BER MRC Matlab代码实现文件包

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0 下载量 26 浏览量 更新于2024-12-08 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本压缩包包含与BER(Bit Error Rate,比特误码率)和MRC(Maximal Ratio Combining,最大比合并)技术相关的MATLAB代码。BER_MRC.m文件中实现的MATLAB代码用于模拟和计算在多径衰落信道中,应用最大比合并技术时系统的性能指标,即比特误码率。最大比合并是一种在无线通信系统中常用的空间分集接收技术,通过结合多个接收信号的加权和来减少多径效应和提高信号的可靠性。该技术主要应用于天线阵列和多输入多输出(MIMO)系统中。license.txt文件通常包含软件许可信息,规定了代码的使用权限和限制。" 以下是详细知识点: 1. BER(比特误码率):BER是衡量数据在数字通信系统中传输准确性的一个重要指标。它表示了在传输过程中每比特发生错误的概率。计算BER通常需要统计一定数量的比特中发生错误的比特数。在数字通信系统中,为了确保通信质量,通常需要将BER维持在一个较低的水平。 2. MRC(最大比合并):MRC是一种在信号接收端采用的技术,用于改善接收信号的质量。在多径衰落信道中,由于信号的路径多样,接收端通常会收到多个不同强度和相位的信号副本。最大比合并技术将这些信号进行加权求和,每个信号的权重是根据其信噪比来确定的,这样可以最大化输出信号的信噪比。MRC技术可以显著提高通信系统的性能,特别是在信号接收条件较差的情况下。 3. MATLAB代码:MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。其强大的数学计算和矩阵处理能力使其在工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域得到广泛应用。本压缩包中的BER_MRC.m文件是用MATLAB编写的,它提供了一个模拟环境来计算在特定的无线信道和调制解调技术下的比特误码率,同时应用最大比合并技术。 4. 多径衰落信道:在无线通信中,信号通常会通过不同的路径从发射端传输到接收端,这些路径包括直射路径和多个反射或散射路径。由于路径长度和环境条件的不同,不同路径的信号到达接收端时会有不同的衰减、时延和相位变化,导致多径衰落现象。多径衰落是无线通信中面临的主要挑战之一,会导致信号失真和质量下降。 5. 无线通信系统中的空间分集:空间分集是一种有效的信号处理技术,用于改善无线通信系统的性能。通过使用多个天线元素(天线阵列),接收端可以接收到来自不同路径的多个信号副本。通过合理合并这些信号,可以有效降低信号的衰落效应,提高接收信号的可靠性。 6. 多输入多输出(MIMO)系统:MIMO是无线通信中的一种先进技术,通过在发射端和接收端使用多个天线,可以在相同的频率带宽下传输更多的数据。MIMO系统能够利用多条独立的传输路径提高数据速率和系统容量,并通过空间分集技术来提高信号的可靠性。 7. 许可信息(license.txt):通常,软件或代码会包含一份许可证文件,说明用户的使用权限和限制。它可能规定了可以免费使用或修改代码的范围、是否有盈利性使用限制、是否需要授权等问题。了解这些信息对于遵守软件的合法使用至关重要。

代码解释clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); LENS = 30000; SNRs1 = [0:2:18]; figure; %MRC mrcber = []; for snr=SNRs1 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); CHqpsk1 = channel1.*Vqpsk; CHqpsk2 = channel2.*Vqpsk; Nqpsk1 = ch_Rayleigh(CHqpsk1, snr); Nqpsk2 = ch_Rayleigh(CHqpsk2, snr); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:length(Vqpsk) channel = [channel1(i) ; channel2(i)]; received_value = [Nqpsk1(i) ; Nqpsk2(i)]; ls_est_value = [channel'*received_value]/(channel'*channel); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_value, @(x)(x)); end mrcber = [mrcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs1, mrcber,'-bs',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]); hold on; xlabel('SNR[db]'); ylabel('BER'); LENS = 30000; SNRs2 = [0:2:16]; %STC stcber = []; for snr=SNRs2 snr signal = round(rand(LENS, 1)); datqpsk = bi2de(reshape(signal, [], 2)); Vqpsk = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2); channel1 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel2 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel3 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); channel4 = ch_Rayleigh(zeros(length(Vqpsk), 1), 0); demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1); for i=1:2:length(Vqpsk)-1 H0 = [channel1(i), channel2(i); channel2(i)', -channel1(i)']./sqrt(2); H1 = [channel3(i), channel4(i); channel3(i)', -channel4(i)']./sqrt(2); H = [H0 ; H1]; signal = [Vqpsk(i) ; Vqpsk(i+1)]; qpsk_values_l = H*signal; R_symb = ch_Rayleigh(qpsk_values_l, snr); ls_est_values = (H'*H)^-1*(H'*R_symb); demod_symb(i) = OfdmSym(ls_est_values(1), @(x)(x)); demod_symb(i+1) = OfdmSym(ls_est_values(2), @(x)(x)); end stcber = [stcber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]]; end semilogy(SNRs2, stcber,'-mo',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]); LENS = 20000; SNRs3 = [0:2:12];

2023-06-02 上传