matlab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;
时间: 2024-03-13 10:47:32 浏览: 20
以下是一个基于Matlab的信道估计代码,适用于均匀线性阵列(ULA):
```matlab
% 信道参数
fc = 2e9; % 载频频率
c = 3e8; % 光速
lambda = c/fc; % 波长
N = 4; % ULA阵列元素个数
d = lambda/2; % 元素间距
% 信号参数
K = 128; % 信号长度
P = 4; % 信号源个数
A = rand(P,1); % 信号源幅值
f = [0.1 0.2 0.3 0.4]; % 信号源频率
theta = [-20 10 40 70]; % 信号源到达角(角度制)
theta = theta*pi/180; % 转换为弧度制
w = 2*pi*fc*f; % 角频率
% 信噪比
SNR = [0:5:30];
% 模拟次数
M = 100;
% 记录估计误差
error = zeros(length(SNR), M);
% 开始模拟
for m = 1:M
% 生成信号
s = zeros(K,1);
for p = 1:P
s = s + A(p)*exp(1j*w(p)*(0:K-1) + 1j*2*pi*d*sin(theta(p))*(0:K-1));
end
% 生成噪声
for k = 1:length(SNR)
noise_power = 0.5/(10^(SNR(k)/10));
noise = sqrt(noise_power/2) * (randn(N,K)+1j*randn(N,K));
% 生成接收信号
x = zeros(N,K);
for n = 1:N
x(n,:) = exp(1j*2*pi*d*sin(theta(n))*(0:K-1));
end
y = x*s + noise;
% 估计信道
R = x*x'/K;
R_inv = inv(R);
h_hat = R_inv*x*y;
% 计算估计值与真实值之间的平均距离
error(k,m) = mean(abs(h_hat - s).^2);
end
end
% 绘制平均误差曲线
plot(SNR, mean(error,2), '-o');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('平均距离');
```
该代码生成了一个包含4个信号源的均匀线性阵列(ULA),并在不同信噪比下进行信道估计。最后,绘制了估计误差与信噪比的平均距离曲线。希望能够帮助到您!