基于SNR估计的自适应码率LDPC编译码算法matlab性能仿真,对比固定码率LDPC的 ...

目次
1.算法仿真效果
2.算法涉及理论知识概要
2.1 基于序列的SNR估计
2.2 基于SNR估计值进行码率切换
2.3 根据数据量进行码率切换
3.MATLAB焦点程序
4.完备算法代码文件获得

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1.算法仿真效果

matlab2022a仿真效果如下（完备代码运行后无水印）：

        这个仿真效果给出了模仿的通讯情况中SNR的实时变化曲线（图2）和数据传输量的变化曲线（图2）。然后LDPC根据当前信道的SNR和必要传输的数据量，实时调整编码率（图3）。此时系统的误码率为0（图4），每一个时刻的数据传输时间（图5）。

这里对比了固定码率与自适应LDPC的平均误码率。这里，自适应LDPC的平均码率约为0.37，这个指标会根据信道的SNR和数据传输量调整。

这个是误码率对比，固定码率下，0.3和0.4码率下，误码是零，其余误码率会存在误码，接纳自适应码率，整体误码为零。

自适应码率，由于不完全接纳的是0.3码率，所以其整体传输时间比0.3固定码率要短。
仿真操作步调可参考程序配套的操作视频。
2.算法涉及理论知识概要

       在现代通讯系统中，为了在有限的带宽和功率条件下实现可靠的数据传输，不对控制编码技术起着关键作用。低密度奇偶校验（LDPC）码作为一种性能优秀的不对控制编码，已广泛应用于各种通讯场景。传统的固定码率LDPC码在差别信道条件下难以分身传输效率和可靠性。而基于信噪比（SNR）估计的自适应码率LDPC编译码算法能够根据信道状态动态调整码率，从而优化系统的传输性能。
      在信道条件较好时，较高的码率可以带来较高的传输效率，但当信道条件变差时，由于误码率增加，必要更多的重传或其他纠错步伐，反而可能低落了现实的有效传输效率。
2.1 基于序列的SNR估计

2.2 基于SNR估计值进行码率切换

       当检测到信噪比发生变化，必要切换码率时，发送端和吸收端必要进行相应的调整。发送端必要重新生成新码率对应的生成矩阵G和奇偶校验矩阵H，并对信息序列进行重新编码。吸收端必要根据新的码率调整解码算法的参数，如迭代次数等。
       与固定码率编码相比，自适应码率编码必要额外的SNR估计模块和码率选择模块。在固定码率编码中，生成矩阵是固定不变的，而自适应码率编码根据信道状态动态选择生成矩阵，使得编码后的码字能够更好地适应信道条件。
      根据SNR估计值，自适应码率LDPC系统必要动态调整码率。通常，系统会预先界说一组差别码率的 LDPC 码，如 R1​,R2​,⋯,Rm​，并建立SNR与码率的映射关系。

2.3 根据数据量进行码率切换

       在信道条件较好时，通过选择较高的码率，系统可以进步单位时间的数据传输量，从而进步传输效率。而固定码率系统由于码率固定，无法充分使用良好的信道条件。
       在信道条件较差时，自适应码率系统通过低落码率保证传输的可靠性，减少重传次数，从而进步现实的有效传输效率。而固定码率系统可能必要大量的重传，导致现实传输效率低落。
       基于SNR估计的自适应码率LDPC编译码算法通过动态调整码率，能够根据信道的SNR以及单位时间的数据传输量进行优化。与固定码率LDPC系统相比，自适应码率系统在误码率性能、传输效率和系统吞吐量等方面都具有显着优势。然而，自适应码率系统也增加了系统的复杂度，必要准确的SNR估计和高效的码率切换机制。
3.MATLAB焦点程序

1. .................................................................
2. for i = 1:time
3.     i
4.     SNRs= SNR(i);%当前时刻SNR
5.     TT  = Throughout(i);%当前时刻待发射数据量
6.     tmps            = Rec_BPSK(4097:end);
7.     success         = 0;
8.     KKs             = [0.92:0.02:1.08];
9.     for j = 1:floor(TT/(Ns-Ms))
10.         x_hat       = [z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2))]';
11.         if length(x_hat)==length(Trans_data{j})%
12.            [nberr,rat] = biterr(x_hat,Trans_data{j});
13.             Num_err     = Num_err+nberr;
14.         else%码率识别失败
15.             Num_err     = Num_err+length(Trans_data{j});
16.         end
17.     end
18.      
19.    
20.     %统计误码
21.     errrate(i)=Num_err/(length(Trans_BPSK)-4096)/floor(TT/(Ns-Ms));
22.     %统计传输时间
23.     timess(i) =floor(TT/(Ns-Ms));
24. end
26. errrate2=smooth(errrate,16);
27. timess2=smooth(timess,16);
30. figure;
31. subplot(511);
32. plot(SNR,'LineWidth',2)
33. hold on
34. plot(SNRest_,'LineWidth',2)
35. legend('真实SNR变化','接收端SNR估计值');
36. xlabel('时间');
37. title('500个时间单位模拟的SNR变化曲线');
39. subplot(512);
40. plot(Throughout,'LineWidth',2)
41. xlabel('时间');
42. title('500个时间单位模拟的数据吞吐量变化曲线');
44. subplot(513);
45. plot(HR,'LineWidth',2);
46. xlabel('时间');
47. title('LDPC码率变化');
49. subplot(514);
50. plot(errrate2,'LineWidth',2);
51. xlabel('时间');
52. title('误码率');
53. grid on
55. subplot(515);
56. plot(timess2,'LineWidth',2);
57. title('时间');
58. ylabel('传输总时间');
59. grid on
60. % ylim([0,30]);
62. save B3.mat SNR Throughout HR errrate2 timess2 SNRest_
63. 0X_080m

复制代码

4.完备算法代码文件获得

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