基于物理层网络编码的相位同步算法matlab仿真

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2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法理论概述

        基于物理层网络编码的相位同步算法是一种利用物理层网络编码技术来实现相位同步的算法。这种算法的原理是将两个或多个相位不同的信号进行叠加，产生一个叠加信号，然后通过分析叠加信号的相位信息来实现相位同步。

物理层网络编码

        物理层网络编码是一种将两个或多个相位不同的信号进行叠加的技术。这种技术的基本原理是将两个或多个信号的振幅和相位进行适当的调整，然后将它们进行叠加，产生一个叠加信号。通过这种方式，我们可以将两个或多个信号的信息进行融合，从而提高信号的传输效率和可靠性。

相位同步算法

         相位同步算法是一种用来实现两个或多个相位不同的信号同步的技术。这种技术的基本原理是通过分析信号的相位信息来实现相位同步。具体来说，我们需要对接收到的信号进行解调，然后提取出信号的相位信息。接着，我们可以通过比较不同信号的相位信息来计算它们的相位差。最后，我们可以通过调整信号的相位来消除相位差，从而实现相位同步。

        基于物理层网络编码的相位同步算法的原理是将两个或多个相位不同的信号进行叠加，产生一个叠加信号。然后，我们将这个叠加信号进行解调，提取出信号的相位信息。接着，我们可以通过比较不同信号的相位信息来计算它们的相位差。最后，我们可以通过调整信号的相位来消除相位差，从而实现相位同步。

       基于物理层网络编码的相位同步算法涉及到的公式比较多，下面我们只列举其中一些关键的公式：

信号叠加公式：s(t)=∑i=1n​Ai​(t)cos(ωi​t+φi​(t))

解调公式：y(t)=s(t)cos(θ(t))=∑i=1n​Ai​(t)cos(ωi​t+φi​(t))cos(θ(t))

相位提取公式：φ=atan2(ℑ(y),ℜ(y))

相位差计算公式：Δφ=atan2(ℑ(y1​−y2​),ℜ(y1​−y2​))

相位调整公式：φ1​=φ0​+Δφ

       其中，s(t)表示叠加后的信号，Ai​(t)和φi​(t)分别表示第i个信号的振幅和相位，ωi​表示第i个信号的角频率，θ(t)表示解调角度，y(t)表示解调后的信号，ℑ(y)和ℜ(y)分别表示y(t)的虚部和实部，φ表示信号的相位，Δφ表示两个信号的相位差，φ0​表示参考信号的相位，φ1​表示需要调整相位的信号的相位。

       基于物理层网络编码的相位同步算法是一种利用物理层网络编码技术来实现相位同步的方法。这种算法通过将两个或多个相位不同的信号进行叠加，然后通过对叠加后的信号进行解调和分析来计算它们的相位差，并最终通过调整信号的相位来实现相位同步。这种算法具有较高的可靠性和传输效率，因此在通信领域具有广泛的应用前景。

4.部分核心程序

%数据长度
Len    = 504;
%网络数据包长度
Npkt   = 1000;  
%网络译码迭代次数
Niter  = 5;    
per    = randperm(2*Len);
SNRs   = [0:2:12];
ij     = 0;
    
for i = SNRs
    i
    sigma = 1/sqrt(0.5*10^(i/10));
    Error = 0;
    ij    = ij+1;
    for k = 1:Npkt
        %QPSK
        Id     = round(rand(1,Len));%I路
        Qd     = round(rand(1,Len));%Q路
        %网络编码
        Id_enc = func_enc(Id,per);
        Qd_enc = func_enc(Qd,per);
        Id_enc2= 1-2*Id_enc;
        Qd_enc2= 1-2*Qd_enc;
        Rec_ref= Id_enc2+Qd_enc2;
        
        theta1 = pi/6;
        Id_enc2= Id_enc2.*exp(-sqrt(-1)*theta1)+sigma*randn(1,2*Len);
        Qd_enc2= Qd_enc2.*exp(-sqrt(-1)*theta1)+sigma*randn(1,2*Len);
        %通过干扰
        Rec0   = Id_enc2  + Qd_enc2; 
        %接收
        %MLE进行相位估计
        if k <= 10
           thest0  = atan(sum(imag(conj(Rec_ref).*Rec0))/sum(real(conj(Rec_ref).*Rec0))); 
           thest   = thest0;
        else
           %相位跟踪
           Rec   = Rec0.*exp(sqrt(-1)*thest);
           err   = real(mean(Rec0-Rec));
           C1    = 0.00015;
           thest = thest+C1*err;
        end
 
        Rec    = Rec0.*exp(-sqrt(-1)*thest);
        h      = func_H(Id,per);
        Y      = func_dec(Rec,h,1,1,sigma,Niter);
        Error  = Error + sum(abs(mod(Id+Qd,2) - Y));
    end
    ber(ij) = Error/Npkt/Len;
end
    
figure;
semilogy(SNRs,ber,'b-o')
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER ');
grid on
save R1.mat SNRs ber