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1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、ZF#xff08;零迫#xff09;算法
4.2、ML#xff08;最大似然#xff09;算法
4.3、MRC#xff08;最大比合并#xff09;算法
4.4、MMSE#xff08;最小均方误差#xff…目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、ZF零迫算法
4.2、ML最大似然算法
4.3、MRC最大比合并算法
4.4、MMSE最小均方误差算法
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
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N 100; %Tc/TS the ratio between symbol period
num_Source_bit 2e6; %1000000
num_Tag_bit num_Source_bit/N;%10000
num_Channel num_Source_bit/f_s;%100s_Alphabet 1/sqrt(2)* [11j;-11j ;-1-1j ;1-1j];%4x1
c_Alphabet [1;-1]; %2x1s_Matrix exp(j*(randi([0 3],num_Channel,f_s)*pi/2pi/4)); %ambient signal (QPSK) %100x10000
c_Matrix 2*(randi([0 1],num_Channel,f_s/N))-1; %backscattered signal (BPSK) %100x100
noise_Matrix 1/sqrt(2)* (normrnd(0,sqrt(varNoise),num_Channel,f_s) 1i*normrnd(0,sqrt(varNoise),num_Channel,f_s));%100x10000%% AWGN
for kChannel 1:num_Channel%100kChannelh 1/sqrt(2)*(normrnd(0,1) 1i*normrnd(0,1)); %normalized direct-link channelf 1/sqrt(2)*(normrnd(0,1) 1i*normrnd(0,1)); %normalized TX-Tag channelg sqrt(0.5); %fixed Tag-C-RX channels s_Matrix(kChannel,:);%%S-matrix:100x10000 ; S1x10000 c c_Matrix(kChannel,:);%c-matrix:100x100 ; c1x100noise noise_Matrix(kChannel,:);%noise:1x10000c_sample reshape(repmat(c,N,1),1,f_s);%fs1e4 thus,repmat(c,N,1)100x100;c-sample1x10000for kSNR 1:length(SNR_dB)%length11p P(kSNR);y sqrt(p)*h*s sqrt(p)*f*alpha*g*s.*c_sample; %1x10000 received signaly_std sqrt(p)*h*s;y awgn(y,SNR_dB(kSNR),measured);y_std awgn(y_std,SNR_dB(kSNR),measured);%%ML detection %%fixed c-1s_detection_c1 abs( repmat(y,4,1)- sqrt(p)*(h - alpha * g * f)* repmat(s_Alphabet,1,f_s));[~,s_Est_c1_index] min(s_detection_c1);s_Est_c1 exp(j*(mod(s_Est_c1_index-1,4)*pi/2pi/4));%%fixed c1s_detection_c2 abs( repmat(y,4,1)- sqrt(p)*(h alpha * g * f)* repmat(s_Alphabet,1,f_s));[~,s_Est_c2_index] min(s_detection_c2);s_Est_c2 exp(j*(mod(s_Est_c2_index-1,4)*pi/2pi/4));c_detection abs([y-sqrt(p)*(h-alpha * g * f)*s_Est_c1; y-sqrt(p)*(h alpha * g * f)*s_Est_c2]).^2;c_est_block1 sqrt(sum(reshape(c_detection(1,:),N,f_s/N)));c_est_block2 sqrt(sum(reshape(c_detection(2,:),N,f_s/N)));[~,c_Est_index] min([c_est_block1;c_est_block2]);c_Est (c_Est_index-1)*2-1;c_Est_sample reshape(repmat(c_Est,N,1),1,f_s);%1x10000s_detection abs( repmat(y,4,1)- sqrt(p)*(h*repmat(s_Alphabet,1,f_s) s_Alphabet*alpha * g * f*c_Est_sample));[~,s_Est_index] min(s_detection);s_Est exp(j*(mod(s_Est_index-1,4)*pi/2pi/4));Num_BER_s(kChannel,kSNR) length(find(s-s_Est~0)); Num_BER_c(kChannel,kSNR) length(find(c-c_Est~0)); end
endnum_BER_s sum(Num_BER_s);
num_BER_c sum(Num_BER_c);BER_s num_BER_s/num_Source_bit;
BER_c num_BER_c/num_Tag_bit;figure;
semilogy(SNR_dB,BER_s,b-o)
hold on
semilogy(SNR_dB,BER_c,r-s)
grid on
xlabel(SNR (dB))
ylabel(BER)legend(s(n),c(n))save ML_Awgn.mat SNR_dB BER_s BER_c
01_143m4.算法理论概述 通信系统中ZFZero Forcing零迫、MLMaximum Likelihood最大似然、MRCMaximum Ratio Combining最大比合并和MMSEMinimum Mean Square Error最小均方误差是四种常见的信号检测算法。这些算法在通信系统中用于从接收信号中恢复出原始发送信号。
4.1、ZF零迫算法 ZF算法是一种简单的信号检测算法它的目标是在接收端完全消除干扰和噪声从而恢复出原始的发送信号。ZF算法通过迫零接收端的干扰和噪声使得接收信号只包含所需的信号分量。
假设接收信号为y发送信号为s信道矩阵为H噪声为n则接收信号可以表示为
y Hs n
ZF算法通过左乘信道矩阵的逆矩阵H^(-1)得到
s H^(-1) * y
这样就可以恢复出原始的发送信号s。
4.2、ML最大似然算法 ML算法是一种基于统计学的信号检测算法它的目标是在所有可能的发送信号中找到最有可能的那一个。ML算法通过比较接收信号与所有可能的发送信号的似然度选择似然度最大的那个作为最终的检测结果。 假设发送信号有M种可能每种可能的概率为p(s|y)则ML算法的目标是找到使得p(s|y)最大的s。具体的数学表达式为
s_ML arg max p(s|y)
4.3、MRC最大比合并算法 MRC算法是一种多天线技术中的信号检测算法它的目标是通过合并多个接收天线的信号提高接收信号的信噪比。MRC算法通过对每个接收天线的信号进行加权合并使得合并后的信号信噪比最大化。 假设有N个接收天线每个天线的接收信号为y_n信道为h_n噪声为n_n则MRC算法的输出可以表示为
y_MRC Σ (h_n^* * y_n) / Σ |h_n|^2
其中*表示共轭运算。
4.4、MMSE最小均方误差算法 MMSE算法是一种考虑噪声和干扰的信号检测算法它的目标是在抑制噪声和干扰的同时尽可能地减小误差。MMSE算法通过最小化均方误差来衡量检测性能的优劣。
假设接收信号为y发送信号为s信道矩阵为H噪声为n则MMSE算法的输出可以表示为
s_MMSE (H^H * H σ^2 * I)^(-1) * H^H * y
其中σ^2是噪声的方差I是单位矩阵。 以上是ZF、ML、MRC和MMSE四种信号检测算法的原理和数学公式。这些算法在通信系统中有着广泛的应用可以提高通信系统的性能和稳定性。
5.算法完整程序工程
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