使用MATLAB进行NOMA和OFDMA的模拟与对比

最新推荐文章于 2024-09-14 23:23:14 发布
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本文使用MATLAB详细介绍了NOMA和OFDMA的原理，并提供了模拟这两种多址技术的MATLAB代码，以进行性能比较和评估。

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使用MATLAB进行NOMA和OFDMA的模拟与对比

NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种常见的多址技术，用于提高无线通信系统的频谱效率和用户容量。本文将使用MATLAB模拟和比较这两种技术的性能。下面将分别介绍NOMA和OFDMA的原理，并提供相应的MATLAB源代码。

  1. NOMA（非正交多址）

NOMA是一种多址技术，通过在相同时间和频率资源上以不同的功率级别传输数据来实现多用户之间的区分。NOMA中的用户被分为两个或多个群组，每个群组中的用户使用不同的功率级别。较强的用户使用较低的功率级别，而较弱的用户使用较高的功率级别。这种不对称的功率分配使得接收端能够分辨出并解码不同的用户信号。

以下是使用MATLAB进行NOMA模拟的示例代码：

% 参数设置
num_users = 2; % 用户数量
num_symbols = 1000; % 传输的符
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【通信】非正交多址接入（NOMA）和正交频分多址接入（OFDMA）的性能对比附matlab代码
qq_59747472的博客
09-03 1822
随着移动通信的快速发展,数据流量急剧增长,频谱资源开始日益缺乏,能源消耗也在不断加大,而第五代移动通信(5G)中的非正交多址接入(NOMA)技术正是解决这些问题的关键.在NOMA技术中,通过功率域实现多用户复用并共享相同的频谱资源,在接收端采用串行干扰删除(SIC)技术实现多用户检测.由于功率复用可以区分用户,实现系统容量和频谱效率的提升,因此成为本文研究的重点. 首先,引入NOMA系统下行链路的系统模型,在此模型上以两用户为例验证了NOMA技术相较于正交频分多址接入(OFDMA)技术的性能增益,并总结了N
【MATLAB源码-第137期】基于matlab的NOMA系统和OFDMA系统对比仿真。
Matlab程序猿i的博客
02-06 3039
操作环境：1、算法描述NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。它们的设计目标是提高频谱效率、支持更多的用户、实现更高的数据传输速率，并满足不断增长的移动数据通信需求。在本文中，我们将详细探讨NOMA和OFDMA的原理、特点、优缺点以及它们在通信系统中的应用。
nomamatlab代码-Full-Duplex-NOMA:全双工NOMA
05-26
诺玛Matlab代码全双工NOMA MATLAB代码用于再现以下论文的结果： Hieu V. Nguyen，Van-Dinh Nguyen，Octavia A. Dobre，Diep N. Nguyen，Eryk Dutkiewicz和Oh-Soon Shin， “基于NOMA的全双工系统的联合电源控制和用户协会，” IEEE Transactions on Communications，第一卷。 67号11，pp.8037-8055，2019年11月。 相依性 雅利普 SDPT3 / SeDuMi / MOSEK 的MATLAB
nomamatlab代码-NOMA-SWIPT_Gradient_Newton_methods:TNDo和B.An，“下行链路协作SWIPTN
05-26
诺玛Matlab代码用于下行链路协作SWIPT NOMA系统的最优总吞吐量分析的MATLAB代码 关键点： 得出下行协作SWIPT NOMA系统总和的近似封闭式表达式（通过中断概率）。 制定无约束最大化问题，以找到返回最大瞬时系统吞吐量的最佳功率分配比。 使用的Gradient下降方法的MATLAB代码。 用于牛顿法玩具示例的MATLAB代码。 希望您对本材料有所帮助。 如果您对本文有任何意见或讨论，请告诉我。 谢谢你。 抽象的 在本文中，我们研究了在协作同时无线信息和功率传输（SWIPT）非正交多址（NOMA）系统的下行链路情况下小区中心和小区边缘用户的总吞吐量。 具体来说，我们考虑一个两用户NOMA系统，其中小区中心用户充当基于功率分配（PS）的SWIPT中继，旨在提高小区边缘用户的性能。 为了评估所考虑系统的性能，我们首先导出针对小区中心用户的中断概率（OP）的封闭式表达式和针对小区边缘用户的OP的封闭式近似表达式。 然后采用梯度体面方法，提出一种算法，该算法找到PS系数的最佳值，从而使系统的总和吞吐量最大。 借助获得的最佳PS系数，我们表明，最佳SWIPT NOMA系统为小区边
NOMA学习笔记——权重分配以及MATLAB实现
weixin_43344447的博客
03-09 1959
NOMA学习笔记——权重分配以及MATLAB实现
NOMA和OFDMA对比的matlab程序
03-19
MATLAB中的NOMA-OFDMA-SIM模拟程序可以帮助我们深入理解这两种技术的工作原理和性能差异。通常，这样的程序会包括以下几个部分： 1. **信道模型**：模拟不同的无线信道环境，如高斯白噪声、瑞利衰落或多径衰落等。 ...
基于MATLAB的NOMA与OFDMA性能对比
最新发布
07-27
MATLAB作为一种强大的数值计算与仿真工具，常被用来分析和对比这两种技术的性能表现。 NOMA的核心在于允许多个用户在同一时间和频率资源上进行共享，通过功率域多址技术实现非正交信号复用。它利用用户信道条件的...
NOMA与OFDM,noma与ofdma,matlab
09-10
在提供的文件中，"noma.m"可能是用于模拟NOMA系统的MATLAB代码，它可能包含了用户功率分配、多用户检测等关键算法的实现。而"m_sequence.m"可能是生成用于NOMA的多用户序列的代码，这些序列可能基于伪随机序列或者...
【蜂窝网络】D2D蜂窝网络功率控制仿真干扰用户的吞吐量、SINR、路径损耗计算附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-06 1346
1. 绪论设备对设备（D2D）蜂窝网络是一种新兴技术，它允许用户在蜂窝网络基础设施的帮助下直接相互通信。D2D 通信可以提供许多好处，例如减少延迟、提高能效和增加网络容量。然而，D2D 通信也可能对其他用户造成干扰，从而降低他们的吞吐量和信号干扰噪声比 (SINR)。2. 功率控制功率控制是管理 D2D 通信干扰的一种重要技术。功率控制算法可以调整 D2D 发射机的发射功率，以最小化对其他用户的干扰。有许多不同的功率控制算法，每种算法都有其各自的优点和缺点。3. 仿真。
非正交多址接入（NOMA）和正交频分多址接入（OFDMA）的性能对比【含Matlab源码 2573期】.zip
05-06
优快云海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main_v2_ber.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main_v.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 功率谱估计： 故障诊断分析： 雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合
noma系统实现代码
01-17
noma系统地代码，本代码实现的是简单的nom系统地实现。
NOMA Compared to Conventional OMA_noma_nomaofdm_OMA_
10-02
comparison between NOMA and OMA
noma
03-09
@noma NOMA是的自动依赖项协调器和代码运行器。 为什么 构建生产就绪的节点应用程序需要大量的YAK事务。 社区已尝试通过使用模板和项目生成器来解决此问题。 这对于某些项目可以很好地工作，但是在以微应用程序为中心的环境中，扩展性不是很好。 生成的代码过时，并且在更新生成器本身时永远不会保持最新。 这导致项目中的代码分歧，进而增加了维护这些项目的成本。 代码生成通常只是一次性的好处，一个快速上手的方案常常会失去其顶峰。 也许有更好的方法。 还是不，时间会证明一切。 NOMA的目的是消除大多数的YAK共享，并允许开发人员专注于编写为用户服务的代码，而不是YAK。 我们尝试针对诸如HTTP服务器和数据库连接之类的依赖关系自动进行依赖关系编排，因此与其编写如下代码，不如： import express from 'express' ; const app = expres ( ) ;
NOMA学习笔记
01-06
NOMA(非正交多址接入): （摘自《面向5G的非正交多址接入技术（NOMA）浅析》.张长青） 1.1基本原理：        在正交多址技术（OMA）中，只能为一个用户分配单一的无线资源，例如按频率分割或按时间分割，而NOMA方式可将一个资源分配给多个用户。NOMA技术的基础仍是成熟的OFMA技术，NOMA在同一个子载波，同一个OFDM符号对应的同一个资源单元上，根据不同的信号功率为多个用户使用，可达到多址接入的目的。        NOMA在发送端根据对信道传输质量的评估来分配用户发射功率的非正交发送，主动引入干扰信息。对信噪比高的信道分配较小的功率，对信噪比低的信道分配较大的功率。在接
5G非正交多址技术NOMA仿真代码
11-13
5G第五代移动通信的关键多址技术，仿真代码，非常不错。
无人机双上行链路协调 NOMA 的自适应解码机制附matlab代码
m0_60703264的博客
07-04 365
在本文中，我们提出了一种新颖的自适应解码机制（ADM），用于支持无人机（UAV）的上行链路（UL）非正交多址（NOMA）通信。具体来说，考虑到地对地链路经常不可用的恶劣无人机环境，所提出的 ADM 克服了传统 UL-NOMA 系统的挑战性问题，该系统的性能对发射器的统计信道状态信息和接收器的解码顺序敏感。为了评估 ADM 的性能，我们推导了系统中断概率 (OP) 和系统吞吐量的封闭式表达式。
【MATLAB源码-第140期】基于matlab的深度学习的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真，对比LS,MMSE,ML。
Matlab程序猿i的博客
02-19 1395
在NOMA-OFDM系统中，信道估计的目的是根据接收到的信号来估计信道的传输特性。准确的信道估计可以有效地提高数据传输的速率和可靠性。传统的信道估计方法主要包括LS、MMSE和ML等，这些方法各有优缺点，但在处理高速移动或复杂多径环境下的信道估计时，性能往往受限。深度学习是机器学习的一个分支，它通过建立、训练和测试模型来解决数据分析的问题。深度学习技术通过模仿人脑的神经网络结构来处理和分析大量数据，能够自动提取特征并进行高效的数据处理。
深入解析NOMA与OFDM结合的技术及其在5G中的应用：基于MATLAB的性能仿真与分析
m0_57781768的博客
09-14 928
为了更好地理解NOMA-OFDM系统的性能，我们可以通过MATLAB代码对其进行仿真。通过仿真，我们可以验证NOMA-OFDM在不同场景下的性能表现，如频谱效率、误码率等。在以下代码中，我们将实现一个简单的NOMA-OFDM系统仿真，包括用户功率分配、OFDM调制、以及连续干扰消除技术的实现。
Matlab实现NOMA与OFDMA性能对比仿真分析
资源摘要信息:"本资源为一个Matlab代码压缩包，用于研究和对比非正交多址接入（NOMA）和正交频分多址接入（OFDMA）的性能。NOMA和OFDMA是两种不同的无线通信技术，它们在频谱利用率、系统容量以及用户接入方式等方面...
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