数加入高斯白噪声,得到接收信号。接着,通过 `helperMIMOBER` 函数计算误码率,并将结果存储到 `ber_miso` 矩阵中。最终,`ber_miso` 矩阵中每行包含了两个不同信道下的误码率值。
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clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

clear; close all; N = 256; % 子载波数(OFDM符号大小) Divides_V = 4; % 分割子序列数 M = 100; % 最大符号数 Phases = 4; % 相位数 SNR = 0:2:20; % 信噪比范围 cp_len = 64; % 循环前缀长度 PAPR_ori = zeros(1,M); PAPR_pts = zeros(length(Divides_V),M); best_Choose_idx = zeros(length(Divides_V),M); % 初始化误码率数组 BER_org = zeros(1, length(SNR)); BER_PTS = zeros(1, length(SNR)); BER3_with_clipping = zeros(1, length(SNR)); BER4_with_clipping = zeros(1, length(SNR)); % 生成PTS方法中所有可能的相位因子组合集合 P_set = exp(1i*(pi/2:pi/2:2*pi)); Choose_Len = 4^5; % PTS方法中因子组合总数或IFFT数 X = zeros(5,Choose_Len); for i = 1:5 X(i,1:4^i) = [ones(1,4^(i-1)),repmat(2,1,4^(i-1)),repmat(3,1,4^(i-1)),repmat(4,1,4^(i-1))]; Y = X(i,1:4^i); X(i,1:4^5) = repmat(Y,1,4^(5-i)); end Choose = fliplr(X.'); for snr = 1:length(SNR) % 初始化错误bit数组 bit_errors_org = 0; bit_errors_PTS = 0; total_bits = 0; for nSymbol = 1:M Index = randi([0 1],1,M*N*4); reshaped_bits = reshape(Index, 4, []).'; decimal_symbols = bi2de(reshaped_bits); %调制 X1 = qammod(decimal_symbols,16); %IFFT ifft_data= ifft(X1.'); % 加入循环前缀 x_o = [ifft_data(end-cp_len+1:end), ifft_data]; x_Power_o = abs(x_o.^2); Peak_Power_o = max(x_Power_o,[],2); Mean_Power_o = mean(x_Power_o,2); PAPR_ori(1,nSymbol) = 10*log10(Peak_Power_o./Mean_Power_o); % PTS 部分传输序列 for nDivides = 1:length(Divides_V) Divides = Divides_V(nDivides); % 伪随机分割 XA = zeros(Divides,N); Index1= randperm(N); for nV=1:Divides XA(nV,Index1(nV:Divides:N)) = X1(Index1(nV:Divides:N)); end % Index是1:SC的随机置换后的序列,使等间隔分割变为任意分割 xa = ifft(XA,[],2); %PTS信号IFFT %加入循环前缀 min_value = 10; % 设初值 for nC=1:4^Divides temp_P = P_set(Choose(nC,(6-Divides):5)).'; temp_P_sc = repmat(temp_P,1,N); temp_max = max(abs(sum(xa.*temp_P_sc))); if temp_max<min_value min_value = temp_max; best_nC = nC; end end best_Choose_idx(nDivides,nSymbol) = best_nC; best_P = P_set(Choose(best_nC,(6-Divides):5)).'; xaa1 = su

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码,实现BER绘图,使其分别绘制两幅BER图,分别为有噪声和无噪声时,bits-option三种情况的BER

clc; clear; close all; %% 参数设置 Nr = 64; % 接收天线数 Nt = 16; % 发射天线数 snr_dB = -10:2:20; % 信噪比范围 num_symbols = 1000; % 每个SNR点的传输符号数 mod_order = 4; % QPSK调制 bits_per_symbol = log2(mod_order); %% 预分配存储 ber = zeros(size(snr_dB)); %% 主仿真循环 for snr_idx = 1:length(snr_dB) current_snr_dB = snr_dB(snr_idx); SNR_linear = 10^(current_snr_dB / 10); sigma_n = sqrt(1 / (2 * SNR_linear)); % 噪声标准差 error_count = 0; total_count = 0; for sym = 1:num_symbols %% 生成随机比特流 bits = randi([0 1], Nt * bits_per_symbol, 1); %% QPSK调制 symbols = bi2de(reshape(bits, [], bits_per_symbol), 'left-msb'); tx_symbols = pskmod(symbols, mod_order, pi / 4, 'gray'); %% 生成瑞利衰落信道 H = (randn(Nr, Nt) + 1i * randn(Nr, Nt)) / sqrt(2); %% 生成噪声 noise = sigma_n * (randn(Nr, 1) + 1i * randn(Nr, 1)); %% 接收信号 y = H * tx_symbols + noise; %% MMSE检测 W = (H' * H + (1 / SNR_linear) * eye(Nt)) \ H'; x_hat = W * y; %% QPSK解调 rx_symbols = pskdemod(x_hat, mod_order, pi / 4, 'gray'); %% 转换回比特流 rx_bits = reshape(de2bi(rx_symbols, bits_per_symbol, 'left-msb')', [], 1); %% 误码统计 error_count = error_count + sum(bits ~= rx_bits); total_count = total_count + length(bits); end ber(snr_idx) = error_count / total_count; fprintf('SNR = %d dB, BER = %.4e\n', current_snr_dB, ber(snr_idx)); end %% 绘制结果 figure; semilogy(snr_dB, ber, 'b-o', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('MMSE检测的BER-SNR'); legend('MMSE检测'); 检查代码,给出正确代码

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