m基于matlab的MIMO信道容量分析,对比了不同天线数量;非码本预编码SVD,GMD;码本预编码DFT,TxAA以及空间分集

简介: m基于matlab的MIMO信道容量分析,对比了不同天线数量;非码本预编码SVD,GMD;码本预编码DFT,TxAA以及空间分集

1.算法概述
·MIMO信道容量

平均功率分配的MIMO信道容量:通过Matlab仿真在加性高斯白噪声情况下的SISO (11)、SIMO(16)、MISO(41)、MIMO(33)、MIMO(4*4)系统的信道容量进行分析。

·关于空间复用

主要通过基于码本的预编码技术和非码本的预编码技术:

码本的预编码技术:基于TxAA模式的码本、基于DFT的码本

这里主要涉及到码本的设计,

非码本的预编码技术:SVD,GMD,UCD技术。

·把空间分集

SFBC和FSTD-SFBC。就是空频编码和频率切换分集与空频编码结合的,对这两种方式进行仿真。

整个系统的设计流程:

·步骤一:

对不同的天线数目的MIMO系统进行仿真,主要包括:

SISO (11)、SIMO(14)、MISO(41)、MIMO(22)、MIMO(4*4),对上面的五个部分进行仿真,获得系统的信道容量进行仿真。

·步骤二:

空间复用,在步骤一的基础上,选择性能较好的一组仿真环境,然后在此基础上,进行基于非码本的预编码和基于码本的预编码。分别进行性能对比分析。

非码本的预编码:SVD,GMD;

码本的预编码:DFT,基于TxAA模式的码本;

·步骤三:

空间分集,重点仿真2发一收的SFBC(空频编码)和FSTD-SFBC(频率切换分集与空频编码),对两种方式进行仿真。

1步骤一:对不同的天线数目的MIMO系统进行仿真:

主要包括:SISO (11)、SIMO(14)、MISO(41)、MIMO(22)、MIMO(4*4),对上面的五个部分进行仿真,获得系统的信道容量进行仿真。

2.仿真效果预览
matlab2010b仿真

1步骤一:对不同的天线数目的MIMO系统进行仿真:

主要包括:SISO (11)、SIMO(14)、MISO(41)、MIMO(22)、MIMO(4*4),对上面的五个部分进行仿真,获得系统的信道容量进行仿真。

得到的仿真结果如下所示:
1.png
2.png

2步骤二:空间复用:

在步骤一的基础上,选择性能较好的一组仿真环境,然后在此基础上,进行基于非码本的预编码和基于码本的预编码。分别进行性能对比分析。

非码本的预编码:SVD,GMD;

码本的预编码:DFT,基于TxAA模式的码本;

2.1破零均衡,MMSE均衡

3.png

·SVD分解的预编码

4.png

·GMD分解的预编码

5.png

3码本的预编码:DFT,基于TxAA模式的码本;

·DFT码本

6.png

·TxAA码本

7.png

空间分集:

仿真2发一收的SFBC(空频编码)和FSTD-SFBC(频率切换分集与空频编码),对两种方式进行仿真。

3.1 SFBC(空频编码)

8.png

3.2 FSTD-SFBC(频率切换分集与空频编码)

9.png

3.MATLAB部分代码预览

%OFDM参数
fs1         = 1e6;               %OFDM采样频率
fs2         = 0.8e6;               %OFDM采样频率
Num_Carrier = 128;               %子载波个数
GIlen       = 160;               %保护间隔长度
CPlen       = GIlen - Num_Carrier;     %循环前缀长度
fm          = 66;                %频偏
d           = 1;                 %时偏
M           = 6;                 %多径数量
Stime       = 1000;
 
for i = 1:length(SNR)
    BER_sum = 0;
    for k = 1:Stime
        i
        k
        %产生随机的BPSK信号
        X   = 2*randint(1,Num_Carrier) - 1;     
        S_receive2 = func_FSTD_SFBC(X,SNR(i),fm,d,M,fs1,fs2,Num_Carrier,GIlen,CPlen);
        [bit,ratio]= biterr((X+1)/2,S_receive2); 
        BER_sum = BER_sum + ratio;
    end
    
    BER(i) = BER_sum/Stime;
end
01-43m
相关文章
空心电抗器的matlab建模与性能仿真分析
空心电抗器是一种无铁芯的电感元件,通过多层并联导线绕制而成。其主要作用是限制电流、滤波、吸收谐波和提高功率因数。电抗器的损耗包括涡流损耗、电阻损耗和环流损耗。涡流损耗由交变磁场引起,电阻损耗与电抗器半径有关,环流损耗与各层电流相关。系统仿真使用MATLAB2022a进行。
|
21天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
基于MIMO系统的PE-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
本文介绍了基于交替最小化(AltMin)算法的混合预编码技术在MIMO系统中的应用。通过Matlab 2022a仿真,展示了该算法在不同信噪比下的性能表现。核心程序实现了对预编码器和组合器的优化,有效降低了硬件复杂度,同时保持了接近全数字预编码的性能。仿真结果表明,该方法具有良好的鲁棒性和收敛性。
34 8
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
48 3
|
20天前
|
算法 数据安全/隐私保护
数字通信中不同信道类型对通信系统性能影响matlab仿真分析,对比AWGN,BEC,BSC以及多径信道
本项目展示了数字通信系统中几种典型信道模型(AWGN、BEC、BSC及多径信道)的算法实现与分析。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览图、部分核心代码及完整版带中文注释的源码和操作视频。通过数学公式深入解析各信道特性及其对系统性能的影响。
|
2月前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
2月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术,通过空间域的不同天线传输符号序列,并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端,每次仅激活一个天线发送符号;在接收端,通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色,尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于BP神经网络的CoSaMP信道估计算法matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
本文介绍了基于Matlab 2022a的几种信道估计算法仿真,包括LS、OMP、NOMP、CoSaMP及改进的BP神经网络CoSaMP算法。各算法针对毫米波MIMO信道进行了性能评估,通过对比不同信噪比下的均方误差(MSE),展示了各自的优势与局限性。其中,BP神经网络改进的CoSaMP算法在低信噪比条件下表现尤为突出,能够有效提高信道估计精度。
54 2
|
2月前
|
数据采集 算法 5G
基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
该研究采用MATLAB 2022a仿真大规模MIMO系统中的信道估计,利用压缩感知技术克服传统方法的高开销问题。在稀疏信号恢复理论基础上,通过CoSaMP等算法实现高效信道估计。核心程序对比了LS、OMP、NOMP及CoSaMP等多种算法的均方误差(MSE),验证其在不同信噪比下的性能。仿真结果显示,稀疏CoSaMP表现优异。
66 2
|
2月前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码以及BCH码
本程序系统基于BP译码的LDPC误码率MATLAB仿真,分析不同码长、码率、信道对译码性能的影响,并与卷积码、Turbo码及BCH编译码进行对比。升级版增加了更多码长、码率和信道的测试,展示了LDPC码的优越性能。LDPC码由Gallager在1963年提出,具有低复杂度、可并行译码等优点,近年来成为信道编码研究的热点。程序在MATLAB 2022a上运行,仿真结果无水印。
61 0
|
3月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
SCM信道模型和SCME信道模型的matlab特性仿真,对比空间相关性,时间相关性,频率相关性
该简介展示了使用MATLAB 2022a进行无线通信信道仿真的结果,仿真表明信道的时间、频率和空间相关性随间隔增加而减弱,并且宏小区与微小区间的相关性相似。文中介绍了SCM和SCME模型,分别用于WCDMA和LTE/5G系统仿真,重点在于其空间、时间和频率相关性的建模。SCME模型在SCM的基础上进行了扩展,提供了更精细的参数化,增强了模型的真实性和复杂度。最后附上了MATLAB核心程序,用于计算不同天线间距下的空间互相关性。
90 0

热门文章

最新文章