AAF.rar_AF_DF_CC_af_af协作_协作_协作通信AF资源-CSDN下载

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5星 · 超过95%的资源 97 浏览量 2022-09-22 20:13:52 上传评论收藏 8KB RAR 举报

在无线通信领域，AF（Amplify-and-Forward）是一种常用的中继通信策略，它属于协作通信的一部分。本文将深入探讨AF协作模式及其在MATLAB环境中的仿真实现。 AF协作模式是接力通信的一种形式，其基本思想是：源节点发送信号，中继节点接收到信号后不进行解码，而是直接放大并转发给目的节点。这种模式利用了空间多样性和多径传播的优势，可以提高系统性能，尤其是在信号质量较差或存在遮挡的情况下。在AF协作通信中，有几种主要的中继策略，包括DF（Decode-and-Forward）和CC（Compress-and-Forward）。DF策略要求中继节点先解码接收到的信息，然后重新编码并转发，而CC策略则涉及中继节点的信源编码，通常适用于高信噪比环境。AF策略相对简单，不需要中继节点进行复杂的解码操作，因此在实时性和复杂性之间找到了一个平衡点。 MATLAB是一个强大的数值计算和仿真平台，非常适合用于研究和验证通信系统的理论。在AF协作通信的MATLAB仿真中，通常会涉及以下步骤： 1. **信道模型**：需要设定无线信道模型，如独立同分布的瑞利衰落信道或者更复杂的多径传播模型。 2. **信号生成**：源节点生成信号，可以是数字调制信号，如BPSK、QPSK等。 3. **信道衰落**：模拟信号在传输过程中经历的衰落，通过添加随机变量来实现。 4. **中继放大**：中继节点接收到信号后，根据信号质量和增益策略进行放大。 5. **噪声添加**：在中继和目的节点处添加高斯白噪声，模拟实际通信环境。 6. **接收与解码**：目的节点接收到经过中继放大的信号，进行解码尝试。 7. **性能评估**：通过误码率（BER）、误符号率（SER）或其他性能指标，对系统的性能进行评估。 8. **参数调整**：改变中继增益、信噪比等参数，观察性能变化，找出最优配置。在"AAF.rar_AF_DF_CC_af_af协作_协作_协作通信AF"这个压缩包中，可能包含了实现上述过程的MATLAB代码，通过运行这些代码，研究人员可以直观地理解AF协作模式的工作原理，以及在不同条件下的性能表现。通过对比分析，还可以揭示AF与其他协作策略（如DF、CC）的优劣。 AF协作通信是一种有效的通信策略，其MATLAB仿真为理解和优化这类系统提供了便利工具。通过深入研究和调整仿真参数，可以为实际通信系统的部署和设计提供理论支持。

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www.pudn.com.txt 218B

AFsimulink.emf 25KB

AF2.asv 2KB

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Dsd=5;%db数 Dsr=4; Drd=1; Qsd=sqrt(10^(Dsd/10)); Qsr=sqrt(10^(Dsr/10)); Qrd=sqrt(10^(Drd/10)); N=10000; max_snr=25; %snr=0:0.5:max_snr; BER=zeros(1,max_snr); ber=zeros(1,max_snr); %m=0; for SNR=0:max_snr % m=m+1; %噪声归一化 N0=1/(10^(SNR/10)); %N0为方差 x=rand(1,N)>0.5; X=QpskMapping(x); Xd=[]; M=length(X); for i=1:M %产生高斯白噪声 Nsd=sqrt(N0)*(randn+j*randn); Nsr=sqrt(N0)*(randn+j*randn); Nrd=sqrt(N0)*(randn+j*randn); %信道增益 Hsd=Qsd*(randn+j*randn); Hsr=Qsr*(randn+j*randn); Hrd=Qrd*(randn+j*randn); %============================= Es=1; Er=1; %=============================== %协作节点的放大增益 %=============================== B=sqrt(Es/(abs(Qsr)^2*Es+Nsr)); %=============================== %最大合并比加权因子计算(第i个支路的可变增益加权系数为该分集之路的信号幅度与噪声功率之比) A0=sqrt(Es)*conj(Hsd)/N0; A1=sqrt(Es)*B*conj(Hsr)*conj(Hrd)/... ((B^2*(abs(Hsr))^2+1)*N0); %接收信号 Ysr=sqrt(Es)*Hsr*X(i)+Nsr; Yrd=sqrt(Er)*Hrd*Ysr*B+Nrd; Ysd=sqrt(Es)*Hsd*X(i)+Nsd; Y=A0*Ysd+A1*Yrd; %解调 dh = [1+j -1+j -1-j 1-j]/sqrt(2); D1=abs(Y*[1 1 1 1]-dh).^2; [minScale1 positionmin1]=min(D1); Xd=[Xd dh(positionmin1)]; end xd=QpskInverseMapping(Xd); err1=(x==xd); tot_err1=0; for i=1:N if err1(i)==0 tot_err1=tot_err1+1; end end BER(SNR+1)=tot_err1/N; %理论值 %ber(SNR+1)=(3/8)*N0^2*(1/(Es^2*Qsd^2*Qs1^2)+1/(Es*E1*Qsd^2*Q12^2)+1/(Es*E2*Qsd^2*Q2d^2)); end semilogy(0:max_snr,BER,'b:h'); hold on; grid on; %semilogy(0:max_snr,ber,'r-o');