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漫画网站php源码,广东人才招聘网,罗湖做网站报价,网站建议怎么写目录 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核心程序 4.完整算法代码文件获得 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下#xff08;完整代码运行后无水印#xff09;完整代码运行后无水印 这个仿真结果给出了模拟的通信环境中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和需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采用自适应码率整体误码为零。 自适应码率由于不完全采用的是0.3码率所以其整体传输时间比0.3固定码率要短。 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 在现代通信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差错控制编码技术起着关键作用。低密度奇偶校验LDPC码作为一种性能优异的差错控制编码已广泛应用于各种通信场景。传统的固定码率LDPC码在不同信道条件下难以兼顾传输效率和可靠性。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况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需要更多的重传或其他纠错措施反而可能降低了实际的有效传输效率。 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需要切换码率时发送端和接收端需要进行相应的调整。发送端需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。接收端需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需要额外的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况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系统需要动态调整码率。通常系统会预先定义一组不同码率的 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提高单位时间的数据传输量从而提高传输效率。而固定码率系统由于码率固定无法充分利用良好的信道条件。 在信道条件较差时自适应码率系统通过降低码率保证传输的可靠性减少重传次数从而提高实际的有效传输效率。而固定码率系统可能需要大量的重传导致实际传输效率降低。 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明显优势。然而自适应码率系统也增加了系统的复杂度需要准确的SNR估计和高效的码率切换机制。 3.MATLAB核心程序 ................................................................. for i 1:timeiSNRs SNR(i);%当前时刻SNRTT Throughout(i);%当前时刻待发射数据量tmps Rec_BPSK(4097:end);success 0;KKs [0.92:0.02:1.08];for j 1:floor(TT/(Ns-Ms))x_hat [z_hat(size(G,2)1-size(G,1):size(G,2))];if length(x_hat)length(Trans_data{j})%[nberr,rat] biterr(x_hat,Trans_data{j});Num_err Num_errnberr;else%码率识别失败Num_err Num_errlength(Trans_data{j}); endend%统计误码errrate(i)Num_err/(length(Trans_BPSK)-4096)/floor(TT/(Ns-Ms));%统计传输时间timess(i) floor(TT/(Ns-Ms)); enderrrate2smooth(errrate,16); timess2smooth(timess,16);figure; subplot(511); plot(SNR,LineWidth,2) hold on plot(SNRest_,LineWidth,2) legend(真实SNR变化,接收端SNR估计值); xlabel(时间); title(500个时间单位模拟的SNR变化曲线);subplot(512); plot(Throughout,LineWidth,2) xlabel(时间); title(500个时间单位模拟的数据吞吐量变化曲线);subplot(513); plot(HR,LineWidth,2); xlabel(时间); title(LDPC码率变化);subplot(514); plot(errrate2,LineWidth,2); xlabel(时间); title(误码率); grid onsubplot(515); plot(timess2,LineWidth,2); title(时间); ylabel(传输总时间); grid on % ylim([0,30]);save B3.mat SNR Throughout HR errrate2 timess2 SNRest_ 0X_080m 4.完整算法代码文件获得 V
http://www.w-s-a.com/news/421349/

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