m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术，旨在寻找最优解，以准确估计通信系统中信号与噪声的比例。在通信领域，准确估计SNR对于评估系统性能、优化传输参数、设计抗干扰策略至关重要。

    通过上述过程，遗传算法能够逐渐逼近真实的SNR值，尤其是在面对复杂信道条件和高噪声环境下，传统方法难以准确估计的情况。此方法的灵活性和全局搜索能力使其成为处理非线性、非凸优化问题的有效工具。

        

          
        
        
        

          

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3.MATLAB核心程序

while gen < MAXGEN;   
      [gen,ij]
      Pe0 = 0.9995;
      pe1 = 0.0005; 

      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
      Selch=mut( Selch,pe1);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   

      for a=1:1:NIND  
          X           = phen1(a);
          %计算对应的目标值
          [epls]      = func_obj(X);
          E           = epls;
          JJ(a,1)     = E;
      end 
      IDX = find(JJ > 100000000);
      JJ(IDX)=[];


      Objvsel=(JJ);    
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen=gen+1; 
      Error(gen) = mean(JJ);
      [VV,II]    = min(JJ);
end 
figure;
plot(SNRs,SNRs);
hold on
plot(SNRs,SNRest,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('SNR估计值');
grid on
legend('SNR真实值','基于GA的SNR估计值');
figure;
plot(SNRs,RMSE2,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('RMSE');
grid on
0X_062m

        

          
        
        
        

          

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