% 定义 CMA参数 M = 4;% 等化器长度 mu = 0.01;% 步长 N = 1000;% 迭代次数 s = randi（[0，1]，N，1）;% 将生成的随机信号转换为列向量 h = [0.5, 0.3, -0.2, 0.1].';% 将信道冲激响应转换为列向量噪声 = 0.1*randn（N，1）;% 将生成的噪声转换为列向量 x = conv（h，s）+noise;% 发送信号 y = filter（h，1，x）;% 接收信号 % 初始化权值和误差 w = zeros（M，1）;J = 零（N，1）;% CMA算法迭代 for n = 1：N x_n = x（n+M-1：-1：n）;% 构造矩阵X y_n = w.'.*x_n;% 预测信号 e_n = y（n+M-1） - y_n; % 误差 J（n） = abs（e_n）.^2; % 计算误差平方 w = w + mu（conj（e_n）*x_n）/（abs（x_n）^2 + 1e-12）;% 更新权值。其中endJ(n) = abs(e_n).^2; % 计算误差平方出错：无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。如何改进

这个错误是因为在 `end` 后面的 `J(n) = abs(e_n).^2;` 语句没有对应的 `for` 循环语句，导致维度不匹配。可以将其移动到 `for` 循环语句内部即可：

for n = 1:N
    x_n = x(n+M-1:-1:n);  % 构造矩阵X
    y_n = w.'.*x_n;  % 预测信号
    e_n = y(n+M-1) - y_n;  % 误差
    J(n) = abs(e_n).^2;  % 计算误差平方
    w = w + mu*(conj(e_n)*x_n)/(abs(x_n)^2 + 1e-12);  % 更新权值
end

这样就可以避免维度不匹配错误了。

相关问题

基于以下代码生成解调代码% 设置参数 fs = 44100; % 采样频率 fc = 2000; % 载频频率 Tsym = 0.001; % 符号持续时间 Ts = 0.0001; % 采样间隔 M = 16; % 调制阶数 N = 64; % 子载波数 CP = 16; % 循环前缀长度 % 生成随机符号序列 data = randi([0 M-1],1,N); % OFDM 调制 symbols = ifft(data); % 添加循环前缀 symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols]; % 将符号序列串行化 x = symbols_cp(:)'; % 生成载波信号 carrier = cos(2*pi*fc*(0:length(x)-1)/fs); % 信号叠加 x = real(x.*carrier);

基于以上代码，可以生成 OFDM 调制解调的 MATLAB 代码。

1. OFDM 调制：

% OFDM 调制
fs = 44100;         % 采样频率
fc = 2000;          % 载频频率
Tsym = 0.001;       % 符号持续时间
Ts = 0.0001;        % 采样间隔
M = 16;             % 调制阶数
N = 64;             % 子载波数
CP = 16;            % 循环前缀长度

% 生成随机符号序列
data = randi([0 M-1],1,N);

% OFDM 调制
symbols = ifft(data);  % IFFT
symbols_cp = [symbols(end-CP+1:end) symbols];  % 添加循环前缀
x = symbols_cp(:)';  % 将符号序列串行化

% 生成载波信号
t = 0:Ts:Tsym-Ts;  % 时间序列
carrier = cos(2*pi*fc*t);  % 载波信号

% 信号叠加
x = real(x.*carrier);

2. OFDM 解调：

% OFDM 解调
fs = 44100;         % 采样频率
fc = 2000;          % 载频频率
Tsym = 0.001;       % 符号持续时间
Ts = 0.0001;        % 采样间隔
M = 16;             % 调制阶数
N = 64;             % 子载波数
CP = 16;            % 循环前缀长度

% 接收信号
t = 0:Ts:Tsym-Ts;  % 时间序列
carrier = cos(2*pi*fc*t);  % 载波信号
y = x.*carrier;  % 信号叠加

% OFDM 解调
symbols_rec_cp = reshape(y, N+CP, []);  % 将接收信号分成符号块
symbols_rec = symbols_rec_cp(CP+1:end, :);  % 去掉循环前缀
data_rec = fft(symbols_rec);  % FFT
data_rec = data_rec(:).';  % 将数据串行化
data_rec = qamdemod(data_rec, M);  % 解调

在 OFDM 解调中，需要将接收信号分成符号块，去掉循环前缀并进行 FFT，然后将数据串行化并进行解调。

%% 系统参数设置% OFDM参数nSubcarrier = 64; % 子载波数目nBitPerSymbol = 4; % 每个符号的比特数nSymbol = 1000; % 发送符号数目nCP = 16; % 循环前缀长度% MIMO参数nTxAntenna = 2; % 发射天线数目nRxAntenna = 2; % 接收天线数目% 信道参数nSNRdB = 10; % 信噪比%% 数据生成txData = randi([0, 1], nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);%% 调制txSymbol = qammod(txData, 2^ nBitPerSymbol);%% IFFT变换txSignal = ifft(txSymbol, nSubcarrier, 2);%% 添加循环前缀txSignalPrefix = [txSignal(:, end-nCP+1:end), txSignal];%% 信道传输H = randn(nRxAntenna, nTxAntenna) + 1i * randn(nRxAntenna, nTxAntenna); % 随机信道rxSignalPrefix = H * txSignalPrefix;%% 去除循环前缀rxSignal = rxSignalPrefix(:, nCP+1:end);%% FFT变换rxSymbol = fft(rxSignal, nSubcarrier, 2);%% 解调rxData = qamdemod(rxSymbol, 2^ nBitPerSymbol);%% 比较发送和接收数据ber = sum(sum(xor(txData, rxData))) / (nTxAntenna * nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);%% 显示结果fprintf('误码率：%f\n', ber);在上面的代码中增加预编码，预编码方式为LT编码，接收端的信号检测为MMSE检测，并绘制误比特率图像

好的，以下是增加预编码和接收端的信号检测，绘制误比特率图像的代码：

%% 系统参数设置
% OFDM参数
nSubcarrier = 64; % 子载波数目
nBitPerSymbol = 4; % 每个符号的比特数
nSymbol = 1000; % 发送符号数目
nCP = 16; % 循环前缀长度

% MIMO参数
nTxAntenna = 2; % 发射天线数目
nRxAntenna = 2; % 接收天线数目

% 信道参数
nSNRdB = 10; % 信噪比

%% 数据生成
txData = randi([0, 1], nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);

%% 调制
txSymbol = qammod(txData, 2^ nBitPerSymbol);

%% IFFT变换
txSignal = ifft(txSymbol, nSubcarrier, 2);

%% 添加循环前缀
txSignalPrefix = [txSignal(:, end-nCP+1:end), txSignal];

%% 预编码
precodeMatrix = dftmtx(nTxAntenna); % LT编码
txSignalPrecode = precodeMatrix * txSignalPrefix;

%% 信道传输
H = randn(nRxAntenna, nTxAntenna) + 1i * randn(nRxAntenna, nTxAntenna); % 随机信道
rxSignalPrecode = H * txSignalPrecode;

%% 接收端信号检测
Hest = rxSignalPrecode(:, 1:nSymbol) / txSignalPrecode(:, 1:nSymbol); % MMSE估计信道
rxData = zeros(nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);
for i = 1:nSymbol
    y = rxSignalPrecode(:, i);
    xHat = (Hest' * Hest + 10^(nSNRdB / 10) * eye(nTxAntenna)) \ Hest' * y;
    rxData(:, (i-1)*nSubcarrier*nBitPerSymbol+1:i*nSubcarrier*nBitPerSymbol) = qamdemod(xHat, 2^ nBitPerSymbol);
end

%% 比较发送和接收数据
ber = sum(sum(xor(txData, rxData))) / (nTxAntenna * nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);

%% 绘制误比特率图像
snrRange = 0:2:20;
berVec = zeros(1, length(snrRange));
for i = 1:length(snrRange)
    nSNRdB = snrRange(i);
    rxData = zeros(nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);
    for j = 1:nSymbol
        y = rxSignalPrecode(:, j);
        xHat = (Hest' * Hest + 10^(nSNRdB / 10) * eye(nTxAntenna)) \ Hest' * y;
        rxData(:, (j-1)*nSubcarrier*nBitPerSymbol+1:j*nSubcarrier*nBitPerSymbol) = qamdemod(xHat, 2^ nBitPerSymbol);
    end
    berVec(i) = sum(sum(xor(txData, rxData))) / (nTxAntenna * nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol);
end
semilogy(snrRange, berVec, 'o-', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误比特率');
title('2x2 MIMO OFDM系统误比特率曲线');

以上代码中增加了预编码和接收端的信号检测，并绘制了误比特率图像，可以根据需要进行调整和改进。