认知蜂窝网络协作传输研究的 MATLAB 示例

以下是一个关于认知蜂窝网络协作传输研究的 MATLAB 示例，该示例主要模拟了认知蜂窝网络中主用户（PU）和次用户（SU）的协作传输过程，并计算传输的误码率。

问题背景

在认知蜂窝网络中，次用户可以在不干扰主用户通信的前提下利用空闲频谱进行通信。协作传输可以提高系统的性能，例如通过多个次用户协作向目标节点传输数据。

示例代码

% 参数设置
N = 1000; % 传输的比特数
SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围，单位 dB
num_SNR = length(SNR_dB);
BER = zeros(1, num_SNR); % 初始化误码率

% 生成随机比特序列
bits = randi([0, 1], 1, N);

% 调制方式：BPSK
modulated_bits = 2*bits - 1;

for i = 1:num_SNR
    % 计算当前信噪比对应的噪声功率
    SNR = 10^(SNR_dB(i)/10);
    noise_power = 1/SNR;
    
    % 模拟主用户和次用户的协作传输
    % 假设主用户和次用户的信号叠加传输
    % 这里简单模拟，将调制后的信号加上高斯噪声
    received_signal = modulated_bits + sqrt(noise_power/2)*(randn(1, N) + 1j*randn(1, N));
    
    % 解调
    demodulated_bits = real(received_signal) > 0;
    
    % 计算误码率
    errors = sum(bits ~= demodulated_bits);
    BER(i) = errors/N;
end

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(SNR_dB, BER, 'b-o', 'LineWidth', 2);
xlabel('信噪比 (dB)');
ylabel('误码率 (BER)');
title('认知蜂窝网络协作传输误码率曲线');
grid on;

代码解释

1. 参数设置：

   • N：传输的比特数。
   • SNR_dB：信噪比范围，从 0 dB 到 20 dB，步长为 2 dB。
   • num_SNR：信噪比的数量。
   • BER：用于存储不同信噪比下的误码率。

2. 生成随机比特序列：

   • 使用 randi 函数生成长度为 N 的随机比特序列。

3. 调制：

   • 使用 BPSK（二进制相移键控）调制，将比特 0 映射为 -1，比特 1 映射为 1。

4. 协作传输模拟：

   • 对于每个信噪比，计算对应的噪声功率。
   • 将调制后的信号加上高斯噪声，模拟信道传输。

5. 解调：

   • 通过判断接收信号的实部是否大于 0 进行解调。

6. 误码率计算：

   • 比较解调后的比特序列和原始比特序列，统计错误比特数，计算误码率。

7. 绘制误码率曲线：

   • 使用 semilogy 函数绘制误码率随信噪比变化的曲线。

扩展和改进

• 更复杂的协作策略：可以考虑多个次用户之间的协作方式，例如分集合并、中继协作等。
• 信道建模：使用更真实的信道模型，如瑞利衰落信道、莱斯衰落信道等。
• 干扰建模：考虑主用户和次用户之间的干扰，以及次用户之间的干扰。