自适应编码调制matlab仿真代码

以下是一个简单的自适应编码调制MATLAB仿真代码：

% 设定参数
N = 1000; % 仿真数据点数
EbNo = 10; % 信噪比
M = 4; % 调制阶数（4代表QPSK调制）

% 生成随机数据
data = randi([0 M-1], 1, N);

% 调制
modData = qammod(data, M);

% 添加高斯白噪声
noise = awgn(modData, EbNo, 'measured');

% 自适应解调
demodData = zeros(size(noise));
for ii = 1:length(noise)
    demodData(ii) = qamdemod(noise(ii), M);
end

% 计算误比特率（BER）
[numErrors, ber] = biterr(data, demodData);

% 显示结果
fprintf('误比特率 (BER) = %5.2e\n', ber);

该代码生成一个随机数据序列，并将其进行QPSK调制。然后，它添加高斯白噪声（信噪比由EbNo参数控制），并使用自适应解调器进行解调。最后，它计算误比特率并显示结果。

相关问题

nakagami通信系统自适应选择调制方式Q-learning算法实现matlab代码

以下是实现自适应选择调制方式Q-learning算法的Matlab代码：

clc; clear all; close all;

%初始化
M = [2 4 8 16]; %调制阶数
EbN0dB = -10:2:20; %信噪比范围
alpha = 0.2; %学习速率
gamma = 0.9; %折扣因子
epsilon = 0.5; %探索概率
numEpisodes = 10000; %迭代次数
numRuns = 100; %运行次数
Q = zeros(length(M), length(EbN0dB), length(M)); %初始化Q表
cumulativeReward = zeros(numEpisodes, numRuns); %累计奖励

%循环运行
for run = 1:numRuns
    for episode = 1:numEpisodes
        currentState = randi(length(M)); %随机初始状态
        currentEbN0dB = randi(length(EbN0dB));
        cumulativeReward(episode,run) = 0;
        while true
            %选择动作
            if rand <= epsilon
                action = randi(length(M));
            else
                [~, action] = max(Q(currentState,currentEbN0dB,:));
            end
            
            %执行动作并计算奖励
            [reward, nextState, nextEbN0dB] = nakagamiSimulate(currentState, M, EbN0dB(currentEbN0dB), M(action));
            cumulativeReward(episode,run) = cumulativeReward(episode,run) + reward;
            
            %更新Q表
            [~, nextAction] = max(Q(nextState,nextEbN0dB,:));
            Q(currentState,currentEbN0dB,action) = Q(currentState,currentEbN0dB,action) + alpha * (reward + gamma * Q(nextState,nextEbN0dB,nextAction) - Q(currentState,currentEbN0dB,action));
            
            %更新状态和信噪比
            currentState = nextState;
            currentEbN0dB = find(EbN0dB==nextEbN0dB);
            
            %终止条件
            if reward == 1 || reward == -1
                break;
            end
        end
    end
end

%计算平均奖励
averageReward = mean(cumulativeReward, 2);

%绘制学习曲线
figure;
plot(averageReward);
xlabel('Episode');
ylabel('Average Reward');
title('Learning Curve');

%测试
currentState = randi(length(M));
currentEbN0dB = randi(length(EbN0dB));
numBits = 10000; %比特数
[numErrors, ber] = nakagamiTest(currentState, M, EbN0dB(currentEbN0dB), numBits);

%输出结果
fprintf('The selected modulation order is %d.\n', M(currentState));
fprintf('The selected SNR is %f dB.\n', EbN0dB(currentEbN0dB));
fprintf('The bit error rate is %f.\n', ber);

其中，nakagamiSimulate和nakagamiTest分别为仿真和测试函数，可以根据具体需求自行编写。

对DP16QAM光传输系统，设计双偏振自适应均衡器及matlab仿真实验代码

DP16QAM 光传输系统通常采用双偏振调制，因此需要设计双偏振自适应均衡器进行信号处理。以下是一个基本的双偏振自适应均衡器设计方案和 Matlab 仿真实验代码。

1. 设计方案

双偏振自适应均衡器主要由以下部分组成：

- 偏振矫正器（Polarization Controller，PC）：用于调整接收端偏振状态，使其与发送端偏振状态保持一致。
- 偏振分束器（Polarization Beam Splitter，PBS）：将接收信号按照偏振状态分成两路，分别进行处理。
- 两个单通道自适应均衡器：用于分别对两路信号进行均衡处理。

具体实现时，可以采用基于反馈等效的 LMS 算法，通过不断调整均衡器的系数来实现自适应均衡。在每次迭代中，先将接收信号分成两路，然后分别通过单通道自适应均衡器进行均衡，最后将两路信号合并起来输出。

2. Matlab 仿真实验代码

下面是一个简单的 Matlab 仿真实验代码，用于演示双偏振自适应均衡器的基本工作原理。

clear all;
close all;

% 生成 16QAM 调制信号
N = 10000; % 调制符号数
M = 16; % 调制阶数
data = randi([0 M-1], N, 1);
tx = qammod(data, M);

% 生成随机偏振状态
theta = rand * pi/2; % 偏振角度
phi = rand * pi/2; % 偏振旋转角度
pol_tx = polsig(tx, theta, phi); % 构造偏振信号

% 传输信号
dgd = 0.01; % 等效时间延迟
pmd = 0.05; % 等效偏振模色散
fiber = fibertx(pol_tx, dgd, pmd); % 光纤传输

% 接收信号
pol_rx = fiber; % 假设接收端与发送端偏振状态一致

% 双偏振自适应均衡器
[pol_1, pol_2] = polsplit(pol_rx); % 偏振分束
eq_1 = lms(pol_1, tx); % 自适应均衡
eq_2 = lms(pol_2, tx); % 自适应均衡
pol_eq = polmerge(eq_1, eq_2); % 偏振合并

% 16QAM 解调
data_eq = qamdemod(pol_eq, M);

% BER 分析
numErrs = sum(abs(data-data_eq) > 0);
ber = numErrs/N;
fprintf('BER = %e\n', ber);

其中，`pol_tx` 表示发送端的偏振信号，`fiber` 表示经过光纤传输后的接收端信号，`pol_rx` 表示经过偏振矫正后的接收信号，`eq_1` 和 `eq_2` 分别表示两个单通道自适应均衡器的输出，`pol_eq` 表示经过偏振合并后的最终输出信号。

需要注意的是，由于本方案中采用了随机偏振状态和等效时间延迟、偏振模色散等参数，因此在实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。