Matlab 环境反向散射通信系统的实现

我从研究论文中为最大似然检测器开发了Matlab代码。我的问题是代码正在运行，但我的BER曲线不正确，即，我的BER值有时会减小或增大。这篇论文的标题是《半相干检测与性能》 环境后向散射系统分析“。请提前感谢。还附加了算法的图像

`clc；
清除所有；
全部关闭；
%初始化
Nw=1；%噪声方差
M=50；%标签的符号周期
Mt=4；%训练符号
al=0.5；%alpha是标签系数
L=1000；
N_mc=10^6；
N=50；%s（n）的连续样品
RCD=0.5；%相对通道差异。
SNRdB=0:5:20；
%来源
sn=sqrt（1/2）*（randn（1，L）+1i*randn（1，L））；
Ps=1；%射频源信号功率
%渠道
hst=sqrt（1/2）*（randn（1，L）+1i*randn（1，L））；
hsr=sqrt（1/2）*（randn（1，L）+1i*randn（1，L））；
vn=10；%高温气冷堆的var
htr=sqrt（vn/2）*（randn（1，L）+1i*randn（1，L））；
wn=sqrt（1/2）*（randn（1，L）+1i*randn（1，L））；
ho=高铁；
ho_abs=sqrt（总和（abs（ho）^2））；
h1=（高铁）+（铝*（高铁。*高铁））；
h1_abs=sqrt（总和（abs（h1）^2））；
%阈值
二氧化硫=（（ho_abs）^2*Ps）+Nw；%四茂广场
s12=（（h1_abs）^2*Ps）+Nw；%西格玛广场
ThCG=（（N*so2*s12）/（s12-so2））*对数（s12/so2）；%复高斯最优检测器的阈值。
%读取器
I=眼睛（N）；
vn_yo=so2*I；
y_-Ho=sqrt（vn_-yo/2）。*（randn（N，N）+1i*randn（N，N））；%矩阵
vn_y1=s12*I；
y_H1=sqrt（vn_y1/2）。*（randn（N，N）+1i*randn（N，N））；%矩阵
y_bar_H1=诊断（y_H1）；
y_bar_Ho=诊断（y_Ho）；
z=标准值（y_bar_H1）；
Z=Z^2；
Nid=1000；%错误位决定的数量
对于i=1：长度（SNRdB）
errcnt=0；
bitcnt=0；
而errcnt1/2）；
如果d==1
y_bar_H1=诊断（y_H1）；
结束
如果d==0
y_bar_Ho=诊断（y_Ho）；
结束
如果so2>s12
如果Z>ThCG
dhat=0；
其他的
dhat=1；
Z>ThCG的结束百分比
其他的
如果Z

`clc;
clear all;
close all;

% Initialization


Nw = 1; % noise variance
M = 50 ; % symbol period of the tag
Mt = 4; % training symbols 
al = 0.5 ; % alpha is tag coefficient
L = 1000;
N_mc = 10^6;
N = 50; % comsecutive samples of s(n)
RCD = 0.5;% Relative channel difference.
SNRdB = 0:5:20; 

% source 
sn = sqrt(1/2)*(randn(1,L)+1i*randn(1,L));
Ps = 1; % RF source signal power


% channels
hst = sqrt(1/2)*(randn(1,L)+1i*randn(1,L));
hsr = sqrt(1/2)*(randn(1,L)+1i*randn(1,L));

vn = 10; % var of htr
htr = sqrt(vn/2)*(randn(1,L)+1i*randn(1,L));

wn =  sqrt(1/2)*(randn(1,L)+1i*randn(1,L));

ho = hsr;
ho_abs = sqrt(sum(abs(ho).^2));
h1 = (hsr)+ (al*(hst.*htr));
h1_abs = sqrt(sum(abs(h1).^2));


% Thresholds
so2 = ((ho_abs)^2*Ps)+Nw;% sigmao square

s12 = ((h1_abs)^2*Ps)+Nw; % sigma1 square

ThCG = ((N*so2*s12)/(s12-so2))*log(s12/so2); % threshold for complex gaussian optimal detector.

% Reader
I = eye(N);
vn_yo = so2*I;
y_Ho = sqrt(vn_yo/2).*(randn(N,N)+1i*randn(N,N)); % matrix

vn_y1 = s12*I;
y_H1 = sqrt(vn_y1/2).*(randn(N,N)+1i*randn(N,N)); % matrix

y_bar_H1 = diag(y_H1);
y_bar_Ho = diag(y_Ho);
z = norm(y_bar_H1);
Z = z^2;


Nid = 1000; % number of incorrect bit decisions

for i = 1:length(SNRdB)
errcnt = 0;
bitcnt = 0;
while errcnt < Nid
    d = (rand > 1/2);
        if d == 1
        y_bar_H1 = diag(y_H1);
        end

         if d == 0
            y_bar_Ho = diag(y_Ho);
         end
if so2 > s12
    if Z > ThCG
        dhat = 0; 
    else
        dhat = 1;
    end % for Z>ThCG
else
    if Z < ThCG
        dhat = 0;
    else
        dhat = 1;
    end
end

if dhat ~= d
     errcnt = errcnt+1;
end
     bitcnt = bitcnt+1;  
end
BER(i) = errcnt/bitcnt;  
end

figure
grid on;
semilogy(SNRdB, BER);
`