基于AutoEncode自编码器和LDPC信道编译码的无线通信系统matlab误码率仿真,对比turbo

目录

1.算法仿真效果

2.算法涉及理论知识概要

1.自编码器（AutoEncoder）

2.自编码器训练

3.自编码器+LDPC编译码整体算法流程

3.MATLAB核心程序

4.完整算法代码文件获得

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1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要

1.自编码器（AutoEncoder）

       自编码器是一种无监督学习的神经网络，其主要目的是学习输入数据的低维表示。它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据 x 映射到低维的潜在空间 z，解码器则将潜在空间的表示 z 重构为输出数据 x^。自编码器的目标是使重构误差最小化，即最小化 ∣∣x−x^∣∣2。

2.自编码器训练

初始化自编码器参数：随机初始化自编码器编码器和解码器的参数，如权重和偏置。

前向传播：将输入信息位向量 x 输入到自编码器编码器中，得到潜在表示 z；再将 z 输入到自编码器译码器中，得到重构输出 x^。

计算重构误差：计算重构误差 L=∣∣x−x^∣∣2。

反向传播：根据重构误差，使用反向传播算法计算梯度，并更新自编码器的参数，以最小化重构误差。

重复步骤 2 - 4：直到重构误差收敛或达到最大训练次数。

3.自编码器+LDPC编译码整体算法流程

初始化 LDPC 译码器参数：对于 LDPC 译码器，初始化迭代次数等参数。

前向传播：将信息位向量 x 输入到自编码器编码器中，得到潜在表示 z；将 z 输入到 LDPC 编码器中，得到码字 c；将 c 通过信道传输，得到受干扰码字 y；将 y 输入到 LDPC 译码器中，得到潜在表示的估计值 z^；将 z^ 输入到自编码器译码器中，得到原始信息位的估计值 x^。

计算系统误差：计算系统误差，如误比特率（BER）或误块率（BLER）。

反向传播：根据系统误差，同时更新自编码器和 LDPC 译码器的参数，以最小化系统误差。

重复步骤 2 - 4：直到系统误差收敛或达到最大训练次数。

3.MATLAB核心程序

.................................................................
%编码过程
AE_Tnet = func_AE_encode(trainedNet);
%解码过程
AE_Rnet = func_AE_decode(trainedNet);%误码率输出
nums = Ms;
BLER = zeros(size(SNRs));
for ij = 1:length(SNRs)Nerror    = 0;cnts      = 0;sigma     = sqrt(1./(10^(SNRs(ij)/10)));  while (Nerror < Times(ij))[ij,Nerror,cnts]  temps           = randi([0 1],1,nums); %LDPCldpc_code       = mod(temps*G,2);%转回十进制temps2          = func_bin2dec(ldpc_code);%编码din_AE          = func_AEin(temps2',AE_Tnet,M);%信道din_AE_channel  = awgn(din_AE,SNRs(ij),'measured');%解码dout_AE         = func_AEout(din_AE_channel,AE_Rnet,n);%转换为二进制dout_AE2        = func_dec2bin(dout_AE);%LDPCz_hat           = func_Dec(2*dout_AE2-1,sigma,H,max_iter);x_hat           = z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2));Nerror         = Nerror + sum(temps' ~= x_hat);cnts           = cnts + 1;endBLER(ij) = Nerror / (cnts*nums);
endfigure
semilogy(SNRs,BLER,'b-o')
grid on
xlabel('SNR(dB)')
ylabel('ber')save R2.mat SNRs BLER
0X_082m

4.完整算法代码文件获得

V