1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
for i=1:length(d)
for j = 1:MTKL
%计算lemda
for m = 1:L^K
for n = 1:L^K
%定义在不同波束向量角标m和n时独立
x0 = 0;
x1 = 1;
gbs = x1*rand;%通过这种方式使得gbs和gv在不同波束向量角标m和n时独立
gv = x0+x1*rand;
delta_ = delta(m,n);
alpha = 4000;
lemda(m,n) = gbs^2*gv^2*(abs(alpha))^2/(delta_^2/2);
end
end
%计算ymn的概率密度函数
[y2,xi]= ksdensity(reshape(abs(y).^2,[1,size(y,1)*size(y,2)]));
fx = y2;
for m = 1:L^K
for n = 1:L^K
%扫描时隙
Q = qfunc(sqrt(lemda(m,n)));%定义Q
%计算P(m,n)
P(m,n) = trapz(prod((1-Q))*fx);%积分
delta_ = delta(m,n);
tmps1(m,n) = P(m,n)*gbs^2*gv^2*(abs(alpha))^2/delta_^2;
end
end
SNR1(i,j) = sum(sum(tmps1));
end
end
figure;
plot(d,10*log10(mean(SNR1,2)),'b-o');%文献图 3-11
grid on
xlabel('距离[m]');
ylabel('SNR[dB]');
save R1.mat d SNR1
4.算法理论概述
对于每一个现代蜂窝系统，信道质量的测量都是一个重要的部分。在蜂窝系 统中，每一个网络任务包括速率预测、自适应编码、路径选择以及小区切换等都 需要测量的信道质量作为基础。并且由于在毫米波频段，信号的直射能力更强， 绕射能力变弱，导致信号波束的方向性更强。因此，在毫米波通信时，进行信道 测量时，波束对准成为必不可少的工作。
其中beta是一个小于 1 的系数，反映了非视距情况下信号的额外衰减，其值可根据具体环境通过实验或仿真确定。
基于地理位置信息的信道测量算法通过结合地理位置和信号传播模型，在高低频混合组网系统中实现了对信道状态的有效测量，并且通过对误差的分析和优化，不断提升测量的准确性。
