1.算法運行效果圖預覽
(完整程序運行後無水印)
2.算法運行軟件版本
Matlab2024b/Matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代碼包含詳細中文註釋和操作步驟視頻）
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%MPA譯碼
LLR = func_scma_MPA(y,DCB,No,Niter,F);
% 對輸入信號x進行維度重排，將第2維與第1維交換，第3維不變
xs = permute(x, [2 1 3]);
x1 = xs(:,:,1);% 提取重排後信號的第一頁數據，存儲在x1中
x2 = xs(:,:,2);% 提取重排後信號的第二頁數據，存儲在x2中
X = [x1;x2];
r = de2bi(X, log2(M), 'left-msb');% 將X中的元素轉換為二進制，存儲在r中，
data = zeros(log2(M)*N, numTx*V);
for kk = 1:numTx*V% 遍歷每個用户
% 對r進行下采樣操作，將結果重塑為列向量，存儲在data的對應列中
data(:,kk) = reshape(downsample(r, numTx*V, kk-1).',[],1);
end
% 將對數似然比LLR轉換為二進制數據，小於等於0的為0，大於0的為1
datadec = reshape((LLR <= 0), [log2(M) N*numTx*V]).';
datar = zeros(log2(M)*N, numTx*V);
for kk = 1:numTx*V% 遍歷每個用户
datar(:,kk) = reshape(downsample(datadec, numTx*V, kk-1).',[], 1);
end
err = sum(xor(data, datar));
Nerr(:,u) = Nerr(:,u) + err.';
Nbits(:,u) = Nbits(:,u) + log2(M)*N;
end
%計算誤碼率
BER(:,u) = Nerr(:,u)./Nbits(:,u);
01_216m4.算法理論概述
多輸入多輸出（MIMO）技術通過在發射端和接收端使用多個天線，能夠顯著提高無線通信系統的容量和可靠性。空時分組碼（STBC）是一種常用的 MIMO編碼技術，它可以在不增加帶寬的情況下提供發射分集增益。最大似然（ML）檢測是一種最優的檢測算法，但計算複雜度較高。消息傳遞算法（MPA）作為一種迭代算法，能夠在可接受的複雜度下接近 ML 檢測的性能。
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