基于 Matlab 的微波分集接收系统的仿真，第一步，生成随机二进制序列；第二步，将序列信息映射到星座图上；第三步；利用 rayleighchan 函数仿真经过瑞利信；第四步，添加高斯白噪声 模拟接收信号；第五步，在接收端使用最大值合并，选择式合并，等增益合并；第六步，判决 计算误码率 绘制瀑布曲线,要求在matlab2022b版本上运行

下面是一个基于 Matlab 的微波分集接收系统的仿真的示例代码，包括以上提到的六个步骤：

% 生成随机二进制序列
N = 100000; % 生成的序列长度
bits = randi([0 1], N, 1);

% 映射到星座图上
M = 16; % 星座图大小
symbols = qammod(bits, M);

% 仿真经过瑞利信道
chan = rayleighchan(1/1e6, 10, [0 1/5 1/2], [0 -6 -9], 0); % 定义瑞利信道
txSig = filter(chan, symbols); % 信号经过信道
rxSig = awgn(txSig, 10, 'measured'); % 添加高斯白噪声

% 最大值合并
rxSigMax = max(rxSig, [], 2);

% 选择式合并
rxSigSel = zeros(N, 1);
for i = 1:N
    if abs(rxSig(i, 1)) > abs(rxSig(i, 2))
        rxSigSel(i) = rxSig(i, 1);
    else
        rxSigSel(i) = rxSig(i, 2);
    end
end

% 等增益合并
rxSigAvg = mean(rxSig, 2);

% 判决
rxBitsMax = qamdemod(rxSigMax, M);
rxBitsSel = qamdemod(rxSigSel, M);
rxBitsAvg = qamdemod(rxSigAvg, M);

% 计算误码率
berMax = sum(bits ~= rxBitsMax) / N;
berSel = sum(bits ~= rxBitsSel) / N;
berAvg = sum(bits ~= rxBitsAvg) / N;

% 绘制瀑布曲线
EbN0dB = 0:1:20; % 信噪比范围
berMaxVec = zeros(size(EbN0dB));
berSelVec = zeros(size(EbN0dB));
berAvgVec = zeros(size(EbN0dB));
for i = 1:length(EbN0dB)
    snr = 10^(EbN0dB(i)/10);
    noiseVar = 1 / (2 * snr);
    rxSig = awgn(txSig, noiseVar, 'measured');
    rxSigMax = max(rxSig, [], 2);
    rxBitsMax = qamdemod(rxSigMax, M);
    berMaxVec(i) = sum(bits ~= rxBitsMax) / N;
    rxSigSel = zeros(N, 1);
    for j = 1:N
        if abs(rxSig(j, 1)) > abs(rxSig(j, 2))
            rxSigSel(j) = rxSig(j, 1);
        else
            rxSigSel(j) = rxSig(j, 2);
        end
    end
    rxBitsSel = qamdemod(rxSigSel, M);
    berSelVec(i) = sum(bits ~= rxBitsSel) / N;
    rxSigAvg = mean(rxSig, 2);
    rxBitsAvg = qamdemod(rxSigAvg, M);
    berAvgVec(i) = sum(bits ~= rxBitsAvg) / N;
end
semilogy(EbN0dB, berMaxVec, EbN0dB, berSelVec, EbN0dB, berAvgVec);
legend('最大值合并', '选择式合并', '等增益合并');
xlabel('信噪比(dB)');
ylabel('误码率');

注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。另外，需要确保 Matlab 版本为 2022b，并且已经安装了通信工具箱。