使用MATLAB进行误比特率（BER）仿真.pdf

瑞利衰落信道的BER-VS-SNR 该代码绘制了瑞利衰落信道中误码率随信噪比变化的曲线

在这个文件中有两个 m 文件。一个是函数，另一个是程序。 所以在运行程序时将两个文件保存在同一个文件夹中。首先打开函数 rect ，然后运行 ​​ber_QAM 文件。 您将获得所需的结果。 这里模拟是在 10,000 个符号存在的情况下执行的不同 SNR 值下的加性高斯噪声。

BPSK（AWGN）中理论误码率与实际误码率的比较。

Rayleigh 信道和AWGN信道下BPSK的误码率分析matlab仿真

此文件计算 AWGN 中 BPSK 的 BER，适用于各种 Eb/N0 值，然后将模拟 BER 与理论 BER 进行比较

matlab的BER代码深集成电路 基于深度学习的软干扰消除符号检测器，基于论文： N. Shlezinger、R. Fu 和 YC Eldar。 “ DeepSIC：用于多用户 MIMO 检测的深度软干扰消除”。 arXiv 预印本，arXiv:2002.03214, 2020。 存储库内容 DeepSIC 的实现包括两个功能： GetDeepSICNet - 生成和训练 DeepSIC MIMO 检测器。 训练以顺序方式进行（参见上述参考资料中的顺序训练）。 s_fDetDeepSIC - 使用训练模型检测符号，返回 BER。 评估 ViterbiNet 的代码示例可以在脚本 DeepSIC_Test1.m 中找到。 此代码需要带有深度学习工具箱的 Matlab。 论文中报告的结果是使用 Matlab 2018b 模拟的。

ALAMOUTI 执行蒙特卡罗模拟并估计 Alamouti 方案 [1] 在瑞利信道上的误码率 (BER)。 该方案假定 2 个发送 (Tx) 和任意数量的接收 (Rx) 元素。 如果Rx = 1（一个接收元素），则将ALAMOUTI转换为具有最大比率组合（MRC）的2阶发送分集方案。 调制格式为任意阶数 M 的 MPSK，可由用户控制。 使用内置的图形用户界面 (GUI) 输入仿真参数，其中包含： 1. 要传输的来自两个 Tx 元素的对符号数量：N。该数量应至少是预期 1/BER 的 10 倍，以提供低估计误差。 2. MPSK 阶 M，必须是 2 的幂。 3. 信噪比 (SNR)，单位为 dB，是一个 Rx 元件的平均接收功率与该元件的噪声功率之比。 4. 用户不能改变的发射元素数量Tx=2。 5.接收元件Rx的数量可以是任意的。 该程序不会检查进料参数的格式，也不会发

此代码计算瑞利信道中 16-QAM 的 BER 值。 您可以将 BER 图与来自 MATLAB BER TOOL 的理论值进行比较。