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m基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率曲线,并用

时间:2023/7/30 19:55:15 点击:

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2.部分仿真图预览


3.算法概述

    OFDM是一种常用的多载波调制技术,它将高速数据流分为多个低速子载波,并使每个子载波之间正交,从而提高频谱利用率和抗干扰能力。QPSK是一种常见的调制方式,它将每两个比特映射为一个复数信号点,每个信号点对应四个相位(0°、90°、180°、270°)。无线图像传输系统由发送端和接收端组成。发送端将图像数据转换为比特流,然后采用QPSK调制和OFDM技术将比特流映射到不同的子载波上,生成OFDM符号序列。接收端接收OFDM符号序列,并利用DNN进行信道估计,根据估计得到的信道状态信息对接收信号进行解调和解调制,最终恢复出原始图像数据。

4.部分源码

clc;

clear;

close all;

warning off;

addpath 'func\'

Ttrain  = load('T_train.mat'); 

 

Ptrain2 = [];

Ttrain2 = [];

 

for i = 1

    for j = 1:1

        Ptrain = load(['P_train',num2str(i),'_',num2str(j),'.mat']);   

        Ptrain2 = [Ptrain2;Ptrain.Ch_feature  ];

        Ttrain2 = [Ttrain2;Ttrain.Ch_feature  ];

    end

end

     

%输入层权值和偏移值

WI     = rand(size(Ttrain2))/1000;

BI     = rand(size(Ttrain2))/1000;

%定义4个隐含层

W1     = rand(size(Ttrain2));

BI1    = rand(size(Ttrain2));

W2     = rand(size(Ttrain2)/2);

BI2    = rand(size(Ttrain2)/2);

%输出层

WO     = rand(size(Ttrain2)/2);

BO     = rand(size(Ttrain2)/2);

%学习率

Lr     = 0.0005;

%迭代次数

Iter   = 2000;

 

for  it = 1:Iter

     it

     %训练

     tmps1  = Ptrain2.*WI+BI;

     tmps2  = tmps1.*W1+BI1;  

     %激活的

     tmps2_ = [];

     tmps2_ = func_ReLu(tmps2);

     

     tmps3  = tmps2_(1:2:end,1:2:end).*W2+BI2; 

     tmps4  = tmps3.*WO+BO;             

     error  = (Ttrain2(1:2:end,1:2:end)-tmps4);

 

     %更新权值

     W1     = W1 + Lr*repmat(error,2,2);

     BI1    = BI1+ Lr*repmat(error,2,2);

     W2     = W2 + Lr*error;

     BI2    = BI2+ Lr*error;

     %输出层

     WO     = WO + Lr*error;

     BO     = BO + Lr*error;

     errors(it) = mean2(abs(error));

end

 

figure;

plot(errors,'b','linewidth',2);

grid on

xlabel('训练次数');

ylabel('训练误差');

 

save dl0.mat errors WI BI W1 BI1 W2 BI2 WO BO

0X_014m

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作者:我爱C编程 来源:我爱C编程
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