【通信-SCMA】基于串行干扰消除的多用户检测算法附matlab代码

简介: 【通信-SCMA】基于串行干扰消除的多用户检测算法附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

稀疏码多址接入(SCMA)作为一个前景广阔的5 G无线空口技术,能够满足海量连接的需求.针对现有SCMA 通信系统都是基于并行策略的消息传递算法(MPA)进行多用户检测,存在信息收敛速度不理想的问题,该文提出一种串行策略的多用户检测算法.

⛄ 部分代码

function [Le]=MPA(Signal,cons,nv,H,u)%输入参数%Signal:接收信号%cons:SCMA星座图%nv:噪声功率%H:信道系数%u:待解码用户%输出参数%Le:每比特对数似然比N_iter=2;F=zeros(6,4);p=zeros(6,4);Lext=zeros(1,12);F112=ones(1,4);F122=ones(1,4);F132=ones(1,4);F212=ones(1,4);F222=ones(1,4);F232=ones(1,4);F312=ones(1,4);F322=ones(1,4);F332=ones(1,4);F412=ones(1,4);F422=ones(1,4);F432=ones(1,4);P=sinfoalt(Lext);for k=1:6    for j=1:4        p(k,j)=P(floor((j-1)/2)+1,k*2-1)*P(rem((j-1),2)+1,k*2);    endendfor k=1:N_iter    F111=zeros(1,4);    F121=zeros(1,4);    F131=zeros(1,4);    F211=zeros(1,4);    F221=zeros(1,4);    F231=zeros(1,4);    F311=zeros(1,4);    F321=zeros(1,4);    F331=zeros(1,4);    F411=zeros(1,4);    F421=zeros(1,4);    F431=zeros(1,4);    for j=1:4        for m=1:4            for n=1:4                F111(j)=F111(j)+F122(m)*F132(n)*p(2,m)*p(3,n)*p(1,j)*exp(-abs(Signal(u,1)-H(u)*cons(j,1,1)-H(u)*cons(m,1,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F121(j)=F121(j)+F112(m)*F132(n)*p(1,m)*p(3,n)*p(2,j)*exp(-abs(Signal(u,1)-H(u)*cons(m,1,1)-H(u)*cons(j,1,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F131(j)=F131(j)+F122(m)*F112(n)*p(2,m)*p(1,n)*p(3,j)*exp(-abs(Signal(u,1)-H(u)*cons(n,1,1)-H(u)*cons(m,1,2)-H(u)*cons(j,1,3))^2/nv);                F211(j)=F211(j)+F222(m)*F232(n)*p(4,m)*p(5,n)*p(1,j)*exp(-abs(Signal(u,2)-H(u)*cons(j,2,1)-H(u)*cons(m,1,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F221(j)=F221(j)+F212(m)*F232(n)*p(1,m)*p(5,n)*p(4,j)*exp(-abs(Signal(u,2)-H(u)*cons(m,2,1)-H(u)*cons(j,1,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F231(j)=F231(j)+F222(m)*F212(n)*p(4,m)*p(1,n)*p(5,j)*exp(-abs(Signal(u,2)-H(u)*cons(n,2,1)-H(u)*cons(m,1,2)-H(u)*cons(j,1,3))^2/nv);                F311(j)=F311(j)+F322(m)*F332(n)*p(4,m)*p(6,n)*p(2,j)*exp(-abs(Signal(u,3)-H(u)*cons(j,2,1)-H(u)*cons(m,2,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F321(j)=F321(j)+F312(m)*F332(n)*p(2,m)*p(6,n)*p(4,j)*exp(-abs(Signal(u,3)-H(u)*cons(m,2,1)-H(u)*cons(j,2,2)-H(u)*cons(n,1,3))^2/nv);                F331(j)=F331(j)+F322(m)*F312(n)*p(4,m)*p(2,n)*p(6,j)*exp(-abs(Signal(u,3)-H(u)*cons(n,2,1)-H(u)*cons(m,2,2)-H(u)*cons(j,1,3))^2/nv);                F411(j)=F411(j)+F422(m)*F432(n)*p(5,m)*p(6,n)*p(3,j)*exp(-abs(Signal(u,4)-H(u)*cons(j,2,1)-H(u)*cons(m,2,2)-H(u)*cons(n,2,3))^2/nv);                F421(j)=F421(j)+F412(m)*F432(n)*p(3,m)*p(6,n)*p(5,j)*exp(-abs(Signal(u,4)-H(u)*cons(m,2,1)-H(u)*cons(j,2,2)-H(u)*cons(n,2,3))^2/nv);                F431(j)=F431(j)+F422(m)*F412(n)*p(5,m)*p(3,n)*p(6,j)*exp(-abs(Signal(u,4)-H(u)*cons(n,2,1)-H(u)*cons(m,2,2)-H(u)*cons(j,2,3))^2/nv);            end        end    end    F111=F111/sum(F111);    F121=F121/sum(F121);    F131=F131/sum(F131);    F211=F211/sum(F211);    F221=F221/sum(F221);    F231=F231/sum(F231);    F311=F311/sum(F311);    F321=F321/sum(F321);    F331=F331/sum(F331);    F411=F411/sum(F411);    F421=F421/sum(F421);    F431=F431/sum(F431);        F112=F211;    F212=F111;    F122=F311;    F312=F121;    F132=F411;    F412=F131;    F222=F321;    F322=F221;    F232=F421;    F422=F231;    F332=F431;    F432=F331;endF(1,:)=F111.*F112;F(2,:)=F121.*F122;F(3,:)=F131.*F132;F(4,:)=F221.*F222;F(5,:)=F231.*F232;F(6,:)=F331.*F332;F(1,:)=F(1,:)/sum(F(1,:));F(2,:)=F(2,:)/sum(F(2,:));F(3,:)=F(3,:)/sum(F(3,:));F(4,:)=F(4,:)/sum(F(4,:));F(5,:)=F(5,:)/sum(F(5,:));F(6,:)=F(6,:)/sum(F(6,:));j=u;Le(2*1-1)=log((F(j,1)+F(j,2))/(F(j,3)+F(j,4)));Le(2*1)=log((F(j,1)+F(j,3))/(F(j,2)+F(j,4)));    end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 杜洋, 董彬虹, 王显俊,等. 基于串行策略的SCMA多用户检测算法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(8):6.

[2] 王显俊, 杜洋, 成聪,等. 基于EXIT图的SCMA通信系统多用户检测算法收敛性分析简[J]. 信号处理, 2016(12).

[3] 耿志明丁云霞蔡凯马瑞芳. CDMA移动通信中基于自适应干扰消除的多用户检测[J]. 重庆工学院学报, 2007, 021(003):P.106-108,116.

⛳️ 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


相关文章
|
13天前
|
资源调度 监控 算法
基于扩频解扩+LDPC编译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统主要用于高质量图像传输,如无人机、视频监控等场景。系统采用QPSK调制解调、扩频技术和LDPC译码,确保复杂电磁环境下的稳定性和清晰度。MATLAB仿真(2022a)验证了算法效果,核心程序包括信道编码、调制、扩频及解调等步骤,通过AWGN信道测试不同SNR下的性能表现。
41 6
基于扩频解扩+LDPC编译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
|
9天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+LDPC编译码的16QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统主要用于高质量图像传输,适用于无人机、视频监控等场景。系统采用16QAM调制解调、扩频技术和LDPC译码,确保复杂电磁环境下的稳定性和清晰度。MATLAB 2022a仿真结果显示图像传输效果良好,附带的操作视频详细介绍了仿真步骤。核心代码实现了图像的二进制转换、矩阵重组及RGB合并,确保图像正确显示并保存为.mat文件。
33 20
|
18天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+turbo译码的64QAM图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
该通信系统基于MATLAB 2022a仿真,适用于高要求的图像传输场景(如无人机、视频监控等),采用64QAM调制解调、扩频技术和Turbo译码提高抗干扰能力。发射端包括图像源、64QAM调制器、扩频器等;接收端则有解扩器、64QAM解调器和Turbo译码器等。核心程序实现图像传输的编码、调制、信道传输及解码,确保图像质量和传输可靠性。
48 16
|
1月前
|
存储 算法 程序员
C 语言递归算法:以简洁代码驾驭复杂逻辑
C语言递归算法简介:通过简洁的代码实现复杂的逻辑处理,递归函数自我调用解决分层问题,高效而优雅。适用于树形结构遍历、数学计算等领域。
|
2月前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
72 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于反光衣和检测算法的应用探索
本文探讨了利用机器学习和计算机视觉技术进行反光衣检测的方法,涵盖图像预处理、目标检测与分类、特征提取等关键技术。通过YOLOv5等模型的训练与优化,展示了实现高效反光衣识别的完整流程,旨在提升智能检测系统的性能,应用于交通安全、工地监控等领域。
|
2月前
|
存储 缓存 算法
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率
|
2月前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
数字通信中不同信道类型对通信系统性能影响matlab仿真分析,对比AWGN,BEC,BSC以及多径信道
本项目展示了数字通信系统中几种典型信道模型(AWGN、BEC、BSC及多径信道)的算法实现与分析。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览图、部分核心代码及完整版带中文注释的源码和操作视频。通过数学公式深入解析各信道特性及其对系统性能的影响。
|
2月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。