WRELAX多径时延估计算法的MATLAB实现

WRELAX算法可用于多径时延估计，该代码是WRELAX算法的MATLAB实现。

clear all;
j_sqrt=sqrt（-1）;
% 采样间隔是10us
Fs=160*1e6;
Ts=1/Fs;
% 码元间隔
Fb=10*1e6;
Tb=1/Fb;
% 一个码元采样点数16
N_sample=Fs/Fb;
% 载波速率
fc=100*1e6;
% 时间范围，码元长度为N;
N=64;
t=0:Ts:N*Tb-Ts;
lent=length（t）;
a=2*round（rand（1N））-1;
% 码元的幅度为1
A=1;
a_sample=repmat（aN_sample1）;
a_sample_reshape=reshape（a_sample1lent）;
% bpsk信号
u_bpsk=A*a_sample_reshape.*cos（2*pi*fc*t）;
s=u_bpsk;


delay1 = 0; delay2 = 20; delay3 = 40; delay4 = 60;
p1 = 0.8;   p2 = 0.6;    p3 = 0.4;    p4=0.2;
gain1 = sqrt（p1）*abs（randn（1N） + i*randn（1N））;
gain2 = sqrt（p2）*abs（randn（1N） + i*randn（1N））;
gain3 = sqrt（p3）*abs（randn（1N） + i*randn（1N））;
gain4 = sqrt（p4）*abs（randn（1N） + i*randn（1N））;
for k = 1:N
   for kk=1:N_sample
      index=（k-1）*N_sample+kk;
      ggain1（1index）=gain1（1k）;
      ggain2（1index）=gain2（1k）;
      ggain3（1index）=gain3（1k）;
      ggain4（1index）=gain4（1k）;
   end
end
y0 = s;
for k=1:N*N_sample 
   y1（1k） = y0（1k）*sqrt（p1）*ggain1（1k）;
end
y1;
for k

 属性            大小     日期    时间   名称
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