基于RMD算法模型的信号传输统计特性的matlab模拟仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

基于RMD算法模型的信号传输统计特性的matlab模拟仿真。参考的文献如下:

即通过RMD随机中点位置模型算法,实现上述文献的几个仿真图。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

每个程序均提供操作步骤视频以及代码中文注释

3.核心程序

..............................................................................
%9条线的参数配置
X0    = zeros(n,1);
Y0    = zeros(n,1);
Z0    = zeros(n,1);
Z0(1) = 90;
Z0(n) = 240;
X0(1) = -3; 
X0(n) = -3.1;
Y0(1) = 0; 
Y0(n) = 0.1;
%定义sin,频率为1e9内的一个范围见进行设置
rng(9);
V1    = FX*sin(2*pi*1e9*rand*[1:n]/n/Fs)/10;
V2    = FX*cos(2*pi*1e9*rand*[1:n]/n/Fs)/10;
[X9,Y9,Z9]=func_buble_rmd(X0,Y0,Z0,m,n,d1+V1,d2+V2);%这个V1和V2就是模拟论文中介绍的各个wire之间的耦合性

 
%将九个模型进行画图
figure;
plot3(X1,Y1,Z1,'color',[1,0,0],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X2,Y2,Z2,'color',[0.5,0.5,0],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X3,Y3,Z3,'color',[0,1,0],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X4,Y4,Z4,'color',[0,0.5,0.5],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X5,Y5,Z5,'color',[0,0,1],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X6,Y6,Z6,'color',[0.5,0,0.5],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X7,Y7,Z7,'color',[0.5,0.5,0.5],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X8,Y8,Z8,'color',[1,0.5,0.5],'linewidth',10*Radius);
hold on
plot3(X9,Y9,Z9,'color',[0.5,1,0.5],'linewidth',10*Radius);
hold on


grid on
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');
axis equal
axis([-5,5,-5,5,100,200]);
view([30,40]);
24_016m

4.本算法原理

      在现代通信系统中,信号的传输和处理是一个至关重要的问题。为了提高信号传输的可靠性和效率,各种信号处理技术被不断提出和研究。其中,基于随机中点位置(Random Midpoint Displacement,RMD)模型的信号传输技术引起了广泛的关注。RMD 模型是一种基于分形理论的随机信号生成方法,它可以生成具有自相似性和长相关性的随机信号。

       RMD 模型是一种基于分形理论的随机信号生成方法。它通过递归地在区间的中点处加入随机位移,生成具有自相似性和长相关性的随机信号。

RMD 模型的数学表达式如下所示:

        基于 RMD 随机中点位置模型的信号传输具有独特的统计特性和性能优势。通过对该模型的深入分析,我们可以得出以下结论:

        基于 RMD 模型生成的随机信号具有长相关性和自相似性,其均值为零,方差无穷大,自相关函数具有长相关性,功率谱密度具有幂律特性。

       在信号传输性能方面,基于 RMD 模型的信号传输具有较低的误码率、较强的抗干扰性能和较高的传输效率性能。这是由于 RMD 模型生成的随机信号具有长相关性,使得信号在不同时间点之间的相关性很强,从而提高了信号传输的可靠性和效率。

       基于 RMD 随机中点位置模型的信号传输是一种具有潜力的信号处理技术,值得进一步深入研究和探索。在未来的通信系统中,该技术有望为提高信号传输的可靠性和效率提供新的思路和方法。

5.完整程序

VVV

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