m基于MATLAB的上行链路MIMO关键技术的研究与性能分析

简介: m基于MATLAB的上行链路MIMO关键技术的研究与性能分析

1.算法概述

   多输入多输出(MIMO)天线技术的巨大潜力为新一代无线通信技术的研究提供了广阔的舞台。近年来,多用户的MIMO研究逐渐成为热点问题。针对多用户的MIMO,天线选择和用户选择特别值得研究,因为天线选择在获得多天线性能增益的同时又能降低系统的复杂度和成本,用户选择可以通过合理地选择部分最优的用户,有效地提高系统容量。就多用户MIMO系统中的天线选择技术和用户选择技术展开研究。具体讨论了MIMO系统天线的选择,多用户情况下MIMO系统的性能分析以及多用户和天线联合选择,并通过利用MATLAB对系统进行性能分析,通过研究得到,普通的MIMO系统,我们一般采用8*8的天线阵,作为收发天线。同时本文详细考虑了多用户情况下MIMO系统的天线选择。并对同时进行了单用户和多用户条件下系统的性能分析。

   空时编码是MIMO技术中的基本问题。信息论的研究证明了MIMO系统具有巨大的理论信道容量。研究表明,只有使用空时编码方式对传输信号进行编码,然后通过多天线发送和接收,才一能有效提高系统的信道容量。目前最具代表性的空时编码有空时块码(STBC)、分层空时码LST)和空时格码(STTC)。

  空时块码最先是又Alamouti引入的,采用了简单的两天线发分集编码方式。其实质上是将同一信息经过正交编码从两根天线上发射出去,两路信号因此具有正交性,在接收端就能够将两路独立的信号区别出来。这种STBC编码的最大的优势在于,采用简单的最大似然译码准则,可以获得完全的天线增益。Tarokh进一步将两天线TBC推广到多天线的形式,提出了通用的正交设计准则。这些STBC码可以获得完全的分集增益,并且只需要利用线性信号处理进行简单的最大似然译码。

·MIMO系统模型

   假定一个点对点的MIMO系统有N根发射天线,M根接收天线,采用离散时间的复基带线性系统模型描述,其基本的系统框图如下所示:

1.jpeg

     MIMO系统的天线选择技术的准则包括两种:以最大化多天线提供的分集增益提高传输质量;以最大化多天线提供的容量来提高传输效率。一般而言,学者进行研究的时候都着眼于其中一个目标,也有的设计方案则对这两个目标进行折中。本文主要讨论以最大化多天线提供的容量提高传输效率的准则。不管是空间分集还是空间复用,一般来说,天线选择既可以在发送端进行,也可以在接收端进行,或者收发两端同时进行天线选择。根据其在发射端或接收端的位置不同,可分为发送天线选择,接收天线选择,发送/接收天线联合选择。并且采用不同的天线选择,对MIMO系统的性能影响也是不同的。

·接收天线选择

  如图2所示,接收天线选择即从所有的接收天线中选出最合适的天线子集,也即最好的L个信噪比的天线,然后再对这些天线进行空时解码及信号处理,处理方式有最大合并比,等增益合并。

2.jpeg

假定一个平坦衰落的信道模型,信道矩阵H的各系数独立同分布,服从均值为零,方差为1/2的复高斯随机变量。发射端采用等功率发射信号,接收端的盯链路不止一条,且噪声为加性高斯白噪声,接收天线选择的目标是通过一定的选择算法,尽量使信道容量的最大化。

    发送天线选择的系统原理图,如3所示。

3.jpeg

   发送天线选择就是在发射端选出适当的发送天线子集,来使得对系统容量有最大的贡献。它需要一个来自接收端的反馈,以此作为发射天线选择的其中一个重要的依据圈,这是与接收天线选择的最大不同之处。

·发送/接收联合天线选择

    发送/接收联合天线选择,就是在发送端和接收端同时进行天线选择,如图4所示,有两条反馈回路来保证反馈信息的及时获取。

4.jpeg

2.仿真效果预览
2022a版本仿真结构如下:

5.png
6.png

3.MATLAB部分代码预览

nr_V = [1 2 4 8];
 
N0 = 1e-4;
B  = 1;
Iteration = 1e4; 
 
SNR_V_db = [-10:3:20];
SNR_V    = 10.^(SNR_V_db/10);
 
color = ['b';'r';'g';'k'];
notation = ['-o';'->';'-*';'-^'];
 
for(k = 1 : 4)
    nt = nt_V(k);
    nr = nr_V(k);
    for(i = 1 : length(SNR_V))
        Pt = N0 * SNR_V(i);
        for(j = 1 : Iteration)
            H = random('rayleigh',1,nr,nt);
            [S V D] = svd(H);
            landas(:,j)  = diag(V);
            [Capacity(i,j) PowerAllo] = WaterFilling_alg(Pt,landas(:,j),B,N0);
        end
    end
 
    f1 = figure(1);
    hold on
    plot(SNR_V_db,mean(Capacity'),notation(k,:),'color',color(k,:))
    hold on
    [y,x] = hist(reshape(landas,[1,min(nt,nr)*Iteration]),100);
    plot(x,y/Iteration,'color',color(k,:));
    clear landas
end
f1 = figure(1)
legend_str = [];
for( i = 1 : length(nt_V))
    legend_str =[ legend_str ;...
        {['nt = ',num2str(nt_V(i)),' , nr = ',num2str(nr_V(i))]}];
end
01-20m
相关文章
|
11天前
|
开发框架 算法 .NET
基于ADMM无穷范数检测算法的MIMO通信系统信号检测MATLAB仿真,对比ML,MMSE,ZF以及LAMA
简介:本文介绍基于ADMM的MIMO信号检测算法,结合无穷范数优化与交替方向乘子法,降低计算复杂度并提升检测性能。涵盖MATLAB 2024b实现效果图、核心代码及详细注释,并对比ML、MMSE、ZF、OCD_MMSE与LAMA等算法。重点分析LAMA基于消息传递的低复杂度优势,适用于大规模MIMO系统,为通信系统检测提供理论支持与实践方案。(238字)
|
22天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
139 14
|
11天前
|
编解码 资源调度 物联网
正交时频空间(OTFS)调制技术:理论基础与性能分析
正交时频空间(OTFS)调制技术在延迟-多普勒域进行信号设计,有效应对高多普勒、短包传输等5G挑战。相比传统OFDM,OTFS通过全时频分集和信道硬化,显著提升高速移动场景下的鲁棒性与分集增益,仿真显示其在BLER性能上可获得3-4dB SNR增益,尤其适用于车联网、物联网等应用场景。
167 0
正交时频空间(OTFS)调制技术:理论基础与性能分析
|
22天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 运维
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)
103 10
|
17天前
|
canal 算法 vr&ar
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究(Matlab代码实现)
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
|
22天前
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
【电缆】中压电缆局部放电的传输模型研究(Matlab代码实现)
【电缆】中压电缆局部放电的传输模型研究(Matlab代码实现)
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【微电网调度】考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究(Matlab代码实现)
【微电网调度】考虑需求响应的基于改进多目标灰狼算法的微电网优化调度研究(Matlab代码实现)
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
196 0
|
17天前
|
传感器 资源调度 算法
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)
189 0

热门文章

最新文章

下一篇
oss教程