clc clf clear all; tic Nt = 1; G = 4; N = 20; %number of RIS Ng = N/G; Nr = 3; %number of receive antenna It = 80000; M = 4; B = log2(G) + log2(M); W = 8; snr = -10:2:12; %signal-to-noise rate sigma = sqrt(1./(10 .^ (snr / 10 )) ); %sigma MPSK = pskmod(0:M-1,M); %Q = diag([chirp_table{1,chirp_nck(randi(size(chirp_nck,1)),:)}]) %Q=blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{4},Fi_table{9},Fi_table{11}); %Q=diag(reshape(hadamard_code,1,K*N));%blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{1},Fi_table{1}); diag([1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]) for ii = 1:size(sigma,2) %parallel computing errorBits = 0; snr(ii) tic parfor jj = 1 : It h1=(randn(N,Nt)+1j*randn(N,Nt))/sqrt(2); h2=(randn(Nr,N)+1j*randn(Nr,N))/sqrt(2); hd=(randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); Q = zeros(N,N,G); for kk = 1:G Q((kk-1)*Ng+1:kk*Ng,(kk-1)*Ng+1:kk*Ng,kk)=diag(exp(1j*2*pi*rand(1,Ng))); end for uu = 1:W inputIndex_group = randi(G); inputIndex_psk = randi(M); Q_choose = Q(:,:,inputIndex_group); St = MPSK(inputIndex_psk); V = (randn(Nr,1 ) + 1j*randn(Nr,1) ) ./sqrt(2) .*sigma(ii); %noise matrix Yt = (h2*Q_choose*h1+hd) * St + V; dis = zeros(G,M); for mm = 1:G for nn = 1:M dis(mm,nn) = norm(Yt-(h2*Q(:,:,mm)*h1+hd)*MPSK(nn),"fro"); end end [outputIndex_group,outputIndex_psk] = find(dis== min(min(dis))); %output the decode index errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_group - 1 , log2(G)) ~= de2bi( outputIndex_group -1 , log2(G)) ); %sum of error Bits errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_psk - 1 , log2(M)) ~= de2bi( outputIndex_psk -1 , log2(M)) ); end end toc bers(ii) = errorBits / (It*(W)* B); end toc figure('name','result'); semilogy(snr,bers,color='k',Marker='square',LineStyle='-',LineWidth=2) grid on set(gca, 'LineWidth',1) legend('RM,K=4,N=20,Nr=3,M=4') xlabel("SNR [dB]"); ylabel("BER") set(gcf,'color','w');都用到了什么算法

这段代码主要实现了基于反射智能表面（RIS）的通信系统的仿真。其中用到了MPSK调制、并行计算、随机矩阵生成、最小距离解码等算法。具体来说，这段代码实现了以下步骤：

1. 初始化参数，包括RIS数量、接收天线数量、调制方式、信噪比范围等等。

2. 进行多次仿真，对于每次仿真，生成随机信道矩阵和反射矩阵，并进行多次发送和接收，每次发送时随机选择一个反射矩阵和一个调制符号，接收时计算接收信号与所有可能的发送信号之间的距离，选取距离最小的作为解码结果，最后统计误比特率并记录。

3. 画出误比特率随信噪比的变化曲线。

总的来说，这段代码实现了一个基于RIS的通信系统的仿真，其中用到了多种算法来实现信号的生成、传输和解码等功能。

相关问题

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

这是一段 MATLAB 代码，表示在模拟分子动力学过程中设置一些参数。其中：

- clc; clear; close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。
- n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。
- L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。
- T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。
- m = 1; 表示模拟系统中粒子的质量为1。
- r_min = 0.1; 表示模拟系统中两个粒子之间的最小距离为0.1个单位长度。

clc, clear prob= optimproblem

"clc" 和 "clear" 是 MATLAB 中的命令，分别用于清空当前工作空间（清除所有变量）和控制台（关闭并清空控制台窗口）。而 "prob=optimproblem" 是创建优化问题的过程，用于初始化一个优化问题结构，在MATLAB 的 Optimization Toolbox 中，这是设定目标函数、约束条件等信息的基础。

当你运行 "prob=optimproblem" 时，你需要指定优化类型（如最小化、最大化），然后可以设置相关的选项（如算法、约束条件），以及目标函数和输入变量的信息。例如：

prob = optimproblem('Objective', @(x) myCostFunction(x), ... % 定义目标函数
                    'Constraints', [lb <= x <= ub], ... % 设定变量范围
                    'Variables', x);                % 定义变量

在这个例子中，`myCostFunction` 是用户自定义的目标成本函数，`lb` 和 `ub` 分别代表变量的下界和上界。