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

时间: 2024-03-30 11:34:12 浏览: 361
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。
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clear, clf %%%************** 参数设置 Nfft=128; % FFT size Nbps=2; M=2^Nbps; % Number of bits per (modulated) symbol Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % Signal energy and QAM normalization factor N=Nfft; Ng=Nfft/4; %CP长度 Nofdm=Nfft+Ng; %OFDM符号长度+CP长度 Nsym=3; x=[]; Nps = 8; %梳状导频中非零值间隔 %%%%****频偏设置 CFO = 3.75; % CFO = 0; for m=1:Nsym msgint=randi([0 M-1],1,N); %bits_generator(1,Nsym*N,Nbps) if m<=2 Xp = add_pilot(zeros(1,Nfft),Nfft,Nps); Xf=Xp; % add_pilot Xf_temp = Xp; %后续会用到用于算整数倍频偏 else Xf = A.*qammod(msgint,M,'UnitAveragePower',true); end xt = ifft(Xf,Nfft); x_sym = add_CP(xt,Ng); x= [x x_sym]; end %************************* 信道 ************** %channel 可添加所需信道 y=x; % No channel effect %信号功率计算 sig_pow= y*y'/length(y); % Signal power calculation %%%%%%%%SNRdB设置 SNRdBs= 0:3:30; MaxIter = 1000; MSE_train = zeros(1,length(SNRdBs)); for i=1:length(SNRdBs) SNRdB = SNRdBs(i); MSE_CFO_CP = 0; MSE_CFO_train = 0; y_CFO= add_CFO(y,CFO,Nfft); % Add CFO %%%%多次迭代取平均 for iter=1:MaxIter %y_aw=add_AWGN(y_CFO,sig_pow,SNRdB,'SNR',Nbps); % AWGN added, signal power=1 y_aw = awgn(y_CFO,SNRdB,'measured'); % AWGN added, signal power=1 %%%%% 估计出来的频偏只能在[-0.5*D,0.5*D],也即[-0.5*Nps,0.5*Nps] Est_CFO_train = CFO_train_sim1(y_aw,Nfft,Nps); MSE_CFO_train = MSE_CFO_train + (Est_CFO_train-CFO)^2; end % the end of for (iter) loop MSE_train(i) = MSE_CFO_train/MaxIter; end%ebn0 end semilogy(SNRdBs, MSE_train,'-x'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('MSE'); title('CFO Estimation'); legend('时域训练序列')这段代码的实现过程

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