matlab2022举例实现针对不同信噪比进行信道估计，并绘制不同信噪比下估计值与真实值的平均距离的曲线

以下是一个针对不同信噪比进行信道估计，并绘制不同信噪比下估计值与真实值的平均距离的曲线的示例代码：

% 生成信号和信道
n = 100; % 信号长度
x = randn(n, 1); % 随机生成信号
h = rayleighchan(1/1000, 30); % 创建一个Rayleigh信道模型
y = filter(h, x); % 将信号通过信道

% 信道估计
snr = -10:10; % 不同信噪比
mse = zeros(size(snr)); % 用于存储均方误差
for i = 1:length(snr)
    y_noise = awgn(y, snr(i), 'measured'); % 加噪声
    h_est = lscov(x, y_noise); % 最小二乘估计信道
    mse(i) = mean(abs(h - h_est).^2); % 计算均方误差
end

% 绘制结果
plot(snr, mse);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('MSE');
title('估计值与真实值的平均距离');

在这个示例中，我们首先生成一个长度为100的随机信号，然后通过Rayleigh信道模型进行传输，将信号加上不同信噪比的高斯噪声。然后使用最小二乘估计方法进行信道估计，计算估计值与真实值的平均距离。最后，将结果绘制出来，以便比较不同信噪比下的估计效果。