【信道估计】基于matlab的Pedestrian-A 和AWGN信道BER仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

要进行Pedestrian-A和AWGN信道的误码率（BER）仿真，可以按照以下步骤进行：

1. 确定通信系统参数：

• 定义Pedestrian-A信道和AWGN信道的特性和参数。

• Pedestrian-A信道模型中的参数包括路径损耗、多径衰落和延迟等。

• AWGN信道的参数包括信噪比（SNR）或信号能量与噪声能量之比。

2. 生成发送信号：

• 构建发送信号，例如生成要传输的二进制数据流，并对其进行编码和调制。

• 可以使用调制方法如二进制相移键控（BPSK），四相移键控（QPSK）等。

3. 对发送信号添加信道影响：

• 对发送信号应用Pedestrian-A信道模型和AWGN信。

• 对Pedestrian-A落模型进行多径信道的模拟。

• 对AWGN信道，根据所设定的信噪比，将高斯噪声加到信号上。

4. 接收信号处理：

• 对接收到的信号进行解调和解码，得到接收到的二进制数据流。

5. 计算误码率：

• 将接收到的二进制数据与原始数据进行比较，计算误码率。

• 误码率可以通过统计错误比特的数量，并除以总传输比特数来得到。

6. 重复个所选的信噪比或参数点，在多次仿真中重复执行以上步骤，以获得更准确的BER结果。

⛄ 运行结果

⛄ 部分代码

%******Pedestrian-A 信道BER仿真********%

clc

clear all

%% 参数设置

N=128;     %子载波数目

M=5;       %每个子载波里的字符号数目

qam_M=64;     %QAM调制阶数

psk_M=4;      %PSK调制阶数

mod_M=[qam_M psk_M];

g_ori=zeros(2,M*N+1);

g_ori_final=zeros(2,M*N);

B_all=zeros(2*M*N,2*M*N);

B=mat2cell(B_all,[M*N,M*N],2*M*N);

%% 建立PA信道

ts=1/640;

fd=8.3*2/3.8;

tau=[0 200 800 1200 2300 3700]*10^(-9);

pdb=[0 -0.9 -4.9 -8.0 -7.8 -23.9];

chan=comm.RayleighChannel('SampleRate',1/ts, ...

    'PathDelays',tau, ...

      'AveragePathGains',pdb, ...

         'MaximumDopplerShift',fd);

%%

%% 建立滤波器

beta=[0.5 0.9];       % 滚降系数

for ig=1:2

⛄ 参考文献

[1] 胡宏林,薛磊,王可人.在AWGN信道下星形MQAM的BER性能的研究[J].无线通信技术, 2001, 10(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-8329.2001.02.005.

[2] 马飞.基于AWGN信道的Turbo码与SCCC的性能仿真与分析[J].微计算机信息, 2006(05S):4.DOI:10.3969/j.issn.1008-0570.2006.13.111.

[3] 樊婷婷,杨维,许昌龙.基于Polar码的BICM系统在AWGN信道中的性能[J].东南大学学报：自然科学版, 2016, 46(1):5.DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2016.01.004.

[4] 任文超,姜军.AWGN信道中一种改进OFDM系统信道估计算法[J].  2013.

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划

4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号

7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料