基于AutoEncode自编码器的端到端无线通信系统matlab误码率仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要
自编码器是一种特殊的神经网络结构，主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。

自编码器的目标是最小化重构误差，常用的重构误差函数是均方误差（MSE），定义为：

  自编码器通常采用基于梯度下降的算法进行训练，如随机梯度下降（SGD）或其变种 Adagrad、Adadelta、Adam 等。

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

   基于 AutoEncode 的端到端无线通信系统的一个重要特点是可以进行端到端的训练。整个系统从发射端的原始信源数据到接收端的信源数据恢复被视为一个整体，通过最小化接收端恢复的信源数据  与原始信源数据  之间的误差来训练系统的参数（包括发射端自编码器的参数 、接收端自编码器的参数  以及信道编码、均衡等模块的参数，如果它们是可训练的）。在训练过程中，通过反向传播算法计算误差函数关于各个参数的梯度，并使用优化算法（如 Adam 等）更新参数，以逐步减小误差，提高系统的性能。

  基于 AutoEncode 自编码器的端到端无线通信系统通过将自编码器技术与无线通信的各个环节深度融合，利用端到端训练和多种优化策略，能够在复杂的无线通信环境中实现高效、可靠的通信，为未来无线通信技术的发展提供了一种创新的解决方案。

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

3.MATLAB核心程序

opts = trainingOptions('adam', ...
  'InitialLearnRate',0.0015, ...
  'MaxEpochs',epochs, ...
  'MiniBatchSize',100*2^k, ...
  'Shuffle','every-epoch', ...
  'ValidationData',{dat_valid,Lab_valid}, ...
  'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...
  'LearnRateDropPeriod', 10, ...
  'LearnRateDropFactor', 0.08, ...
  'Plots', 'training-progress', ...
  'Verbose',false);

%训练
[trainedNet,info] = trainNetwork(dat_train,Lab_train,AE_layers,opts);

figure
subplot(211);
validAcc = info.ValidationAccuracy;
idx = find(~isnan(validAcc));
semilogy(idx, validAcc(idx), 'b-o')
ylabel('Accuracy')
grid on
xlabel('Iteration')
subplot(212);
validLoss = info.ValidationLoss;
idx = find(~isnan(validLoss));
semilogy(idx, validLoss(idx), 'b-o')
ylabel('Loss')
grid on


%编码过程
AE_Tnet = func_AE_encode(trainedNet);
%解码过程
AE_Rnet = func_AE_decode(trainedNet);

%误码率输出
nums = 100;
BLER = zeros(size(SNRs));
for ij = 1:length(SNRs)

  Nerror    = 0;
  cnts      = 0;
  while (Nerror < 200)
    [ij,Nerror,cnts]  
    temps           = randi([0 M-1],nums,1);
    %编码
    din_AE         = func_AEin(temps,AE_Tnet,M);
    %信道
    din_AE_channel = awgn(din_AE,SNRs(ij),'measured');
    %解码
    dout_AE        = func_AEout(din_AE_channel,AE_Rnet,n);

    Nerror         = Nerror + sum(temps ~= dout_AE);
    cnts           = cnts + 1;
  end
  BLER(ij) = Nerror / (cnts*nums);
end


figure
semilogy(SNRs,BLER,'b-o')
grid on
xlabel('SNR(dB)')
ylabel('ber')


if epochs==1
   save R2_1.mat SNRs BLER
end
if epochs==2
   save R2_2.mat SNRs BLER
end
if epochs==3
   save R2_3.mat SNRs BLER
end
if epochs==4
   save R2_4.mat SNRs BLER
end
if epochs==5
   save R2_5.mat SNRs BLER
end
0X_074m

        

          
        
        
        

          

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