目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
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
matlab2024b/matlab2022a
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文解释和操作步调视频)
- ......................................................................
- %无人机中继的发射功率
- rg = 0.5;
- P3 = rg*TP*Pw*T/2*abs(h)^2;
- Rx_data=Fly_T +noise/P3^0.5;%归一化,所以变为N/p
-
-
- %目标接收信号
- Rx_data_matrix=zeros(Nsymb,Lifft+GI+GIP);
- for i=1:Nsymb
- Rx_data_matrix(i,:)=Rx_data(1,(i-1)*(Lifft+GI)+1:i*(Lifft+GI)+GIP);%串并变换
- end
- Rmx=Rx_data_matrix(:,GI+1:Lifft+GI);
-
- %OFDM解码
-
- Y1=fft(Rmx,Lifft,2);
- Rx_carriers = Y1(:,carriers);
- Rx_phase = angle(Rx_carriers);
- Rx_mag = abs(Rx_carriers);
-
- [M, N]=pol2cart(Rx_phase, Rx_mag);
- Rmx2 = complex(M, N);
-
-
- %16qam解调
- Rmx3 = reshape(Rmx2',size(Rmx2, 1)*size(Rmx2,2),1)' ;
- Rmx4 = func_16deqam(Rmx3);%解调
-
- baseband_in = Rmx4;
-
- %误码率计算
- bit_errors = find(baseband_in ~=bs_out);
- ber(mtkl,ij) = size(bit_errors, 2)/Slen;
- figure;
- semilogy(SNRs,mean(ber,1),'-bs',...
- 'LineWidth',1,...
- 'MarkerSize',6,...
- 'MarkerEdgeColor','k',...
- 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
- grid on
- xlabel('SNR');
- ylabel('误码率');
- title('中继到目标点的误码率性能');
-
- if TP==0.3;
- save mat\R11.mat SNRs ber
-
- end
- if TP==0.5;
- save mat\R12.mat SNRs ber
-
- end
- if TP==0.7;
- save mat\R13.mat SNRs ber
-
- end
- figure;
- load mat\R11.mat
- semilogy(SNRs,mean(ber,1),'-bs',...
- 'LineWidth',1,...
- 'MarkerSize',6,...
- 'MarkerEdgeColor','k',...
- 'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
- hold on
- load mat\R12.mat
- semilogy(SNRs,mean(ber,1),'-mo',...
- 'LineWidth',1,...
- 'MarkerSize',6,...
- 'MarkerEdgeColor','k',...
- 'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
- hold on
- load mat\R13.mat
- semilogy(SNRs,mean(ber,1),'-b^',...
- 'LineWidth',1,...
- 'MarkerSize',6,...
- 'MarkerEdgeColor','k',...
- 'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
- hold on
- grid on
- xlabel('SNR');
- ylabel('误码率');
- title('中继到目标点的误码率');
- legend('中继功率比例因子=0.3','中继功率比例因子=0.5','中继功率比例因子=0.7');
- 01_208m
复制代码 4.算法理论概述
OFDM 将高速率的数据流分解为多个低速率的子数据流,然后将这些子数据流分别调制到多个相互正交的子载波上举行传输。在吸收端,通过正交解调可以将各个子载波上的信号分离出来,恢复出原始的数据流。子载波之间的正交性使得它们在频谱上可以相互重叠,从而提高了频谱利用率。
调制与解调:在发送端,通常利用逆快速傅里叶变更(IFFT)来实现OFDM调制,将频域的信号转换为时域信号。在吸收端,利用快速傅里叶变更(FFT)将吸收到的时域信号转换回频域信号,以便举行解调。
循环前缀(CP):为了克服多径传播引起的符号间干扰(ISI),OFDM体系在每个符号的开头添加一段循环前缀。循环前缀是将符号的尾部复制到头部得到的,其长度大于信道的最大时延扩展。这样,在吸收端可以通过丢弃循环前缀来消除ISI。
假设一个OFDM符号包含N个子载波,第k个子载波上的数据符号为X[k],k=0,1,⋯,N−1。OFDM 符号的时域表达式可以通过对频域数据符号举行逆离散傅里叶变更(IDFT)得到。在理想情况下,颠末IDFT后的连续时间OFDM信号s(t)可以表现为:
在实际体系中,利用逆快速傅里叶变更(IFFT)来实现IDFT。离散时间的OFDM信号s[n]可以表现为:
在吸收端,利用快速傅里叶变更(FFT)将吸收到的时域信号转换回频域信号。吸收到的离散时间信号r[n]颠末FFT后得到频域信号Y[k]:
思量一个基于 OFDM 的无人机中继通讯体系,包含源节点(S)、无人机中继节点(R)和目的节点(D)。源节点发送的 OFDM 信号颠末无人机中继转发到目的节点。
中继分配功率:中继节点必要对吸收到的信号举行放大转发或者解码转发。合理分配中继功率可以加强信号强度,赔偿传输过程中的损耗,提高吸收端的信号质量,从而提拔体系的吞吐量、低落误码率等性能指标。然而,过高的功率分配可能会引入更多的噪声和干扰,同时也会增长中继节点的能耗。
无人机飞行高度:无人机飞行高度会影响通讯链路的传播损耗。较高的飞行高度可能会受到大气吸取等因素的影响。别的,飞行高度还会影响无人机与地面节点之间的视距(LOS)和非视距(NLOS)通讯概率。
5.算法完整程序工程
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