【OFDM仿真】基于秩亏情况下遗传算法和粒子群算法优化MIMO-OFDM系统多用户检测附matlab代码

简介: 【OFDM仿真】基于秩亏情况下遗传算法和粒子群算法优化MIMO-OFDM系统多用户检测附matlab代码

✅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

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,当发送天线数或支持用户的天线数超过接收的天线数(称为"秩亏")时,传统的多用户检测方法都有一定的局限性.将混合遗传算法引入到MIMO-OFDM系统多用户检测中解决秩亏问题.在秩亏环境下的仿真表明,基于混合遗传算法的多用户检测可实现比传统多用户检测方法更高的性能.

⛄ 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%   秩亏情况下MIMO-OFDM系统多用户检测MMSE-GA-GSAA算法仿真   %%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%  说明  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%通信系统:通过第l个用户传输的复信号s(l)是零均值的,方差为(lou)。

%加性高斯白噪声信号n(p)也是零均值的,其方差为(lou)。

%不同接收者或用户的频域信道传递函数Hpl是相互独立的,满足零均值单位方差的高斯分布。

  %%%%%%%%%%%  GA  %%%%%%%%%%%%%%%

%GA过程:从适应度大的个体中取出Nm/2个体,用赌盘选择法(选择算子)随机选择

%Nm/2次(每次一个个体),得到Nm/2个个体组成杂交集合,将杂交集合中个体与适

%应度函数值小的个体根据杂交概率进行杂交操作(两点杂交法),然后根据变异算子


disp('===============  作图  ===============')

%%%   作图   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%    

figure(1); %源信号  

plot(source,'.');%源信号个数、0/1分布、信源

axis([1 100 -0.1 1.1]);title('Source transmitted in the Last Channel');

xlabel('Numbers of Signal');ylabel('0/1 Distribution');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  

figure(2);

subplot(1,2,1);%接收到的各路信号(不同SNR)

f13=1:1:Ni; %坐标

for f14=1:1:P

   plot3(real(x(f14,:)),imag(x(f14,:)),f13,'x');%hold on;

end;

%plot3(real(x(1,:)),imag(x(1,:)),f13,'rx');hold on;

%plot3(real(x(2,:)),imag(x(2,:)),f13,'bx');hold on;

%plot3(real(x(3,:)),imag(x(3,:)),f13,'gx');hold on;

d1=real(x);  %x实部

d2=imag(x);  %x虚部

d31=min(min(d1));

d32=max(max(d1));

d41=min(min(d2));

d42=max(max(d2));

axis([d31 d32 d41 d42 0 Ni]);title('Received Signals of P-Antennas');

xlabel('Real');ylabel('Imaginary');zlabel('Numbers=Nm');

grid on;

figure(2);  %加噪声信号  *

subplot(1,2,2);

f13=1:1:Ni; %坐标

for f14=1:1:P

   plot3(real(x(f14,:)),imag(x(f14,:)),f13,'x');%hold on;

end;

%plot3(real(x(1,:)),imag(x(1,:)),f13,'-rx');hold on;

%plot3(real(x(2,:)),imag(x(2,:)),f13,'-bx');hold on;

%plot3(real(x(3,:)),imag(x(3,:)),f13,'-gx');hold on;

axis([d31 d32 d41 d42 0 10]);%信号实部、信号虚部、个数

xlabel('Real');ylabel('Imaginary');zlabel('Numbers=Nm/10');

title('Received Signals of P-Antennas');%接收到的各路信号(不同SNR)

grid on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure(3);

subplot(1,2,1);

f13=1:1:Ni; %坐标

for f14=1:1:P

   plot3(real(Smmse(f14,:)),imag(Smmse(f14,:)),f13,'.');hold on;

end

%plot3(real(Smmse(1,:)),imag(Smmse(1,:)),f13,'rx');hold on;

%plot3(real(Smmse(2,:)),imag(Smmse(2,:)),f13,'bx');hold on;

%plot3(real(Smmse(3,:)),imag(Smmse(3,:)),f13,'gx');hold on;

%plot3(real(Smmse(4,:)),imag(Smmse(4,:)),f13,'yx');hold on;

xlabel('Real');ylabel('Imaginary');zlabel('Numbers');

title('Received Signals of MMSE Algorithm');%接收到的各路信号(不同SNR)

d1=real(Smmse);  %x实部

d2=imag(Smmse);  %x虚部

d31=min(min(d1));

d32=max(max(d1));

d41=min(min(d2));

d42=max(max(d2));

axis([d31 d32 d41 d42 0 Ni]);grid on;

figure(3);  %加噪声信号  *

subplot(1,2,2);

f13=1:1:Ni; %坐标

for f14=1:1:P

   plot3(real(Smmse(f14,:)),imag(Smmse(f14,:)),f13,'.');hold on;

end;

%plot3(real(Smmse(1,:)),imag(Smmse(1,:)),f13,'rx');hold on;

%plot3(real(Smmse(2,:)),imag(Smmse(2,:)),f13,'bx');hold on;

%plot3(real(Smmse(3,:)),imag(Smmse(3,:)),f13,'gx');hold on;

%plot3(real(Smmse(4,:)),imag(Smmse(4,:)),f13,'yx');hold on;

xlabel('Real');ylabel('Imaginary');zlabel('Numbers');

title('Received Signals of MMSE Algorithm');%接收到的各路信号(不同SNR)

axis([d31 d32 d41 d42 Ni/10-1 Ni/10+1]);grid on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

m11=1:1:Nm;%GA算法第一代种群

figure (4);subplot(2,1,1);plot(m11,AFc,'-x');axis([0 100 0 0.2]);

ylabel('Values of AF');

title('Adaptive Function(AF) of The 1st GA Generation');grid on;

figure (4);subplot(2,1,2);plot(m11,OFcz,'-o');axis([0 100 0 0.2]);

xlabel('Numbers of Individuals in a GA Population');ylabel('Values of OF');

title('Object Function(OF) of The 1st GA Generation');grid on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

m11=1:1:Nm;

figure (5);%GA算法第Ng代种群

subplot(2,1,1);plot(m11,AF,'-x');axis([0 100 0 20]);ylabel('Values of AF');

title('Adaptive Function(AF) of The Ng-st GA Generation');grid on;

figure (5);subplot(2,1,2);plot(m11,OFz,'-o');axis([0 100 0 20]);

xlabel('Numbers of Individuals in a GA Population');ylabel('Values of OF');

title('Object Function(OF) of The Ng-st GA Generation');grid on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

m12=1:1:Nm/2;

figure (6); %ph:存活概率

subplot(2,1,1);plot(m12,ph,'x');ylabel('Probability Values');

title('Survived Probability of Hybrid Assembly');grid on;

figure (6);%plj:累积概率

subplot(2,1,2);plot(m12,plj,'.');axis([0 Nm/2 0 1]);grid on;

xlabel('Numbers of Selected Individuals');ylabel('Probability Values');

title('Accumulated Probability of Hybrid Assembly');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

m11=1:1:Nm;

figure (7);%%%%%%%%%%%%

subplot(2,1,1);plot(m11,AFx,'-x');axis([0 100 0 60]);

ylabel('Values of AF'); %适应度函数值 AF

title('Adaptive Function(AF) of The New GA Generation');grid on;

figure (7);%%%%%%%%%%%%

subplot(2,1,2);plot(m11,OFxz,'-o');axis([0 100 0 60]);

xlabel('Numbers of Individuals in a GA Population'); %遗传种群个体数

ylabel('Values of OF'); %目标函数值 OF

title('Object Function(OF) of The New GA Generation');grid on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%    

figure(8);%%%%%%%%%%%%

plot(pjs,'x');title('Meteopolis Formula');

xlabel('Numbers of Signal');ylabel('Probability Distribution');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure(9);subplot(2,1,1);hold on; snr=1:1:10; plot(snr,ave1,'-o');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');title('SNR-BER in a GA Generation');

figure(9); snr=1:1:10; subplot(2,1,2);plot(snr,ave1,'-o');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');

title('SNR-BER of GA Operation in Once Generation');plot(snr,ave2,'-r*');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  

figure(10); subplot(2,1,1); snr=1:1:10; plot(snr,ave0,'-o');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');title('SNR-BER of MMSE and GA Algorithm');

plot(snr,ave3,'-r*');legend('MMSE','GA');hold on;      

figure(10);subplot(2,1,2);snr=1:1:10; plot(snr,ave3,'-r*');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');title('SNR-BER of GA and GSAA Algorithm');

plot(snr,ave4,'-k^');legend('GA','GSAA');hold on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%figure(11); snr=1:1:10; plot(snr,ave0,'-o');hold on;

%plot(snr,ave3,'-r*');hold on;xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');

%title('SNR-BER of MMSE/GA/GSAA Algorithm');

%plot(snr,ave4,'-k^');legend('MMSE','GA','GSAA');hold on;


figure(11); %%%%%%%%%%%%

snr=1:1:10; plot(snr,ave0,'-o');hold on;

%plot(snr,ave3,'-r*');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');

title('SNR-BER of MMSE/HGA(GSAA) Algorithm');

plot(snr,ave4,'-k^');legend('MMSE','HGA');hold on;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure(12); snr=1:1:10; plot(snr,yp0,'-o');hold on;

%plot(snr,yp3,'-r*');hold on;

xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');

title('SNR-BER of MMSE/HGA(GSAA) Algorithm');

plot(snr,yp4,'-k^');legend('MMSE','HGA');hold on; grid on

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure(13);%%%%%%%%%%%%

m22=1:1:Ng;rx=mean(rfs);hold on;plot(m22,rx,'-o'); %相关系数

title('Correlation Coefficient of Genetic Operators');grid on;

xlabel('Times of Genetic Generation');ylabel('Correlation Coefficient');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

disp('===============  figure(12)  ===============')

toc

disp('--------------------------------------------')

disp('=============  HGA程序运行结束  =============')

disp('--------------------------------------------')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]杨光达, 胡封晔, 侯金凤. 基于混合遗传算法的MIMO-OFDM系统多用户检测研究[C]// 中国电子学会第十六届信息论学术年会. 0.

⛄ 完整代码

❤️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


相关文章
|
5天前
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
37 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
8天前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
|
8天前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
|
7天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
该算法基于Matlab 2022a,利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪,通过构建背景模型(如GMM),对比当前帧与模型差异,识别运动物体并统计行走习惯,包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
|
9天前
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。
|
10天前
|
算法
基于SIR模型的疫情发展趋势预测算法matlab仿真
该程序基于SIR模型预测疫情发展趋势,通过MATLAB 2022a版实现病例增长拟合分析,比较疫情防控力度。使用SIR微分方程模型拟合疫情发展过程,优化参数并求解微分方程组以预测易感者(S)、感染者(I)和移除者(R)的数量变化。![]该模型将总人群分为S、I、R三部分,通过解析或数值求解微分方程组预测疫情趋势。
|
10天前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
该程序基于小波神经网络实现数据分类,输入为5个特征值,输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本,50组数据训练,30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征,提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 负载均衡
揭秘混合专家(MoE)模型的神秘面纱:算法、系统和应用三大视角全面解析,带你领略深度学习领域的前沿技术!
【8月更文挑战第19天】在深度学习领域,混合专家(Mixture of Experts, MoE)模型通过整合多个小型专家网络的输出以实现高性能。从算法视角,MoE利用门控网络分配输入至专家网络,并通过组合机制集成输出。系统视角下,MoE需考虑并行化、通信开销及负载均衡等优化策略。在应用层面,MoE已成功应用于Google的BERT模型、Facebook的推荐系统及Microsoft的语音识别系统等多个场景。这是一种强有力的工具,能够解决复杂问题并提升效率。
40 2
|
26天前
|
算法
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
本文介绍了一种基于GA-PSO混合优化算法求解带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的方法。在MATLAB2022a环境下运行,通过遗传算法的全局搜索与粒子群算法的局部优化能力互补,高效寻找最优解。程序采用自然数编码策略,通过选择、交叉、变异操作及粒子速度和位置更新,不断迭代直至满足终止条件,旨在最小化总行驶距离的同时满足客户需求和车辆载重限制。