matlab信噪比估計程序.doc

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1、%-----------函數(shù)ML_Estimation-------------clc;clearall;Nt=1;%仿真次數(shù)M=8;%MPSKNsym=64;%信源仿真符號數(shù)Nss=16;%上采樣點數(shù)Es=1;%每符號能量snr=1:30;%仿真信噪比范圍rho=10.^(snr/10);%實際信噪比大小%sigma=sqrt(1/2)*(10.^(-snr/20));%噪聲根方差No=Es./rho;rho_ml=zeros(length(snr),Nt);%估計信噪比存儲器,一列對應(yīng)一次仿真，一行對應(yīng)一個SNR值fortime=1:Nt%仿真循環(huán)Nt次

2、d=randint(1,Nsym,[0M-1]);%產(chǎn)生Nsym個隨機數(shù)作為信源符號a_n=exp(j*(2*pi/M*d+pi/M));%構(gòu)成MPSK調(diào)制符號figure(1);plot_astrology(real(a_n),imag(a_n));b_k=zeros(1,Nss*Nsym);n=1:Nss:length(b_k);b_k(n)=a_n;%b_k=upsample(a_n,Nss);%上采樣，每符號取Nss個采樣點%hrcos=firrcos(256,1,1,16,'sqrt');%成型濾波器，采用RRC方式，階數(shù)127，滾將系數(shù)0.5%g

3、k=conv(hrcos,hrcos);hrcos=rcosflt(1,1,16,'sqrt',0.5,3);sum3=0;fori=1:length(hrcos)sum3=sum3+hrcos(i)^2;endh_k=hrcos/sqrt(sum3);m_k=conv(b_k,h_k);%序列成型L=length(m_k);%成型后的數(shù)據(jù)總長度K=Nss*Nsym;%s1=0;s2=0;fork=1:length(snr)%計算每個信噪比對應(yīng)的信噪比估計值%r_k=m_k+No(k)*(randn(1,L)+j*randn(1,L));%r_k=m_k+n

4、b(k)/sqrt(2)*(randn(1,L)+j*randn(1,L));%r_k=sqrt(Es)*m_k+sqrt(No(k))/sqrt(2)*(randn(1,L)+j*randn(1,L));%往信號中加入高斯白噪聲r_k=awgn(m_k,snr(k),'measured');y_k=conv(r_k,h_k);y_n=y_k(112+1:Nss:(length(y_k)-112));figure(2);plot_astrology(real(y_n),imag(y_n));s1=0;s2=0;forl=1:K%公式中兩個求和因子計算s1=s

5、1+real(conj(r_k(l))*m_k(l));s2=s2+abs(r_k(l))^2;endrho_ml(k,time)=(Nss^2)*(s1^2)/(K^2)/(s2/(K-1.5)-(Nss*(s1^2)/K/(K-1.5)));%代入公式計算信噪比估計值%Pe=[Pemean((rho_ml-rho(k)).^2)/(rho(k).^2)];endendNMSE=2./rho/Nsym+1/Nss/Nsym;%克拉美羅界計算CRBfigure(3);semilogy(snr,NMSE,'-b*');holdon,gridon;fori=1:

6、length(snr)sum1=0;forj=1:Ntsum1=sum1+(rho_ml(i,j)-rho(i)).^2;endpe(i)=sum1./(rho(i).^2)/Nt/K;%歸一化均方誤差NMSEendsemilogy(snr,pe,'-r*');gridon;