通过Matlab来实现MIMO-FBMC（多输入多输出-滤波器组多载波）系统是一个涉及通信原理、信号处理和矩阵运算的有挑战性任务。
MIMO-FBMC结合了MIMO技术的空间复用优势和FBMC波形的高频谱效率、低带外泄漏特性，是未来无线通信（如6G）的候选技术之一。
实现步骤与核心代码思路
由于完整的MIMO-FBMC仿真代码相当庞大，我将分模块阐述其核心实现步骤和对应的Matlab代码思路。你需要安装MATLAB及其Communications Toolbox和Signal Processing Toolbox。
1. 系统参数设置
首先定义系统的基本参数，包括子载波数量、符号数、滤波器类型、天线配置等。
% 基本FBMC参数
N = 1024; % 子载波数量
L = 8; % 过采样因子
Ts = 1; % 采样间隔
T = N * Ts / L; % 符号周期
numFBMCSymbols = 4; % 要传输的FBMC符号帧数
numSymbols = 100; % 每子载波传输的符号数 (OQAM)
% MIMO参数
Nt = 2; % 发射天线数
Nr = 2; % 接收天线数
% 调制参数 (OQAM)
modOrder = 4; % 4-QAM
% 滤波器参数 (例如，PHYDYAS滤波器)
K = 4; % 重叠因子
filterType = 'PHYDYAS';
2. 生成FBMC调制器/解调器对象
Matlab可能没有专门的FBMC工具箱，但你可以使用comm.OQAMModulator和comm.OQAMDemodulator System object，或者自己实现原型滤波器（如PHYDYAS滤波器）。
% 生成PHYDYAS原型滤波器系数
function prototypeFilter = generatePHYDYASFilter(K, N)
n = 0:(K*N-1);
% PHYDYAS滤波器系数 (近似)
F = zeros(1, K*N);
for k = 1:K
F = F + (-1)^(k-1) * A_k(k) .* sin(pi * n / (K*N));
end
prototypeFilter = F / max(F); % 归一化
end
% 初始化滤波器 (示例)
prototypeFilter = generatePHYDYASFilter(K, N);
3. OQAM调制与帧结构
FBMC使用偏移正交幅度调制（OQAM），实部和虚部在时间和频率上错开半个符号/子载波。
% 生成随机二进制数据
dataBits = randi([0, 1], N, numSymbols, Nt); % 为每个发射天线生成数据
% QAM调制 (首先进行QAM调制，然后分离I/Q并引入时域偏移)
qamModulated = qammod(dataBits, modOrder, 'InputType', 'bit', 'UnitAveragePower', true);
% 将复QAM符号分解为I路和Q路，并为Q路引入半个符号周期的延迟
% ... (具体OQAM映射逻辑需要实现)
4. 合成滤波器组 (发射端)
对每个天线的OQAM符号流进行综合滤波（IFFT + 多相滤波），生成时域信号。
% 为每个发射天线生成FBMC信号
txSignals = zeros(length(prototypeFilter) + (numSymbols*N/2), Nt); % 初始化，考虑帧长和滤波器长度
for txAnt = 1:Nt
% 对每个天线的频域OQAM符号进行处理
for symIdx = 1:numSymbols
% 对当前符号块进行N点IFFT
timeBlock = ifft( oqamSymbolsMatrix(:, symIdx, txAnt) ) * sqrt(N);
% 多相滤波（或使用高效卷积实现）
% 将时间块与原型滤波器的多相分量进行卷积/叠加
% ... (具体实现滤波操作)
% 重叠相加（Overlap-Add）合成连续时域信号
startIndex = (symIdx-1)*N/2 + 1; % OQAM时间偏移
txSignals(startIndex:startIndex+length(timeBlock)-1, txAnt) = ...
txSignals(startIndex:startIndex+length(timeBlock)-1, txAnt) + filteredBlock;
end
end
5. MIMO信道与预编码（可选）
信号通过MIMO信道。你可以选择简单的瑞利衰落信道，或更复杂的毫米波信道模型。还可以加入预编码（如ZF, MMSE）来改善性能。
% 生成MIMO信道 (例如，瑞利衰落信道)
H = (randn(Nr, Nt) + 1i*randn(Nr, Nt)) / sqrt(2); % 2x2 MIMO信道
% 或者更复杂的频率选择性MIMO信道
% channelMatrix = ... (通常是一个 Nr x Nt x DelayTaps 的矩阵)
% 应用信道
rxSignals = zeros(size(txSignals, 1), Nr);
for rxAnt = 1:Nr
for txAnt = 1:Nt
% 假设为平坦衰落（对于频率选择性信道需用卷积）
rxSignals(:, rxAnt) = rxSignals(:, rxAnt) + H(rxAnt, txAnt) * txSignals(:, txAnt);
end
end
% 添加高斯白噪声
SNR_dB = 30;
rxSignals = awgn(rxSignals, SNR_dB, 'measured');
6. 分析滤波器组 (接收端)
接收端对每个天线收到的信号进行分析滤波（多相滤波 + FFT），恢复出子载波上的OQAM符号。
% 初始化接收符号矩阵
rxOqamSymbols = zeros(N, numSymbols, Nr);
for rxAnt = 1:Nr
receivedSignal = rxSignals(:, rxAnt);
for symIdx = 1:numSymbols
% 提取与当前符号对应的重叠段
startIndex = (symIdx-1)*N/2 + 1;
segment = receivedSignal(startIndex : startIndex + N*K - 1); % 考虑滤波器长度
% 多相滤波和解调 (与分析滤波器卷积)
analyzedSegment = filter(conj(fliplr(prototypeFilter)), 1, segment); % 匹配滤波
% 进行FFT，转换到频域
rxOqamSymbols(:, symIdx, rxAnt) = fft(analyzedSegment(end-N+1:end)) / sqrt(N);
end
end
7. OQAM解调与MIMO检测
将接收到的OQAM符号进行解偏移，然后使用MIMO检测算法（如ZF、MMSE、ML）分离空间流，最后进行QAM解调。
% MIMO均衡/检测 (例如，迫零ZF检测)
for sc = 1:N % 对每个子载波进行处理
for sym = 1:numSymbols
% 提取当前子载波和符号上所有接收天线的信号
y = squeeze(rxOqamSymbols(sc, sym, :));
% 计算均衡后的符号 (假设信道已知且平坦)
x_hat = H \ y; % ZF检测
% 或者使用 pinv(H) * y 以避免矩阵奇异
% 对估计出的符号进行OQAM逆处理（合并I/Q）并QAM解调
% ... (具体实现OQAM解映射)
% 然后qamdemod
end
end
8. 性能评估
最后，计算误码率（BER） 或均方误差（MSE） 来评估系统性能。
% 比较发送的比特和接收到的比特
[~, ber] = biterr(receivedBits, originalBits);
fprintf('Bit Error Rate = %f\n', ber);
% 绘制BER vs SNR曲线是常见的性能评估方法
