MATLAB实现AWGN信道最大似然信噪比估计与克拉美罗下界分析

资 源 简 介

本项目使用MATLAB仿真AWGN信道下的信噪比估计系统，通过最大似然算法实现信号与噪声功率的分离计算，结合克拉美罗下界进行理论性能验证，并采用蒙特卡洛方法评估估计精度。

详 情 说 明

基于最大似然与克拉美罗下界的AWGN信道信噪比估计系统仿真

项目介绍

本项目为MATLAB实现的AWGN（加性高斯白噪声）信道信噪比估计系统仿真平台。系统采用最大似然估计算法实现信号与噪声功率的分离估计，并通过蒙特卡洛随机仿真验证估计器的统计性能。项目核心在于分析估计方差与克拉美罗下界（CRB）的吻合程度，评估估计方法的有效性和渐进无偏性，为通信系统参数估计提供理论依据和性能验证工具。

功能特性

• 精确估计：基于最大似然估计理论实现信噪比的精确计算
• 性能验证：通过蒙特卡洛仿真分析估计器的偏差、均方误差等统计特性
• 理论对比：将估计方差与克拉美罗下界进行对比验证
• 灵活配置：支持信号参数、噪声参数和仿真配置的可调节设置
• 多调制支持：可选BPSK、QPSK等多种基带信号调制方式
• 可视化分析：提供估计分布直方图、性能曲线等多种结果可视化

使用方法

1. 配置仿真参数：设置信号幅度、载波频率、采样率、信号长度等信号参数
2. 设定噪声特性：输入加性高斯白噪声方差或噪声功率密度
3. 配置估计参数：设定蒙特卡洛仿真次数（如10^4次）和信噪比测试范围（如-10dB至20dB）
4. 选择调制方式：根据需求选择BPSK、QPSK等基带信号模型
5. 运行仿真：执行主程序开始信噪比估计性能分析
6. 查看结果：分析输出的估计值、误差统计、性能图表和验证数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整仿真流程，实现了从信号模型构建、加性高斯白噪声信道仿真、最大似然信噪比估计到性能分析的整套功能。具体包含参数初始化、蒙特卡洛仿真循环控制、估计算法执行、克拉美罗下界理论计算、统计性能评估以及结果可视化输出等核心模块，确保用户可通过单一入口完成整个信噪比估计系统的性能验证工作。