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MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做--无线麦克风阵列的定位

时间:2018-9-19 20:42:52 点击:

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matlab代做FPGA代做淘宝专业代做MATLABFPGA博士/硕士/本科项目仿真CourseworkAssignment

QQ: 1224848052

资源简介:

MATLAB程序下载——一基于MATLAB的无线麦克风阵列的定位。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Part74设备(无线麦克风)检测 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clear all;

close all;

echo on;

connections1=[1 0 1 0 0 ];           

connections2=[1 1 1 0 1 ];         

gold_seq=PN_1(connections1,connections2);                                                                      

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% AWGN noise %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%555%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

val=0.5;

%for snr=0:val:20

for snr=0:val:20

   col=(snr+val)/val;                           % 数组长度

           Ta(col)=0;                           % 加权阈值   

           Tb(col)=0;                           % 自适应双阈值

           Tc(col)=0;                           % 自适应单阈值

           Td(col)=0;                           % 固定阈值

          % 检测概率   

           Fa(col)=0;                           % 加权阈值   

           Fb(col)=0;                           % 自适应双阈值

           Fc(col)=0;                           % 自适应单阈值

           Fd(col)=0;                           % 固定阈值

          % 漏检概率

           Ea(col)=0;                           % 加权阈值   

           Eb(col)=0;                           % 自适应双阈值

           Ec(col)=0;                           % 自适应单阈值

           Ed(col)=0;                           % 固定阈值

  

for m=1:1:10      

    clc% 仿真次数

to=0.2;                                                             % 接收信号的持续时间     

[R,r] = wireless_microphone(to);                                    % 待感知信号

signal_power = 6225.6;                                              % 信号功率

SIGMA=sqrt(6225.6/10^(0.1*snr));

noise = zeros(1,2048);

MU = zeros(1,2048);    

noise = normrnd(MU,SIGMA);                                          % 产生AWGN


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  transmitted signal   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 假设主用户随机占用信道


for j=1:1:8                                                        % 改变伪随机序列长度,随机改变主用户的占用情况

    for k=1:1:8                                

        if (gold_seq(j,k)==1)                                     

            xx(1,(length(r)*(k-1)+1):length(r)*k)=r;         % 伪随机码为1,主用户占用信道;

        else   

            xx(1,(length(r)*(k-1)+1):length(r)*k)=r;           % 伪随机码为0,主用户未占用信道;只有存在噪声

        end

    end

end


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Muti-cycles detection %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

nn=noise(1,1:2048);

rr=r(1,1:2048);

S=40;                                                             % 循环周期数S,可改为 20,40,50

[l_noise,threshold]=estimate(nn,S);

l_noise=abs(l_noise);                                             % 噪声估计值

[l_signal,threshold]=estimate(rr,S);

l_signal=abs(l_signal);                                           % 信号估计值

    for ii=1:8

        rr(1,1:2048)= xx(1,(2048*(ii-1)+1):2048*ii);              % 每 0.2s 就感知一次信道,进行多周期循环检测

       [ll_signal,threshold]=estimate(rr,S);

       ll(ii,m)=abs(ll_signal);  

    end  

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%     计算自适应阈值    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%      `

     

       Pfa=0.3;                                                      % 虚警概率可改:0.05,0.1,0.2,0.3

       aa=sqrt(2*log10(1./Pfa)); 

       th=l_noise*aa;

       adap_thres(m)=th;

       %m=m+1;

   end  

                th2=mean(l_noise(1,:));        

                th3=mean(ll_signal(1,:)); 

                snr_avg=(th3.^2)/(th2.^2);

                

                FT=0.3;                                               % 指数加权因子FT可改为 0.1,0.3,0.9,1.2

                th4=threshold*(sqrt(snr_avg)/th3).^FT;

              

                K=0.2;                                                % 乘性因子K可改为 0.01,0.03,0.1,0.2

                th6(1,:)=K*l_noise(1,:)/aa;

                ouyany=5

 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  判决   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%              


                [FA,EA,TA]=decisionv(ll,th4,gold_seq);                % 加权阈值的判决 

                [FB,EB,TB]=decisionv(ll,th6,gold_seq);            % 自适应双阈值的判决 

                [FC,EC,TC]=decisionv(ll,adap_thres,gold_seq);     % 自适应单阈值的判决 

                [FD,ED,TD]=decisionv(ll,threshold,gold_seq);      % 固定阈值的判决  

                  ouyany=4

          %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 统计判决结果   %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%                              

          % 虚警概率

          Ta(col)=TA/20*8;   % 加权阈值   

          Tb(col)=TB/20*8;   % 自适应双阈值

          Tc(col)=TC/20*8;   % 自适应单阈值

          Td(col)=TD/20*8;   % 固定阈值

          

          % 检测概率   

          Fa(col)=FA/20*8;   % 加权阈值   

          Fb(col)=FB/20*8;   % 自适应双阈值 

          Fc(col)=FC/20*8;   % 自适应单阈值 

          Fd(col)=FD/20*8;   % 固定阈值

          

          % 漏检概率

          Ea(col)=EA/20*8;  % 加权阈值

          Eb(col)=EB/20*8;  % 自适应双阈值

          Ec(col)=EC/20*8;  % 自适应单阈值    

          Ed(col)=ED/20*8;  % 固定阈值

          

end

[Fa1]=averge(Fa);

[Fb1]=averge(Fb);

[Fc1]=averge(Fc);

[Fd1]=averge(Fd);


[Ea1]=averge(Ea);

[Eb1]=averge(Eb);

[Ec1]=averge(Ec);

[Ed1]=averge(Ed);


[Ta1]=averge(Ta);

[Tb1]=averge(Tb);

[Tc1]=averge(Tc);

[Td1]=averge(Td);


Fa1=sort(Fa1);

Fb1=sort(Fb1);

Fc1=sort(Fc1);

Fd1=sort(Fd1);


Ta1=sort(Ta1);

Tb1=sort(Tb1);

Tc1=sort(Tc1);

Td1=sort(Td1);


Ea1=sort(Ea1);

Eb1=sort(Eb1);

Ec1=sort(Ec1);

Ed1=sort(Ed1);


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Ed_maximum=max(Ed(:));

for n=1:2:41

    tao=log(1-Td(n))/log(Ed(n));

         Ni(n)=log((1-Fd(n))/Fd(n))*(tao/((((Ed_maximum*((1-Fd(n))^(-1))-1)^(-1))*(tao))-tao));   % 每种SNR下需要实际频谱感知的次数

         Nj(n)=round(abs(Ni(n)));

end



figure;

plot(Nj,'r-*');

xlabel('SNR');

ylabel('感知次数');

title('感知次数');




%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  plot detection picture %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

figure

snr=0:1:20; 

k=1:2:41;

plot(snr,Fa1(k),'-ro',snr,Fb1(k),'--k*',snr,Fc1(k),'-cd',snr,Fd1(k),'b+-')

legend('(1)自适应加权阈值','(2)自适应双门限阈值','(3)自适应单门限阈值','(4)固定阈值')


grid on ;  

xlabel('SNR/db')                

ylabel('Pd')  

title('无线麦克风信号正确检测概率图');


figure

subplot(2,1,1)

plot(xx);

xlabel('时间[s]');

ylabel('幅度[V]');

title('间隙发送无线麦克风信号');

subplot(2,1,2)

bar(ll);

xlabel('时间[s]');

ylabel('检测估计值');

title('检测估计值图');


figure

snr=0:1:20; 

k=1:2:41;

plot(snr,Ta1(k),'-ro',snr,Tb1(k),'--k*',snr,Tc1(k),'-cd',snr,Td1(k),'b+-')   

legend('(1)自适应加权阈值','(2)自适应双门限阈值','(3)自适应单门限阈值','(4)固定阈值')



grid on ;  

xlabel('SNR/db')                

ylabel('Pf')  

title('无线麦克风信号虚警概率图');


figure

snr=0:1:20; 

k=1:2:41;

plot(snr,Ea1(k),'-ro',snr,Eb1(k),'--k*',snr,Ec1(k),'-cd',snr,Ed1(k),'b+-')   

legend('(1)自适应加权阈值','(2)自适应双门限阈值','(3)自适应单门限阈值','(4)固定阈值')


grid on ;  

xlabel('SNR/db')                

ylabel('Pm')  

title('无线麦克风信号漏检概率图');

下载 

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