MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
简介: 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。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

image.png

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

```% 循环处理输入数据
for t = [1:size(Xi,2)/len] % 对于每一个符号
% 提取当前符号对应的比特序列
x = Xi(len(t-1)+1:lent);

% 查找并映射比特序列到信号空间
Xt = func_LUT(x,Nt,Wbit);

% 更新发送信号的协方差矩阵
St = Scm*Xt;

% 传输和接收过程
Sigma = 10^(-SNR/10); % 根据信噪比计算噪声方差

% 生成复高斯白噪声
AWGN = sqrt(Sigma/2)*randn(Nr,Nt) + 1i*sqrt(Sigma/2)*randn(Nr,Nt);

% 接收信号
Yt = H*St + AWGN;

% 调用接收器函数处理接收信号
Yout = receiver(Nt, Wbit, Yt, Ycm);

% 将解码的结果拼接到已接收的数据字符串中
Rec = strcat(Rec,Yout);

% 更新发送信号和接收信号的矩阵
Scm = St;
Ycm = Yt;

end
% 将接收到的字符串转换成二进制数组
Yout = Rec - '0';
end
mama167

```

4.算法理论概述
差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)是一种应用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)通信系统的信号传输技术。DMS利用空间域中的不同天线来传输不同的符号序列,同时通过差分编码来实现信号的解调。

4.1 空间调制原理
空间调制是一种特殊的MIMO传输技术,它不仅利用了信号的幅度和相位信息,还利用了发送天线的选择作为额外的信息维度。在空间调制中,每次仅激活一个天线用于发射信号,而其他天线保持静默。发送天线的选择和发送符号共同构成了一个复合符号。差分空间调制(DMS)是一种特殊的空间调制方案,它使用差分编码来传输信息。在DMS中,发送天线的选择和发送符号的变化都携带信息,但不需要信道估计就能解码。这种特性使得DMS在快速衰落信道中表现良好,因为它不需要精确的CSI。

4.2 发送端模型
假设发送端有Nt个天线,接收端有Nr个天线。在一个给定的时间间隔t,仅有一个天线n(t)被激活,该天线发送符号s(t)。符号s(t)从一个确定的调制集M中选取。在差分空间调制中,发送的符号不是直接由当前的符号决定,而是由当前符号和前一时刻的符号之间的差异决定。因此,实际发送的符号可以表示为:

image.png

4.3 接收端模型
在接收端,接收到的信号可以表示为:

image.png

其中h(n(t),t)是第n(t)个天线在时间t的信道增益,z(t)是加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise, AWGN)。

   差分解调的关键在于利用接收到的信号来估计差分符号Δs(t)和发送天线n(t)。这通常通过比较相邻时间间隔的接收信号来实现。设y(t)和y(t−1)分别是当前时间和前一时间间隔的接收信号,则差分解调器可以表示为:

image.png

   差分空间调制是一种有效的MIMO传输技术,它结合了空间调制的优势和差分编码的鲁棒性。通过合理的设计和优化,DMS能够在多种无线信道条件下提供良好的性能。DMS特别适用于那些难以获取准确信道状态信息的应用场景,例如高速移动通信系统和卫星通信系统。
相关实践学习
MySQL基础-学生管理系统数据库设计
本场景介绍如何使用DMS工具连接RDS,并使用DMS图形化工具创建数据库表。
相关文章
|
6天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如"How are you"、"I am fine"、"I love you"等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
4月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
215 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
4月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
139 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
4月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
105 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
7月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
7月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
7月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
|
7月前
|
供应链 算法
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)