1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
基于OFDM+QPSK和DNN深度学习信道估计的无线图像传输"是一种无线通信系统,它利用正交频分复用(OFDM)和四相位偏移键控(QPSK)技术来传输图像数据,并借助深度神经网络(DNN)来进行信道估计,从而提高信号传输的可靠性和效率。
OFDM是一种常用的多载波调制技术,它将高速数据流分为多个低速子载波,并使每个子载波之间正交,从而提高频谱利用率和抗干扰能力。QPSK是一种常见的调制方式,它将每两个比特映射为一个复数信号点,每个信号点对应四个相位(0°、90°、180°、270°)。无线图像传输系统由发送端和接收端组成。发送端将图像数据转换为比特流,然后采用QPSK调制和OFDM技术将比特流映射到不同的子载波上,生成OFDM符号序列。接收端接收OFDM符号序列,并利用DNN进行信道估计,根据估计得到的信道状态信息对接收信号进行解调和解调制,最终恢复出原始图像数据。
DNN是一种深度学习模型,用于从接收信号中学习信道特征。DNN的输入是接收信号的采样值,输出是对应的信道状态信息。训练DNN需要使用已知信道状态信息的样本,通过梯度下降等优化算法来调整DNN的参数,使其能够准确地估计信道状态信息。
实现过程
图像编码:将图像数据转换为比特流。
QPSK调制:将比特流映射为QPSK符号。
OFDM调制:将QPSK符号映射到不同的OFDM子载波上,生成OFDM符号序列。
信道传输:通过无线信道传输OFDM符号序列,引入噪声和衰落。
接收和采样:接收端对信号进行采样,得到接收信号的采样值。
DNN信道估计:使用已知信道状态信息的样本训练DNN模型,得到信道估计模型。
信道估计:利用DNN模型对接收信号进行信道估计,得到信道状态信息。
解调和解码:根据信道状态信息对接收信号进行解调和解码,恢复出原始图像数据。
3.MATLAB核心程序
clc; clear; close all; warning off; addpath 'func\' Ttrain = load('T_train.mat'); Ptrain2 = []; Ttrain2 = []; for i = 1 for j = 1:1 Ptrain = load(['P_train',num2str(i),'_',num2str(j),'.mat']); Ptrain2 = [Ptrain2;Ptrain.Ch_feature ]; Ttrain2 = [Ttrain2;Ttrain.Ch_feature ]; end end %输入层权值和偏移值 WI = rand(size(Ttrain2))/1000; BI = rand(size(Ttrain2))/1000; %定义4个隐含层 W1 = rand(size(Ttrain2)); BI1 = rand(size(Ttrain2)); W2 = rand(size(Ttrain2)/2); BI2 = rand(size(Ttrain2)/2); %输出层 WO = rand(size(Ttrain2)/2); BO = rand(size(Ttrain2)/2); %学习率 Lr = 0.0005; %迭代次数 Iter = 2000; for it = 1:Iter it %训练 tmps1 = Ptrain2.*WI+BI; tmps2 = tmps1.*W1+BI1; %激活的 tmps2_ = []; tmps2_ = func_ReLu(tmps2); tmps3 = tmps2_(1:2:end,1:2:end).*W2+BI2; tmps4 = tmps3.*WO+BO; error = (Ttrain2(1:2:end,1:2:end)-tmps4); %更新权值 W1 = W1 + Lr*repmat(error,2,2); BI1 = BI1+ Lr*repmat(error,2,2); W2 = W2 + Lr*error; BI2 = BI2+ Lr*error; %输出层 WO = WO + Lr*error; BO = BO + Lr*error; errors(it) = mean2(abs(error)); end figure; plot(errors,'b','linewidth',2); grid on xlabel('训练次数'); ylabel('训练误差'); save dl0.mat errors WI BI W1 BI1 W2 BI2 WO BO
标签:误码率,QPSK,Ttrain2,OFDM,DNN,信道,error From: https://www.cnblogs.com/51matlab/p/17595213.html