1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术，旨在寻找最优解，以准确估计通信系统中信号与噪声的比例。在通信领域，准确估计SNR对于评估系统性能、优化传输参数、设计抗干扰策略至关重要。
4.部分源码
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while gen < MAXGEN;
[gen,ij]
Pe0 = 0.9995;
pe1 = 0.0005;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);
Selch=mut( Selch,pe1);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
X = phen1(a);
%计算对应的目标值
[epls] = func_obj(X);
E = epls;
JJ(a,1) = E;
end
IDX = find(JJ > 100000000);
JJ(IDX)=[];
Objvsel=(JJ);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
Error(gen) = mean(JJ);
[VV,II] = min(JJ);
end
figure;
plot(SNRs,SNRs);
hold on
plot(SNRs,SNRest,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('SNR估计值');
grid on
legend('SNR真实值','基于GA的SNR估计值');
figure;
plot(SNRs,RMSE2,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('RMSE');
grid on
0X_062m
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