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?? ss_pe94.m

?? 改變不同的擴頻增益以及正弦干擾時的誤碼率仿真
?? M
字號:
%調用的子函數ss_pe94.m

function [p]=ss_Pe94(snr_in_dB, Lc, A, w0)
% [p]=ss_Pe94(snr_in_dB, Lc, A, w0)
%               SS_PE92  finds the measured error rate. The function
%               that returns the measured probability of error for the given value of
%               the snr_in_dB, Lc, A and w0.                       
snr=10^(snr_in_dB/10);
sgma=1;                                 % noise standard deviation is fixed
Eb=2*sgma^2*snr;                        % signal level required to achieve the given
                                        % signal to noise ratio
E_chip=Eb/Lc;                           % energy per chip
N=10000;                                % number of bits transmitted
% The generation of the data, noise, interference, decoding process and error
% counting is performed all together in order to decrease the run time of the
% program. This is accomplished by avoiding very large sized vectors.
num_of_err=0;
for i=1:N,
  % generate the next data bit
  temp=rand;
  if (temp<0.5),
    data=-1;
  else
    data=1;
  end;
  % repeat it Lc times, i.e. divide it into chips
  for j=1:Lc,
    repeated_data(j)=data;                                           
  end;
  % pn sequence for the duration of the bit is generated next
  for j=1:Lc,
    temp=rand;
    if (temp<0.5),
      pn_seq(j)=-1;
    else
      pn_seq(j)=1;
    end;
  end;
  % the transmitted signal is
  trans_sig=sqrt(E_chip)*repeated_data.*pn_seq;
  % AWGN with variance sgma^2
  noise=sgma*randn(1,Lc);
  % interference
  n=(i-1)*Lc+1:i*Lc;
  interference=A*sin(w0*n);
  % received signal
  rec_sig=trans_sig+noise+interference;
  % determine the decision variable from the received signal
  temp=rec_sig.*pn_seq;
  decision_variable=sum(temp);                                        
  % making decision
  if (decision_variable<0),
    decision=-1;
  else
    decision=1;
  end;
  % if it is an error, increment the error counter
  if (decision~=data),
    num_of_err=num_of_err+1;
  end;
end;
% then the measured error probability is
p=num_of_err/N;

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