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基于遗传算法的256QAM星座图的最优概率整形matlab仿真,对比优化前后整形星座图和误码率

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包括程序操作录像

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图




4.内容简介

在本课题中,将通过GA优化算法,搜索最佳的参数v,进一步提升概率整形后的系统性能。以 256QAM 的误码率(BER)作为适应度函数。误码率越低,表明该概率整形因子 对应的星座点概率分布越优。在实际计算时,可通过蒙特卡罗仿真来估计误码率。具体步骤为:依据当前的 计算每个星座点的发送概率,生成大量发送符号,经过加性高斯白噪声(AWGN)信道传输,接收符号并进行解调,统计错误比特数,进而计算误码率。通过GA算法,获得最优的参数v,以降低256QAM 的误码率。



创作时间:2025-02-04 16:58:51

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3.部分仿真截图




4.内容简介

在本课题中,将通过GA优化算法,搜索最佳的参数v,进一步提升概率整形后的系统性能。以 256QAM 的误码率(BER)作为适应度函数。误码率越低,表明该概率整形因子 对应的星座点概率分布越优。在实际计算时,可通过蒙特卡罗仿真来估计误码率。具体步骤为:依据当前的 计算每个星座点的发送概率,生成大量发送符号,经过加性高斯白噪声(AWGN)信道传输,接收符号并进行解调,统计错误比特数,进而计算误码率。通过GA算法,获得最优的参数v,以降低256QAM 的误码率。



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