之前利用了差分解调结合循环相关运算完成了CCSK软扩频解调,那么能不能直接利用相关来完成解调呢?这是不是异想天开?上一篇文章对两种方式进行了特点分析,于是有了本文的仿真内容。因为有了之前的样本程序,那么就可以投喂给AI,看看AI能否根据本人的要求写出对应的仿真程序。先一起来看豆包的表现吧,确实给出了纯理论的仿真程序。历经一个月时间,终于让大家等到了续篇,这篇内容非常震撼,原来这种新的解调算法居然有这么好的性能!

可喜的是能够正确运行,那就继续看代码吧。豆包这么聪明了吗?其实远远没有大家看到的这么简单,最开始给出的程序有错误,纠正了三次以后有了可以运行的程序,但仅仅限于理论仿真。继续看代码!
%% 3. 预生成所有循环移位的MSK波形模板
template_bank = zeros(N, N*Fs);
for shift = 0:N-1
seq = circshift(base_code, shift);
wave = msk_mod(seq, Fs);
template_bank(shift+1, :) = wave;
end
%% 4. 仿真
SER = zeros(size(EbN0));
for snr_idx = 1:length(EbN0)
ebno = EbN0(snr_idx);
err = 0;
for sym = 1:sim_symbols
tx_shift = randi([0, N-1]);
tx_seq = circshift(base_code, tx_shift);