通信信号处理课程报告
信号分析与处理课程总结
线性性是指如果两个 信号分别通过傅里叶 变换得到F1(ω)和 F2(ω)，那么它们的 和或差通过傅里叶变 换后仍然保持原来的 和或差的关系。
时移性是指如果一个 信号在时间上移动了 t0，那么它通过傅里 叶变换后在频率上也 会有一个相应的移动。
频移性是指如果一个 信号在频率上移动了 Δω，那么它通过傅里 叶变换后在时间上也 会有一个相应的移动。
信号处理能力。
实践项目与竞赛
参与信号处理相关的实践项目和竞赛， 提高实际应用能力，将所学知识应用
于实际问题中。
学习数字信号处理
了解数字信号处理的基本概念和方法， 与模拟信号处理进行比较，加深对信 号处理的理解。
关注前沿技术展
关注信号处理领域的前沿技术和最新 研究动态，不断更新自己的知识和技 能。
THANKS FOR WATCHING
随着数字化和智能化技术的不断发展，信号处理的应用范围越来越广泛，其在通信、电子、计算机等领 域的作用也越来越重要。
02 信号的时域分析
信号的时域表示
01
信号的时域表示是信号在时间轴上的变化情况，包括
信号的幅度、频率和相位等信息。
02
时域表示方法主要有波形图、时频图和离散时间信号
等。
03
时域分析是信号处理中最基础的方法之一，对于理解
了解信号处理的应用
了解信号处理在通信、图像处理、声音处理等领域的应用，为后续学 习和实践提供了基础。
掌握MATLAB等工具的使用
通过实践操作，掌握了使用MATLAB等工具进行信号处理和分析的方 法。
对未来学习的建议与展望
深入学习信号处理算法
进一步学习各种信号处理算法，如滤波 器设计、频谱分析、信号压缩等，提高
数字信号处理课程总结
数字信号处理课程总结一、概括数字信号处理这门课程，真是让我大开眼界，原来信号也能玩出这么多花样！这门课程主要介绍了数字信号处理的基础概念、基本原理和实际应用。
学完之后我简直觉得信号的海洋是如此的广阔和深邃。
一开始课程从信号的表示和处理方式入手，让我对信号有了全新的认识。
接着介绍了数字信号处理的核心原理和方法，比如采样、量化、滤波等等。
这些内容听起来很高级，但实际上都是处理我们生活中遇到的各种各样信号的基础。
通过学习我发现数字信号处理并不是高高在上的高难课程，而是与我们的日常生活紧密相连。
而且课程还深入浅出地介绍了数字信号处理在通信、音频、图像等领域的应用。
这让我意识到，原来我们每天都在和数字信号处理打交道，只是我们不知道罢了。
可以说这门课程让我对数字信号处理有了更深的理解和更多的兴趣。
学习数字信号处理这门课程，让我对信号有了全新的认识，也让我明白了数字信号处理的重要性。
我觉得这门课程不仅仅是理论知识的学习，更是打开了一扇探索信号世界的窗户。
现在我已经迫不及待想要继续深入学习了！二、数字信号处理基础知识在这一阶段的学习过程中，你们可能已经领略到数字信号处理的奇妙世界，那么先来简单聊聊那些处理的基础常识。
说起数字信号处理，是不是听起来像进入了什么高大上的黑科技世界？但实际上数字信号处理跟我们的日常生活紧密相连，例如音频播放、视频播放这些大家每天干的事都与数字信号处理密切相关。
当你聆听音乐的每一个节拍时，数字信号处理就像魔法一样确保了这些音频的完美传递和重现。
好啦接下来我们说说那些具体的常识。
首先了解什么是信号，信号可以简单理解为一种传递信息的媒介，比如声音、图像等都可以是信号。
而数字信号处理则是把这些信号转换成数字形式进行处理，想象一下这就像是把现实世界的声音、图像等转化成电脑能懂的语言。
接下来是处理的过程，这涉及到信号的采集、转换、分析和处理等环节。
在这个过程中，数字信号处理帮助我们实现信号的放大、滤波等功能，让我们的音质更加纯净、图像更加清晰。
信号处理实验报告总结
信号处理实验报告总结引言信号处理是一门研究如何对信号进行处理和分析的学科，它在许多领域中都有着广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理等。
本实验旨在通过实际操作与理论结合的方式，帮助学生深入理解信号处理的原理和方法。
理论背景信号处理的理论基础包括信号与系统、傅里叶分析、滤波器设计等方面的知识。
在本次实验中，我们主要了解了离散傅里叶变换（DFT）和数字滤波器的原理和应用，以及常见的信号处理算法。
实验过程与结果本次实验分为两个部分：DFT算法实现和数字滤波器设计。
DFT算法实现我们首先实现了离散傅里叶变换的算法，并通过MATLAB软件进行了验证。
实验中，我们使用了一个正弦信号，并通过DFT算法将其转换为频域表示。
实验结果显示，离散傅里叶变换能够准确地将时域信号转换为频域信号，且图像频谱与理论结果一致。
数字滤波器设计在第二个实验中，我们学习了数字滤波器的设计方法和常见的滤波器类型。
我们采用了巴特沃斯滤波器设计方法，并使用MATLAB软件进行了参数设计。
实验结果表明，数字滤波器能够有效地滤除输入信号中不需要的频率成分，并保留我们感兴趣的信号。
实验总结通过本次实验，我们对信号处理的理论知识有了更深入的了解，并通过实际操作加深了对信号处理方法的理解和应用能力。
通过实验，我们对离散傅里叶变换和数字滤波器的原理和应用有了更深入的了解。
然而，在实验过程中也遇到了一些困难。
例如，在DFT算法实现中，我们需要对算法进行优化以提高运行效率。
在数字滤波器设计中，我们还需要更深入地学习滤波器设计的原理和方法，以便更好地应用在实际工程中。
总的来说，本次实验使我们更加深入地了解了信号处理的原理和方法，并对信号处理的应用有了更为清晰的认识。
在今后的学习和工作中，我们将进一步巩固这方面的知识，并不断探索更多的信号处理方法和算法。
参考文献[1] Oppenheim, A. V., & Schaffer, J. R. (1998). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.[2] Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Prentice Hall.附录本次实验的MATLAB代码如下：matlab% DFT算法实现N = length(x);for k = 0:N-1X(k+1) = 0;for n = 0:N-1X(k+1) = X(k+1) + x(n+1)*exp(-1i*2*pi*k*n/N);endend% 数字滤波器设计fs = 100; % 采样频率fpass = 10; % 通带频率fstop = 20; % 阻带频率Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 60; % 阻带最小衰减wp = 2*pi*fpass/fs;ws = 2*pi*fstop/fs;[N, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);[b, a] = butter(N, wn);y = filter(b, a, x);以上是本次信号处理实验的总结，通过实验我们深入理解了信号处理的原理和方法，也发现了一些问题，期望在今后的学习和工作中能够进一步探索和应用信号处理技术。
关于通信工程专业理解和学习计划的课程报告
关于通信工程专业理解和学习计划的课程报告下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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“数字信号处理”实验报告二
实验报告课程名称：数字信号处理实验任课教师：杨鉴实验名称：离散时间系统的时域分析年级、专业：2015级通信工程学号：**********姓名：***日期：2017 年10 月9 日云南大学信息学院一、实验1.通过MATLAB仿真一些简单的离散时间系统，并研究他们的时域特性。
2.掌握卷积在MATLAB的算法并理解滤波的概念。
二、实验内容1. 假定另一个系统为y[n]=x[n]x[n-1],修改程序P2.3，计算这个系统的输出序列y1[n],y2[n]和y[n]。
比较y[n]和yt[n]。
这两个序列是否相等？该系统是线性系统吗？2. 考虑另一个系统：y[n]=nx[n]+x[n-1],修改程序P2.4，以仿真上面的系统并确定该系统是否为时不变系统。
3.修改程序P2.7，计算长度为15的序列h[n]和长度为10的序列x[n]的卷积，重做问题Q2.28。
h[n]和x[n]的样本值你自己给定。
4.修改程序P2.9，将输入序列改变成扫频正弦序列（长度为301、最低频率为0、最高频率为0.5）。
那个滤波器能更好的抑制输入信号x[n]的高频分量？三、主要算法与程序Q2.11：clf;n = 0:40;a = 2;b = -3;f1=0.1;f2=0.4;x11=[0 cos(2*pi*f1*n) 0];x12=[0 0 cos(2*pi*f1*n)];x21=[0 cos(2*pi*f2*n) 0];x22=[0 0 cos(2*pi*f2*n)];x = a*x11 + b*x21;y1 = x11.*x12;y2 = x21.*x22;xd = a*x12+b*x22;y = x.*xd;yt = a*y1 + b*y2;d = y - yt; % Compute the difference output d[n]% Plot the outputs and the difference signalsubplot(3,1,1)stem([0 n 0],y);ylabel('Amplitude');title('Output Due to Weighted Input: a \cdot x_{1}[n] + b \cdot x_{2}[n]');subplot(3,1,2)stem([0 n 0],yt);ylabel('Amplitude');title('Weighted Output: a \cdot y_{1}[n] + b \cdot y_{2}[n]'); subplot(3,1,3)stem([0 n 0],d);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Difference Signal');Q2.17：clf;n = 0:40; D = 10;a = 3.0;b = -2;x = a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n);xd = [zeros(1,D) x];nd=0:length(xd)-1;y=(n.*x)+[0 x(1:40)];yd=(nd.*xd)+[0 xd(1:length(xd)-1)];d = y - yd(1+D:41+D);subplot(3,1,1)stem(n,y);ylabel('振幅');title('输出 y[n]'); grid;subplot(3,1,2)stem(n,yd(1:41));ylabel('振幅');title('由于延时输入 x[n-10]的输出'); grid;subplot(3,1,3)stem(n,d);xlabel('时间序号 n'); ylabel('振幅');title('差值信号');grid;Q2.29：clf;h = [3 2 1 -2 1 0 -4 0 3 1 5 4 0 3 5]; % impulse responsex = [1 -2 3 -4 3 2 1 5 6 1]; % input sequencey = conv(h,x);n = 0:23;subplot(2,1,1);stem(n,y);xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('用卷积得到的输出'); grid;x1 = [x zeros(1,14)];y1 = filter(h,1,x1);subplot(2,1,2);stem(n,y1);xlabel('时间序号 n'); ylabel('振幅');title('由滤波生成的输出'); grid;Q2.35：f=w/2pi=(2a*n+b)/2pi=[0,0.5],所以b=0，a*n<=0.5*pi,当n=300时，a取pi/600。
信息与通信工程专业课程总结模板数字信号处理
信息与通信工程专业课程总结模板数字信号处理数字信号处理是信息与通信工程专业中的一门重要课程，本文将对这门课程进行总结，并提供一个适用于信息与通信工程专业课程总结的模板。
一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是通过对离散信号进行采样、量化和编码等处理，利用数字技术进行信号分析、处理、合成和传输的一门学科。
它在信息与通信工程领域中有着广泛的应用，包括音频、图像、通信系统等。
二、课程内容数字信号处理课程主要包括以下内容：1. 离散信号与系统：介绍离散时间信号、离散系统的概念和性质，学习离散信号的表示与运算。
2. 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）：学习离散傅里叶变换的定义和性质，了解使用FFT算法进行高效计算。
3. 时域系统分析：学习离散系统的差分方程表示、单位取样响应和稳定性分析。
4. 频域系统分析：掌握信号的频谱分析方法，学习离散系统频率响应的计算和频域特性的分析。
5. 有限长序列与系统：学习有限长序列和线性时不变系统的概念，了解通过卷积运算进行信号处理的方法。
6. 数字滤波器：研究数字滤波器的设计与实现，学习滤波器的性能评估和优化方法。
7. 信号编码与压缩：介绍常用的信号编码与压缩算法，例如Pulse Code Modulation（PCM）和Discrete Cosine Transform（DCT）。
8. 多媒体信号处理：学习音频和图像信号的获取、分析和处理方法，了解多媒体通信系统的设计与实现。
三、课程收获在学习数字信号处理课程的过程中，我收获了以下几点：1. 理论知识：通过学习离散信号与系统的相关知识，我深入了解了信号处理的基本概念和原理。
2. 实践能力：通过课程的实践作业和实验，我掌握了常用的数字信号处理工具和算法，提升了我的实际操作能力。
3. 问题解决能力：在课程中，我经常遇到一些难题和挑战，通过不断思考和解决问题，我培养了独立思考和解决问题的能力。
信号基础实训报告
信号基础实训报告一、实训目的本次实训的目的是为了让学生掌握信号基础知识，了解信号的种类和特点，掌握信号的采集、处理和传输方法，并能够熟练运用实验仪器进行相关操作。
二、实训内容1. 信号种类与特点在本次实训中，我们首先学习了信号的种类和特点。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型。
模拟信号是连续变化的电压或电流信号，而数字信号则是由一系列离散状态组成的电压或电流脉冲。
在处理方式上，模拟信号通常采用模拟电路进行处理，而数字信号则需要通过数码电路进行处理。
2. 采集与处理接着我们学习了如何采集和处理不同类型的信号。
对于模拟信号，我们可以使用示波器等仪器对其进行采样，并通过滤波等方式对其进行预处理。
而对于数字信号，则需要使用AD转换器将其转换成模拟信号，并通过数码滤波器等方式进行后续处理。
3. 传输方法除了采集和处理外，我们还学习了不同类型的信号传输方法。
在短距离传输时，可以使用串口通信等方式进行传输。
而在长距离传输时，则需要采用光纤通信等方式进行传输。
三、实验操作在学习完相关理论知识后，我们进行了一系列实验操作，以巩固所学知识。
以下是本次实验的具体内容：1. 模拟信号采集与处理我们首先使用示波器对正弦波信号进行采集，并通过滤波器对其进行预处理。
接着，我们将处理后的信号输出到示波器上观察其变化。
2. 数字信号采集与处理接着我们使用AD转换器将数字信号转换成模拟信号，并通过数码滤波器对其进行预处理。
最后，我们将处理后的模拟信号输出到示波器上观察其变化。
3. 串口通信实验在此实验中，我们使用串口通信方式将两台计算机连接起来，并通过发送和接收数据来测试通讯是否成功。
4. 光纤通信实验最后，我们使用光纤通信方式对两台计算机进行连接，并通过发送和接收数据来测试通讯是否成功。
四、实训心得通过本次实训，我深刻认识到了信号基础知识的重要性。
掌握了不同类型的信号种类和特点，了解了信号的采集、处理和传输方法，并通过实验操作熟悉了相关仪器的使用方法。
信号处理课程设计报告.
信号处理课程设计设计说明书设计项目：线性卷积与圆周卷积演示程序的设计项目完成人：姓名：王威龙学号：20132185 专业班级： 13级电子信息工程一班指导教师：刘淑玉，赵亚凤，王建卫，李超提交日期： 2016.1.8机电工程学院电子信息工程1.设计基本原理1.1课题研究的背景卷积运算广泛的应用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。
在MATLAB中可以使用线性卷积和圆周卷积实现离散卷积。
线性卷积是工程应用的基础，但圆周卷积实现线性离散卷积具有速度快等优势。
圆周卷积采用循环移位，在MATLAB中没有专用函数，需要根据圆周卷积的运算过程编制程序代码。
本实验主要围绕线性卷积和圆周卷积的演示程序设计来展开，给出了线性卷积和圆周卷积演示的程序及动态实现。
在线性时不变连续系统中，利用系统的冲激响应和叠加原理来求系统对任意激励信号作用时的零状态响应，这就是卷积方法的原理。
因此，在时域内，卷积运算是求解线性非时变系统零状态响应的重要方法，特别是激励信号为时限信号时尤其如此。
卷积运算的计算比较复杂，是信号与系统分析中的重点和难点，特别适合用于计算机来计算。
以往的卷积积分多用fortran、c、VB等语言编程，不仅编程繁琐，而且可视性差。
用MATLAB来计算卷积积分问题要比用C、FORTRAN 等语言完成相同的事情简洁的多。
在MATLAB 中，有很多现成的函数可以直接调用，而且在计算机方面，可以直接用相应的计算机符号即可。
在编写程序语言方面，它与其他语言相比更为简单。
正因为上述原因，使他深受工程技术人员及科学专家的欢迎，并很快成为应用学科计算机辅助分析、设计、仿真、教学等领域不仅可缺少的基础软件。
1.2课题研究意义本课程为电子信息工程专业的独立实践课，是建立在信号与系统、数字信号处理等课程的基础上，加强实践环节而开设的。
其目的在于通过本课程设计使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。
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MIMO技术及其在下一代移动通信中的应用一、前言：MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。
MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。
随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代移动通信系统所必须采用的关键技术。
MIMO技术源于无限通信天线分集技术与智能天线技术，它是多入单出（MISO）与单入多出（SIMO）技术的结合，具有两者的优势和特征。
MIMO系统在发端和收端均采用多天线单元，运用先进的无线传输与信号处理技术，利用无限信道的多径传播，因势利导，开发空间资源，建立空间并行传输通道，在不增加带宽与发射功率的情况下，成倍地提高无线通信的质量与数据速率，堪称现代通信领域的重要技术突破。
MIMO技术已不是传统的无线通信智能天线，其优势已非常规智能天线所及。
二、MIMO技术：1、MIMO信道模型：MIMO系统在基站和移动端都采用了天线阵列，可为移动通信系统带来更大的系统容量，更好地保障了通信质量以及提供更高的频谱利用率。
MIMO系统能够在不增加频谱资源和天线发射功率的前提下，提供未来移动通信系统所需要的大容量高速率传输。
当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限将随天线数目的增加而增加，可以提高无线信道的容量。
以基站和移动台作为发射端和接收端来分析。
上图1所示的两个线性天线阵列，假定基站有NT 根天线、移动台有NR根天线。
在基站的天线阵列上的信号表示为：x j(t)=[x1（t），x2（t），…x t（t）]T式中，符号[.]T为矢量或矩阵的转置，xj(t)为移动台的第i根天线端口的信号。
同理，y j(t)= [y1（t），y2（t），…y R（t）]T式中，y(t)为移动台得第j根天线端口的信号。
j2、MIMO系统的容量：系统的容量是表征通信系统性能最重要的标志之一，即表示了通信系统的最大传输率。
MIMO系统自身具有的一个最大的优势是，它能够提供其他任何系统所不能达到的容量优势。
对于P个发射天线和Q个接收天线的MIMO系统，信道容量的公式为：C=log2[det（I Q+SNR/P*H*H*）]b/s/Hz表示单位矩阵，SNR表示接收天线的平均信噪比，“*”表示共轭转其中，IQ置，H是P×Q的信道响应矩阵。
上式是在假设P个相等功率的不相关的天线条件下成立的。
那么，在MIMO系统传输信号过程中，每个字数据流的传输过程是相互独立的，每个接收天线接收到的信号也是相互独立的，没有任何的干扰，这样可以提高接收信号质量。
一般地，对于发射天线为P，接收天线为Q的MIMO系统，假定信道为独立的瑞利衰落信道，则信道容量为：C=[min(P,Q)B log2(SNR/2)] b/s/Hz其中，B为信道带宽，SNR为接收平均信噪比。
上式表明：当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限随较小天线数目的增加而线性增加。
信道信噪比SNR与信道容量C的关系：1、仿真结果：图为：信噪比为-5, 0, 5, 100分析：在实验仿真时，可以得出以下结果：当天线数目一定时,随着信噪比的增大信道容量也增大，信道容量的增加速度越来越慢；当信噪比一定时,随着天线数目的增加信道容量也增大，信道容量的增加速度越来越慢；当天线达到一定数目时，信道容量趋于一个稳定值，不再随天线数目增加而增加。
MIMO信道容量的大小与信噪比以及天线数目有关。
当天线数目较少时，信道容量与天线数目成正比，当天线数目大到一定值时，信道容量达到饱和状态，不再随天线数目的增加而改变。
3、MIMO信道估计：在MIMO系统中，常用的信道估计的方法包括最小二乘估计、最大似然估计、最大后验概率估计以及最小均方误差估计：下面以最小二乘估计、最大似然估计为例进行分析：（1）最小二乘信道估计算法：一个MT*MR系统，接收的向量由下式给出式1其中，维数为，是由MT个发射天线上的训练序列组成的训练矩阵。
Mp为训练期间接收天线所收到的接收信号矩阵，维数为，H是训练期间的信道系数矩阵，与前面定义相同，维数为Mr ×Lt，其中每个元素服从Ryaelihg分布，Vp为0均值、方差为的高斯白噪声矩阵。
采用LS方法进行信道估计的代价函数为:式2使式2所示的代价函数达到最小的就是H的LS估计，也即:进一步将公式2中的代价函数对求H偏导且令其等于O，可以求得H的LS估计值其中，。
将式1代入上式，可得:其中，为估计的误差矩阵。
由此可以看出信道系数矩阵的估计值实际上是其真实值H受到一个同维数的高斯矩阵扰动的结果。
(2)最大似然信道估计算法ML估计在估计理论中占有非常重要的地位，ML估计适用于非随机参数或者未知先验分布的参数估计。
若要对H进行最大似然估计，可以先得到最大似然估计的性能函数或者，通常采用后一种对数似然函数，则H的ML估计解可以表达为:当噪声为复高斯噪声可以转化为:式3其中，为R噪声的协方差矩阵。
将式3所示的代价函数对待估量H求偏导等于v零，就可以估计出相应的，由于噪声为0均值的复高斯白噪声，因此可以化简求式4在噪声为O均值的加性复高斯白噪声的情况下，对于MIMO平坦衰落信道的估计而言，信道系数矩阵H的最大似然估计值和最小二乘估计值是相等的，它们有相同的表达形式。
4、MIMO信道的均衡：以球形译码为例分析MIMO信道的均衡：球形译码的基本思想是在以一个矢量为中心的半径为的多维球内搜索格点。
通过限制或者减少搜索半径从而减少搜索的点数,进而缩短计算时间。
与ML 检测相比,球译码算法的优点在于它不需要对整个格内的所有格点进行搜索,而只需要在一个事先设定的有限球形区域内进行搜索, 如果该区域所包含的点数相对于整个格内的总点数是相当小的, 那么搜索时间就会大大减少。
多符号判决反馈球译码算法由于MIIMO 频率选择性衰落信道的均衡无法直接应用SDA,因此本文提出了多符号判决反馈球译码算法。
即:对于接收信号,有（1）其中, H是信道传输系数矩阵, 是0 均值的高斯白噪声矩阵, 为各对天线间最大可分辨多径数。
若要检测符号矢量,假定及其以后的符号矢量已知, 在研究中采用软判决译码方式, 即假设已知的符号矢量取值均为线性均方误差均衡后未进行硬判决的值,对(1)式处理后得:(2)其中, 。
通过上述变换可对表达式直接应用SDA,求出后,代入表达式,对表达式应用SDA,可以检测出,以此类推,我们可以对其它符号矢量进行逐个检测。
仿真与结果分析：图1 在2 径衰落信道下MIMO 系统的线性均衡和判决反馈均衡的性能图2 在2 径衰落信道下MIMO 系统MIMO 系统采用BPSK 调制,信道为2 径的频率选择性衰落信道,线性均衡滤波器的长度是5,判决反馈滤波器的前馈抽头系数为3,反馈抽头系数是1,不同信噪比(SNR)下的误比特率BER)曲线如图1。
基于MMSE 准则的线性均衡和判决反馈均衡不能完全消除符号间干扰(ISI); 随着接收端天线数目增加,MIMO 系统获得分级增益提高,误码率性能随之得到改善。
如:判决反馈均衡器在误码率为时,接收端天线数每增加2,误码率性能就得到3~5dB 的改善。
相同天线配置情况下,非线性的判决反馈均衡效果优于线性均衡的效果。
为了研究系统在不同的均衡检测方式下的性能, 对一个2 发3 收的MIMO 系统在BPSK 调制下进行仿真,BER 曲线如图2。
三、MIMO技术在下一代通信的应用：MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。
MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。
随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代即4G移动通信系统所必须采用的关键技术。
这与MIMO技术优点有着不可分割的因素：MIMI技术的主要优点可以包括以下几点：（1）频谱效率高。
MIMO技术能够在不增加额外功率或者带宽的前提下增加容量，即提供空分复用增益。
通过在不同的发射天线上传输不同的数据流，在特定信道条件下，使系统容量与min{成线性增长}。
（2）覆盖范围广。
对所有天线阵元上的接收信号进行相干合并，可以获得天线阵列或者波束成型增益，它正比于接收天线的数目。
通过增加接收端的信噪比，MIMO技术可以扩大WLAN的覆盖范围。
（3）功耗低。
采用发射波束成型等方法可以获得较低的功率消耗。
（4）链路可靠性高。
采用多天线可以增加空间分集对抗多径衰落。
发射分集技术，如空时编码技术、发射波束成型等时对抗信道衰落和提高系统容量及链路可靠性的新技术之一。
MIMO多天线系统是指发射端和接收端同时使用多个天线的通信系统，它可有效地利用随机衰落和可能存在的多径传播成倍地提高业务传输速率。
其核心技术是空时信号处理，即利用在空间中分布的多个时间域和空间域结合进行信号处理。
因此，可以被看作是常规智能天线的扩展。
4G系统应用智能天线的优势是可以去除更多的干扰，提供更高的信道和系统容量，增加小区吞吐量，降低系统对功率的要求，增强通信的抗干扰特性以及降低比特费率等。
而4G系统应用智能天线的缺点是增加了收发信机以及无线资源管理的复杂性，同时需要高层的支持。
智能天线是建立在自适应天线基础之上的新一代天线系统，其目标是通过抑制干扰和对抗衰落来增加系统容量，进而提高频谱利用率，这不仅涉及智能化接收，还包括智能化发射。
4G系统的接入层会允许用户使用各种终端通过各种形式接入到4G通信系统中，这是移动通信革命性的演进。
对于这种演进，如果仍采用常规的智能天线技术已不足以解决4G系统的大容量与高可靠性需求问题。
此时，结合空时处理的多天线技术——MIMO天线技术，提供了解决问题的新途径。
可以说，MIMO多天线系统是常规智能天线演进的必然成果。
参考文献：1、《多用户.多小区MIMO通信技术》邱玲等编著人民电邮出版社2、《MIMO技术原理及应用》林云、何丰等编著人民电邮出版社3、《MIMO通信系编码》 Ali. Ghraryeb (加)Tolga M.Duman(美)著艾渤唐世刚译电子工业出版社4、《MIMO相关技术及应用》黄韬等著机械工业出版社5、《MIMO多天线无线通信系统》肖扬著人民电邮出版社。