C=2*M*B*log(1+SNR)具体的含义

这个公式是无线通信中常用的香农公式，用来计算最大可靠传输速率（Capacity）。

其中，C表示最大可靠传输速率，单位为比特每秒（bps）；M表示信道带宽，单位为赫兹（Hz）；B表示每个信道使用的比特数，单位为比特（b）；SNR表示信噪比，是信号功率与噪声功率之比，没有单位。

公式中的log(1+SNR)表示信号功率与噪声功率之比的对数值，这个值越大，表示信噪比越高，信号传输越可靠。

因此，这个公式的含义是：在给定信道带宽、每个信道使用的比特数和信噪比的情况下，最大可靠传输速率C是一个常数，可以用这个公式计算出来。公式中的log(1+SNR)表示信号的可靠性，信噪比越高，信号越可靠，C也越大。

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clear all nsymbol=100000; T=1; fs=100; ts=1/fs; t=0:ts:T-ts; %时间向量 fc=10; %载波频率 c=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t); %载波信号 M=4; %8-PAM graycode=[0 1 3 2]; %Gray编码规则 EsN0=0:15; %信噪比，Es/N0 snr1=10.^(EsN0/10); %信噪比转换为线性值 msg=randi(2,1,nsymbol); %消息数据 msg1=graycode(msg+1); %Gray映射 msgmod=pammod(msg1,M).'; %基带4-PAM调制 tx=msgmod*c; %载波调制 tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c)); spow=norm(tx1).^2/nsymbol; %求每个符号的平均功率 for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))); %根据符号功率求噪声功率 ll=length(tx1); rx=tx1+sigma*randn(1,ll); %加入高斯白噪声 rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod)); y=(c*rx1)/length(c); %相关运算 y1=pamdemod(y,M); %PAM解调 decmsg=graycode(y1+1); [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M)); %误比特率 [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg); %误符号率 end semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,1.5*qfunc(sqrt(0.4*snr1))); title('4-PAM载波调制信号在AWGN信道下的性能') xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率') legend('误比特率','误符号率','理论误符号率')上述程序怎么改为8PAM，请列出程序和理论误符号率公式

以下是修改后的程序和理论误符号率公式：

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nsymbol=100000;
T=1;
fs=100;
ts=1/fs;
t=0:ts:T-ts;                %时间向量
fc=10;                      %载波频率
c=sqrt(2/T)*cos(2*pi*fc*t);   %载波信号
M=8;                                    %8-PAM
graycode=[0 1 3 2 6 7 5 4];            %Gray编码规则
EsN0=0:15;                              %信噪比，Es/N0
snr1=10.^(EsN0/10);                     %信噪比转换为线性值
msg=randi(2,1,nsymbol);               %消息数据
msg1=graycode(msg+1);                   %Gray映射
msgmod=pammod(msg1,M).';                %基带8-PAM调制
tx=msgmod*c;                            %载波调制
tx1=reshape(tx.',1,length(msgmod)*length(c));   
spow=norm(tx1).^2/nsymbol;              %求每个符号的平均功率
for indx=1:length(EsN0)
    sigma=sqrt(spow/(3*snr1(indx)));               %根据符号功率求噪声功率
    ll=length(tx1);
    rx=tx1+sigma*randn(1,ll);              %加入高斯白噪声
    rx1=reshape(rx,length(c),length(msgmod));
    y=(c*rx1)/length(c);                            %相关运算
    y1=pamdemod(y,M);                               %PAM解调
    decmsg=graycode(y1+1);
    [err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M));
    %误比特率
    [err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg);             %误符号率
end
semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,3/7*qfunc(sqrt(0.4/3*snr1))); 
title('8-PAM载波调制信号在AWGN信道下的性能')
xlabel('Es/N0');
ylabel('误比特率和误符号率')
legend('误比特率','误符号率','理论误符号率')

其中，理论误符号率公式为：

$$P_{s}=\frac{1}{log_2(M)}\sum_{i=0}^{M-1}\sum_{j=0,j\neq i}^{M-1}Q\left(\sqrt{\frac{3}{M^2-1}\frac{d_{ij}^2}{N_0}}\right)$$

其中，$M$为调制阶数，$d_{ij}$为第 $i$ 个符号与第 $j$ 个符号之间的欧几里得距离，$N_0$为单侧带宽为 $B$ 的白噪声功率谱密度。在本程序中，$B=2/T$，因此 $N_0=0.4/3$。$Q(x)$ 为高斯 Q 函数。

% Ergodic_Capacity_CDF.m clear all; close all; figure SNR_dB=10; SNR_linear=10.^(SNR_dB/10.); N_iter=50000; sq2=sqrt(0.5); grps = ['b:'; 'b-']; for Icase=1:2 if Icase==1 nT=2; nR=2; % 2x2 else nT=4; nR=4; % 4x4 end n=min(nT,nR); I = eye(n); for iter=1:N_iter H = sq2*(randn(nR,nT)+j*randn(nR,nT)); C(iter) = log2(real(det(I+SNR_linear/nT*H'*H))); end [PDF,Rate] = hist(C,50); PDF = PDF/N_iter; for i=1:50 CDF(Icase,i) = sum(PDF([1:i])); end plot(Rate,CDF(Icase,:),grps(Icase,:)); hold on end xlabel('Rate[bps/Hz]'); ylabel('CDF'); axis([1 18 0 1]); grid on; set(gca,'fontsize',10); legend('{\it N_T}={\it N_R}=2','{\it N_T}={\it N_R}=4');

这段代码实现了MIMO系统的累积分布函数（CDF）计算，其中假设系统的信噪比为10dB，系统的传输天线数和接收天线数分别为2和4，以及进行了50000次迭代计算。

在代码中，首先定义了两种不同的系统情况，分别为2x2和4x4的天线配置。然后进行了N_iter次迭代计算，每次迭代中生成随机的信道矩阵H，并利用矩阵H计算对应的瞬时信道容量C。最后，利用计算得到的C值构建了对应的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF，并绘制了CDF曲线。

该代码可以用于研究MIMO系统的信道容量分布情况，以及不同天线配置对信道容量的影响。