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目录
1.算法仿真效果
2.算法涉及理论知识概要
2.1 基于序列的SNR估计
2.2 基于SNR估计值进行码率切换
2.3 根据数据量进行码率切换
3.MATLAB核心程序
4.完整算法代码文件获得
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
这个仿真结果给出了模拟的通信环境中SNR的实时变化曲线（图2）和数据传输量的变化曲线（图2）。然后LDPC根据当前信道的SNR和需要传输的数据量，实时调整编码率（图3）。此时系统的误码率为0（图4），每一个时刻的数据传输时间（图5）。
这里对比了固定码率与自适应LDPC的平均误码率。这里，自适应LDPC的平均码率约为0.37，这个指标会根据信道的SNR和数据传输量调整。
这个是误码率对比，固定码率下，0.3和0.4码率下，误码是零，其余误码率会存在误码，采用自适应码率，整体误码为零。
自适应码率，由于不完全采用的是0.3码率，所以其整体传输时间比0.3固定码率要短。
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
在现代通信系统中，为了在有限的带宽和功率条件下实现可靠的数据传输，差错控制编码技术起着关键作用。低密度奇偶校验（LDPC）码作为一种性能优异的差错控制编码，已广泛应用于各种通信场景。传统的固定码率LDPC码在不同信道条件下难以兼顾传输效率和可靠性。而基于信噪比（SNR）估计的自适应码率LDPC编译码算法能够根据信道状况动态调整码率，从而优化系统的传输性能。
在信道条件较好时，较高的码率可以带来较高的传输效率，但当信道条件变差时，由于误码率增加，需要更多的重传或其他纠错措施，反而可能降低了实际的有效传输效率。
2.1 基于序列的SNR估计
2.2 基于SNR估计值进行码率切换
当检测到信噪比发生变化，需要切换码率时，发送端和接收端需要进行相应的调整。发送端需要重新生成新码率对应的生成矩阵G和奇偶校验矩阵H，并对信息序列进行重新编码。接收端需要根据新的码率调整解码算法的参数，如迭代次数等。
与固定码率编码相比，自适应码率编码需要额外的SNR估计模块和码率选择模块。在固定码率编码中，生成矩阵是固定不变的，而自适应码率编码根据信道状况动态选择生成矩阵，使得编码后的码字能够更好地适应信道条件。
根据SNR估计值，自适应码率LDPC系统需要动态调整码率。通常，系统会预先定义一组不同码率的 LDPC 码，如 R1,R2,⋯,Rm，并建立SNR与码率的映射关系。
2.3 根据数据量进行码率切换
在信道条件较好时，通过选择较高的码率，系统可以提高单位时间的数据传输量，从而提高传输效率。而固定码率系统由于码率固定，无法充分利用良好的信道条件。
在信道条件较差时，自适应码率系统通过降低码率保证传输的可靠性，减少重传次数，从而提高实际的有效传输效率。而固定码率系统可能需要大量的重传，导致实际传输效率降低。
基于SNR估计的自适应码率LDPC编译码算法通过动态调整码率，能够根据信道的SNR以及单位时间的数据传输量进行优化。与固定码率LDPC系统相比，自适应码率系统在误码率性能、传输效率和系统吞吐量等方面都具有明显优势。然而，自适应码率系统也增加了系统的复杂度，需要准确的SNR估计和高效的码率切换机制。
3.MATLAB核心程序
.................................................................
for i = 1:timeiSNRs= SNR(i);%当前时刻SNRTT = Throughout(i);%当前时刻待发射数据量tmps = Rec_BPSK(4097:end);success = 0;KKs = [0.92:0.02:1.08];for j = 1:floor(TT/(Ns-Ms))x_hat = [z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2))]';if length(x_hat)==length(Trans_data{j})%[nberr,rat] = biterr(x_hat,Trans_data{j});Num_err = Num_err+nberr;else%码率识别失败Num_err = Num_err+length(Trans_data{j}); endend%统计误码errrate(i)=Num_err/(length(Trans_BPSK)-4096)/floor(TT/(Ns-Ms));%统计传输时间timess(i) =floor(TT/(Ns-Ms));
enderrrate2=smooth(errrate,16);
timess2=smooth(timess,16);figure;
subplot(511);
plot(SNR,'LineWidth',2)
hold on
plot(SNRest_,'LineWidth',2)
legend('真实SNR变化','接收端SNR估计值');
xlabel('时间');
title('500个时间单位模拟的SNR变化曲线');subplot(512);
plot(Throughout,'LineWidth',2)
xlabel('时间');
title('500个时间单位模拟的数据吞吐量变化曲线');subplot(513);
plot(HR,'LineWidth',2);
xlabel('时间');
title('LDPC码率变化');subplot(514);
plot(errrate2,'LineWidth',2);
xlabel('时间');
title('误码率');
grid onsubplot(515);
plot(timess2,'LineWidth',2);
title('时间');
ylabel('传输总时间');
grid on
% ylim([0,30]);save B3.mat SNR Throughout HR errrate2 timess2 SNRest_
0X_080m4.完整算法代码文件获得
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