m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真

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

基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术，旨在寻找最优解，以准确估计通信系统中信号与噪声的比例。在通信领域，准确估计SNR对于评估系统性能、优化传输参数、设计抗干扰策略至关重要。

通过上述过程，遗传算法能够逐渐逼近真实的SNR值，尤其是在面对复杂信道条件和高噪声环境下，传统方法难以准确估计的情况。此方法的灵活性和全局搜索能力使其成为处理非线性、非凸优化问题的有效工具。

3.MATLAB核心程序

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while gen < MAXGEN;   

      [gen,ij]

      Pe0 = 0.9995;

      pe1 = 0.0005;

      FitnV=ranking(Objv);    

      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    

      Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   

      Selch=mut( Selch,pe1);   

      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   

      for a=1:1:NIND  

          X           = phen1(a);

          %计算对应的目标值

          [epls]      = func_obj(X);

          E           = epls;

          JJ(a,1)     = E;

      end

      IDX = find(JJ > 100000000);

      JJ(IDX)=[];

      Objvsel=(JJ);    

      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   

      gen=gen+1;

      Error(gen) = mean(JJ);

      [VV,II]    = min(JJ);

end

figure;

plot(SNRs,SNRs);

hold on

plot(SNRs,SNRest,'r-o');

xlabel('SNR');

ylabel('SNR估计值');

grid on

legend('SNR真实值','基于GA的SNR估计值');

figure;

plot(SNRs,RMSE2,'r-o');

xlabel('SNR');

ylabel('RMSE');

grid on

0X_062m