signalnumber=10000;%信号长度 uncertainsignal=rand(1,signalnumber); signal=sign(uncertainsignal-0.5);%映射星座图 h1=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau1,pdf1);%瑞利信道 h1 h1.StorePathGains=1;%瑞利信道各多径加权系数标志 filter(h1,signal);%瑞利信道作用于信号 h1PathGains=sqrt(1/M).*sum(h1.PathGains,2);%每一个信号点的平均加权系数 h1PathGains=h1PathGains';%转置 signal1=h1PathGains.*signal; h2=comm.RayleighChannel(ts,fd,tau2,pdf2);%瑞利信道 h2 h2.StorePathGains=1; filter(h2,signal); h2PathGains=sqrt(1/N).*sum(h2.PathGains,2); h2PathGains=h2PathGains'; signal2=h2PathGains.*signal; mu=0;%噪声均值 for k = 1:length(Eb_N0_dB) SNR=10^(0.1*Eb_N0_dB(k)); N0=Eb/SNR; sigma=sqrt(N0/2);%求标准差 noise=mu+sigma*randn(1,signalnumber);%高斯白噪声 signal1_noise=signal1+noise; signal2_noise=signal2+noise; %最大比值合并 n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability3 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 error_probability1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal2 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal1 = zeros(1, n); n = 0; % 假设 n 是一个已知的值 judge_signal3 = zeros(1, n); MRC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)+signal2_noise.*conj(h2PathGains); judge_signal2(real(MRC_signal)<=0)=-1; judge_signal2(real(MRC_signal)>0)=+1; errorbit_number2=length(find(judge_signal2-signal)); error_probability2(k)=errorbit_number2/length(signal); %选择式合并 SC if sum(abs(signal1_noise)) > sum(abs(signal2_noise)) choose_signal=real(signal1_noise./h1PathGains); else choose_signal=real(signal2_noise./h2PathGains); end judge_signal1(choose_signal<=0)=-1; judge_signal1(choose_signal>0)=+1; errorbit_number1=length(find(judge_signal1-signal)); error_probability1(k)=errorbit_number1/length(signal); %等增益合并 EGC_signal=signal1_noise.*conj(h1PathGains)./abs(h1PathGains)+signal2_noise.*con; j(h2PathGains)./abs(h2PathGains); judge_signal3(real(EGC_signal)<=0)=-1; judge_signal3(real(EGC_signal)>0)=+1; errorbit_number3=length(find(judge_signal3-signal)); error_probability3(k)=errorbit_number3/length(signal); end hold on semilogy(Eb_N0_dB,error_probability,'*');%经过 AWGN 信道的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability1,'o');%选择式合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability2,'s');%最大比值合并的误码率曲线 semilogy(Eb_N0_dB,error_probability3,'+');%等增益合并的误码率曲线 xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误码率'); title('BPSK 瀑布图'); legend('AWGN','SC','MRC','EGC'); hold off

这段代码实现了一个 BPSK 调制的系统，并考虑了两条瑞利信道的影响，最终比较了不同合并方式下的误码率表现。

其中，有几个地方需要注意一下：

1. 在代码中出现了一个 `con; j` 的错误，应该是一个打错字，应该改为 `conj(h2PathGains)`。

2. 在选择式合并 SC 的部分，代码中的 `abs(h1PathGains)` 和 `abs(h2PathGains)` 应该改为 `abs(h1PathGains)` 和 `abs(h2PathGains)`，否则会报错。

3. 在选择式合并 SC 部分，判断选择哪条信道的代码实现可能存在一些问题。如果两条信道的幅度相差不大，可能会选择错误。可以考虑在这里加上一个判断条件，比如当两条信道幅度之差大于某个阈值时再进行选择。

希望这些提示对你有所帮助。如果你还有其他问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。

相关问题

如何使用matlab在信号序列中(随机位置)加入噪声数据序列;要求(1)输入信号为正弦信号;(2)噪声在(-0.5 0.5)之间均匀分布;(3)输入信号中随机出现20个含噪信号点

### 回答1：
可以使用以下代码在信号序列中随机加入噪声数据序列：

% 生成正弦信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
f = 10; % 正弦频率
A = 1; % 正弦振幅
x = A*sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号

% 生成噪声数据序列
noise = -0.5 + rand(1,length(t)); % 均匀分布噪声

% 随机加入噪声数据序列
idx = randperm(length(t),20); % 随机选取20个点
x(idx) = x(idx) + noise(idx); % 加入噪声数据序列

### 回答2：
在MATLAB中，可以使用以下步骤在信号序列中随机位置加入噪声数据序列：

1. 首先，定义正弦信号的参数，包括频率、振幅等。

2. 创建一个与正弦信号相同长度的零向量，用于存储含噪信号。

3. 使用rand函数生成一个范围在（-0.5, 0.5）之间的均匀分布的噪声数据序列。

4. 使用randperm函数按照随机顺序生成20个不重复的索引，表示噪声数据将插入到原始信号的哪些位置。假设信号长度为N，则randperm函数用法为idx = randperm(N, 20)。

5. 将生成的噪声数据序列插入到原始信号的对应位置，可以通过遍历20个随机索引并将噪声数据赋值给含噪信号的相应位置来实现，例如noisy_signal(idx(i)) = noise(i)，其中i为当前迭代的索引。

6. 最后，可以通过绘制原始信号和含噪信号的波形来进行可视化，或者进行其他信号处理分析。

下面是一段MATLAB代码示例，实现了以上步骤：

% 步骤1：定义正弦信号参数
fs = 1000; % 采样频率
f = 10; % 正弦信号频率
A = 1; % 正弦信号振幅

% 步骤2：创建零向量存储含噪信号
t = 0:1/fs:1; % 时间序列
N = length(t); % 信号长度
signal = A * sin(2*pi*f*t); % 正弦信号
noisy_signal = zeros(size(signal)); % 含噪信号

% 步骤3：生成均匀分布的噪声序列
noise = rand(1, N) - 0.5; % (-0.5, 0.5)之间的均匀分布噪声
 
% 步骤4：生成20个不重复的随机索引
idx = randperm(N, 20); 

% 步骤5：将噪声数据插入到原始信号的随机位置
for i = 1:20
    noisy_signal(idx(i)) = signal(idx(i)) + noise(i);
end

% 步骤6：绘制原始信号和含噪信号的波形
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, signal);
title('原始信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
subplot(2,1,2);
plot(t, noisy_signal);
title('含噪信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');

以上代码将生成一个包含噪声数据的正弦信号，并将其与原始信号进行比较。

### 回答3：
使用MATLAB可以在信号序列中加入噪声数据序列，具体步骤如下：

1. 首先，生成正弦信号。可以使用MATLAB的sin函数生成正弦波，指定频率、振幅和相位即可得到正弦信号。

2. 接下来，生成噪声数据序列。可以使用MATLAB的rand函数生成均匀分布的随机数序列，范围为（-0.5，0.5）。可以使用rand函数生成与正弦信号长度相同的随机数序列。

3. 将噪声数据序列加到正弦信号上。可以将两个序列元素对应位置相加即可得到含噪声的信号序列。

4. 随机产生20个位置，在这些位置上替换为含噪声的信号点。可以使用MATLAB的randperm函数随机生成20个不重复的位置，然后将相应位置的正弦信号替换为含噪声的信号点。

总结起来，使用MATLAB可以按照以上步骤生成含噪声的正弦信号。