1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的高斯白噪声信道（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法是一种利用生物进化原理进行全局优化的技术，旨在寻找最优解，以准确估计通信系统中信号与噪声的比例。在通信领域，准确估计SNR对于评估系统性能、优化传输参数、设计抗干扰策略至关重要。
通过上述过程，遗传算法能够逐渐逼近真实的SNR值，尤其是在面对复杂信道条件和高噪声环境下，传统方法难以准确估计的情况。此方法的灵活性和全局搜索能力使其成为处理非线性、非凸优化问题的有效工具。
3.MATLAB核心程序
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while gen < MAXGEN; [gen,ij]Pe0 = 0.9995;pe1 = 0.0005; FitnV=ranking(Objv); Selch=select('sus',Chrom,FitnV); Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0); Selch=mut( Selch,pe1); phen1=bs2rv(Selch,FieldD); for a=1:1:NIND X = phen1(a);%计算对应的目标值[epls] = func_obj(X);E = epls;JJ(a,1) = E;end IDX = find(JJ > 100000000);JJ(IDX)=[];Objvsel=(JJ); [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel); gen=gen+1; Error(gen) = mean(JJ);[VV,II] = min(JJ);
end
figure;
plot(SNRs,SNRs);
hold on
plot(SNRs,SNRest,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('SNR估计值');
grid on
legend('SNR真实值','基于GA的SNR估计值');
figure;
plot(SNRs,RMSE2,'r-o');
xlabel('SNR');
ylabel('RMSE');
grid on
0X_062m
