基于DF模式的协作通信技术matlab性能仿真

简介: 基于DF模式的协作通信技术matlab性能仿真

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2013b

3.算法理论概述
基于DF(Decode-and-Forward)模式的协作通信技术是一种利用多个节点协作传输信息来提高通信系统性能的技术。在这种技术中,多个节点通过协作传输和接收信号,以提高信号的可靠性和覆盖范围。以下是基于DF模式的协作通信技术的原理和数学公式的详细介绍。

3.1、DF概述
基于DF模式的协作通信技术利用了分布式天线系统的思想,通过多个节点协作传输和接收信号,实现了空间分集和信号增强的效果。具体而言,当一个节点发送信号时,其附近的节点会接收到这个信号,并对其进行解码和转发,以帮助源节点将信号传输到目的节点。这样,通过多个节点的协作,可以有效地提高信号的可靠性和覆盖范围。

3.2、DF基本原理
基于DF模式的协作通信技术的数学模型可以表示为:

y = h1x1 + h2x2 + ... + hnxn + n

  其中,y表示目的节点接收到的信号,h1, h2, ..., hn表示各个协作节点到目的节点的信道系数,x1, x2, ..., xn表示各个协作节点发送的信号,n表示目的节点接收到的噪声。

   在这个模型中,每个协作节点都会对接收到的信号进行解码和转发。因此,目的节点接收到的信号是多个协作节点发送的信号的叠加。通过选择合适的协作策略和调制方式,可以最大化信号的信噪比和误码率性能。

   基于DF模式的协作通信技术适用于多种应用场景,包括无线通信、物联网、智能家居等。在这些场景中,通过多个节点的协作传输和接收信号,可以有效地提高通信系统的性能和可靠性,满足各种应用需求。

  总之,基于DF模式的协作通信技术是一种有效的提高通信系统性能的技术,通过多个节点的协作传输和接收信号,可以实现空间分集和信号增强的效果,提高信号的可靠性和覆盖范围。

4.部分核心程序

clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
Snr_1        = 1;   
Snr_2        = 15;
%信号功率 
Power_signal = 0.2; 
Monte_Times  = 100;   
M            = 4;  %QPSK调制 
N            = 1e4;%仿真bit数
%产生信号源
Signal       = randint(1,N,M);
Signal_mod   = modulate(modem.pskmod(M),Signal);

%产生信道
%Source and Destination
H_sd         = func_Rayleigh_Channel(1,1);    
%节点1信道
H_sr1        = func_Rayleigh_Channel(1,7);  
H_rd1        = func_Rayleigh_Channel(1,7);  

Index        = 0;    
for SNR_dB=Snr_1:Snr_2
    SNR_dB  
     Index = Index+1;   
    ERR   = 0; 
    for Times = 0:Monte_Times
        rng(Times)
        sig           = 10^(SNR_dB/10);
        Power_Signals = Power_signal;   
        Power_Niose   = Power_Signals / sig;  
        %直接模式下不通过中继节点直接进行传输
        Y_S2D  = awgn(sqrt(Power_signal)*H_sd*Signal_mod,SNR_dB);    
        Y_S2R1 = awgn(sqrt(Power_signal)*H_sr1*Signal_mod,SNR_dB);    
        Y_S2R  = [Y_S2R1];
        H_sr   = [H_sr1];
        H_rd   = [H_rd1];
        %选瞬时信噪比最大的座位转发中继
        R1     = SNR_dB*(abs(H_sr1))^2;
        R      = [R1];
        [V,I]  = max(R);
        Y_S2RO = Y_S2R(I,:);
        H_rdO  = H_rd(I);
        H_srO  = H_sr(I);
        %DF
        x_ODF         = func_DF(M,Y_S2RO,Signal);
        y_rd          = awgn(H_rdO * x_ODF, SNR_dB);

        y_combine_ODF = func_MRC(H_sd,H_rdO,Power_Signals,Power_Niose,Y_S2D,y_rd);
        y_ODF         = demodulate(modem.pskdemod(M),y_combine_ODF);

        %计算中断概论
        ERR    = ERR + func_ber(Signal,y_ODF);  
    end
    BERS(Index)      = ERR/(N*Monte_Times);    
end

SNR_dB = Snr_1:1:Snr_2;
figure;
semilogy(SNR_dB,BERS,'r-o');
grid on;
ylabel('BER');
xlabel('SNR(dB)');
axis([Snr_1,Snr_2,10^(-6),1]);
save DF1.mat SNR_dB BERS
相关文章
|
2天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真
本程序基于BBO生物地理优化算法,实现三维空间路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过起点与终点坐标输入,算法可生成避障最优路径,并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地,利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离,确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印,适用于科研与教学场景。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于遗传优化SVM支持向量机的数据分类算法matlab仿真,SVM通过编程实现,不使用工具箱
本内容包含基于遗传算法优化支持向量机(SVM)的数据分类算法,适用于数据分类与回归分析。算法使用Matlab2022a运行,提供无水印运行效果预览。完整代码含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍通过遗传算法全局搜索能力优化SVM参数(如惩罚参数C、核函数参数),提升分类性能。具体步骤包括设定参数范围、种群规模等,利用适应度函数评估性能并引导搜索方向,最终实现最优参数组合的确定。
|
1天前
|
算法 数据可视化 调度
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图
本程序基于NSGA-II算法实现柔性作业调度优化,适用于多目标优化场景(如最小化完工时间、延期、机器负载及能耗)。核心代码完成任务分配与甘特图绘制,支持MATLAB 2022A运行。算法通过初始化种群、遗传操作和选择策略迭代优化调度方案,最终输出包含完工时间、延期、机器负载和能耗等关键指标的可视化结果,为制造业生产计划提供科学依据。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
|
7月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
296 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
7月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
173 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
7月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
156 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
10月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
10月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)

热门文章

最新文章