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2.部分仿真图预览
3.算法概述
推导了符号间干扰（ISI）信道的矢量形状因子图表示。结果图具有树形结构，避免了现有图方法中的短周期问题。基于联合高斯近似，我们在LLR（对数似然比）之间建立了联系由二进制输入和LMMSE（线性最小均方误差）驱动的线性系统的估计器高斯输入驱动的线性系统的估计器。此连接有助于应用最近提出的ISI信道无周期图高斯消息传递技术。
4.部分源码
.....................................
for j=1:length(SNR_in_dB)
%通过既有码间干扰又有白噪声信道
for jj = 1:1000
info = [ones(1,2048),func_random_binary(N)];%产生二进制信号序列
%Encoder
info2 = [];
for ii = 1:(N+2048)/length(Interleaver)
tmps = info(length(Interleaver)*(ii-1)+1:length(Interleaver)*ii);
info2 = [info2,tmps(Interleaver)];%交织
end
%turbo编码
turbo_code = [func_turbo_encode_map(logical((info2+1)/2)),zeros(1,10000)];%82954,76810=6144
%多径噪声信道
[y,len,h] = func_channel(2*turbo_code-1,SNR_in_dB(j));
if j==1
info4 = zeros(size(info));
end
%LMMSE均衡
z = func_LMMSE_eq(y,h,SNR_in_dB(j),info4);
decis = [2*[z>=0]-1]';
%获得均衡后数据
XX = [decis(6:82953+5)];
%demap_decode，译码
output= 2*func_turbo_decode_demap(XX,ITER)-1;%82953
%解交织
info3 = [];
for ii = 1:(N+2048)/length(De_Interleaver)
tmps2 = output(length(De_Interleaver)*(ii-1)+1:length(De_Interleaver)*ii);
info3 = [info3,tmps2(De_Interleaver)];%交织
end
%反馈，交织
info4 = [];
for ii = 1:(N+2048)/length(Interleaver)
tmps3 = info3(length(Interleaver)*(ii-1)+1:length(Interleaver)*ii);
info4 = [info4,tmps3(Interleaver)];%交织
end
%初始误码统计数
NumErr1 = sum(info(1:27499)~=info3(1:27499));
if NumErr1 == 0%无法统计到误码率
NumErr1 = 1;
end
Pe4(j,jj) = NumErr1/N;
end
end;
01-142m
