1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
256QAM是一种高阶调制方式，星座图中有256个星座点，每个星座点对应 8 比特信息。传统的 256QAM 采用均匀分布。通过改变改变星座图不同位置符号出现的概率，让外圈星座点出现频率降低，有利于减小平均功率，相当于增加了最小欧氏距离，从而有更好的传输性能。这就是我们所说的概率星座整形（PCS）了。
4.部分源码
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for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
rng(i+j)
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end
v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:);
for k=1:dims
if x1(j,k) >= tmps(2,k)
x1(j,k) = tmps(2,k);
end
if x1(j,k) <= tmps(1,k)
x1(j,k) = tmps(1,k);
end
end
for k=1:dims
if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
v1(j,k) = tmps(2,k)/2;
end
if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
v1(j,k) = tmps(1,k)/2;
end
end
end
gb1(i)=gbest1
end
figure;
plot(gb1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
VV = g1;
save PSO_OPT.mat gb1 VV
0X_078m
---
