基于Matlab的MIMO通信系统仿真
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现一、引言MIMO-OFDM系统是一种融合了多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）技术的无线通信系统，能够显著提高数据传输速率和系统可靠性。
在MIMO-OFDM系统中，调制方式的选择对系统性能具有重要的影响。
QPSK和16QAM是两种常用的调制方式，它们在MIMO-OFDM系统中的应用对系统的性能和效率有着明显的影响。
本文将针对QPSK和16QAM调制下的MIMO-OFDM系统进行Matlab仿真实现，以研究两种调制方式对系统性能的影响。
二、MIMO-OFDM系统基本原理MIMO-OFDM系统由MIMO技术和OFDM技术组成。
MIMO技术利用多个天线发射和接收信号，通过空间分集和空间复用的方式提高系统的性能和可靠性。
而OFDM技术将带宽分成多个子载波，并采用正交调制方式传输数据，能够有效克服多径干扰和频率选择性衰落，提高系统的抗干扰能力和频谱利用率。
MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术结合，充分发挥两者的优势，实现了高速率和高可靠性的无线通信。
1. Matlab仿真环境搭建需要在Matlab环境中搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
在Matlab中，可以使用Communications Toolbox和Wireless Communications Toolbox工具箱来搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
通过这些工具箱，可以方便地构建MIMO通道模型、OFDM调制器和解调器等系统组件，并进行参数设置和仿真运行。
2. QPSK调制方式在QPSK调制方式下，将复数信号映射到星座图上，每个符号点代表两个比特。
QPSK调制方式可以实现较高的传输速率和频谱利用率，适用于高速率和大容量的无线通信场景。
在MIMO-OFDM系统中，QPSK调制方式通常用于传输速率要求较高的场景，例如视频传输和高速数据传输等。
2. MIMO-OFDM系统仿真实现与QPSK调制方式类似，利用Matlab中的Wireless Communications Toolbox，可以进行16QAM调制下MIMO-OFDM系统的仿真实现。
matlab 通信仿真案例
matlab 通信仿真案例
在MATLAB中，通信仿真是一个常见的应用领域，可以用于模拟
和分析数字通信系统的性能。
下面我将从多个角度介绍几个常见的
通信仿真案例。
1. OFDM系统仿真，OFDM（正交频分复用）是一种常见的多载
波调制技术，用于高速数据传输。
你可以使用MATLAB来建立一个基
本的OFDM系统仿真模型，包括信道估计、均衡和解调等模块。
通过
仿真可以分析系统在不同信噪比下的误码率性能，优化系统参数以
及算法设计。
2. 无线通信系统仿真，你可以使用MATLAB建立一个简单的无
线通信系统仿真模型，包括传输信道建模、调制解调、信道编码、
多天线技术等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、抗
干扰能力等性能指标。
3. MIMO系统仿真，MIMO（多输入多输出）技术在无线通信中
得到了广泛应用。
你可以使用MATLAB建立一个MIMO系统仿真模型，包括空间多路复用、信道估计、预编码等。
通过仿真可以分析系统
的信道容量、波束赋形技术对系统性能的影响等。
4. LTE系统仿真，LTE（长期演进）是目前移动通信领域的主流技术之一。
你可以使用MATLAB建立一个LTE系统仿真模型，包括物理层信号处理、上下行链路传输、信道编码解码等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、干扰抑制能力等性能指标。
以上是一些常见的通信仿真案例，通过MATLAB你可以方便地建立仿真模型，分析系统性能，并优化系统设计。
希望这些案例能够帮助到你。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及，使得我们对海量数据的存储交换，以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要，随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道，引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统，在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术通过将信道分成数个互相正交的子信道，再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用，5G 技术作为新一代的无线通信技术，对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出（Multi Input Multi Output,MIMO）技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰，整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能，有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心，其目前在欧洲的数字音频广播，北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务，所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展，MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术，所以对其深入分析和学习，对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种利用多个天线进行传输和接收的技术，可以有效提高通信系统的传输速率和可靠性。
在稀疏阵列MIMO系统中，天线之间的间距较大，形成了一个“稀疏”分布的阵列。
本文将介绍稀疏阵列MIMO系统的原理，并通过MATLAB仿真来验证其性能。
稀疏阵列MIMO系统的基本原理是利用空间信道的多径传输来增加传输路径和信道容量。
通过多个天线进行信号传输和接收，可以实现空间分集和空间复用的效果，从而提高系统的传输速率。
与传统的天线阵列相比，稀疏阵列的天线间距较大，可以减少阵列间的干扰，提高系统的可靠性和性能。
稀疏阵列MIMO系统在无线通信、雷达、无人机通信等领域具有广泛的应用前景。
为了验证稀疏阵列MIMO系统的性能，可以利用MATLAB进行仿真。
首先，需要建立稀疏阵列MIMO系统的模型。
模型包括天线阵列的布局、信道模型的建立、发送和接收信号处理等。
通过设置好参数和信道条件，可以进行系统的仿真实验。
在MATLAB中，可以利用MIMO通信工具箱进行稀疏阵列MIMO系统的建模和仿真。
首先，需要定义阵列的几何布局和天线的数量。
根据阵列的布局和天线的坐标，可以计算出天线之间的距离、角度等信息。
然后，需要定义信道模型和路径损耗模型，包括多径传输、衰落模型等。
根据信道模型，可以计算出信道增益和相位差等信息。
在稀疏阵列MIMO系统中，常用的传输技术是空时编码（STC）和垂直波束成形（VBF）。
可以分别计算出两种传输技术的系统容量和误码率，以评估系统的性能。
在进行仿真实验之前，还需考虑天线之间的互相干扰问题。
由于天线之间的间距较大，可以采用空间滤波和天线选择技术来减小干扰。
通过优化天线权重和信号处理算法，可以实现稀疏阵列MIMO系统的性能优化。
通过MATLAB的仿真实验，可以得到稀疏阵列MIMO系统在不同信道条件下的性能曲线。
MIMO OFDM MATLAB仿真程序一
: OFDM Simulator (outer function)clear all;A = [1 1/exp(1) 1/exp(2)]; % power delay profileN = 64; % number of symbols in a single OFDM symbolGI = 16; % guard intervalMt = 1; % number of Tx antennasMr = 1; % number of Rx antennassig2 = 1e-3; % noise varianceM = 8; % max constellation bit numberMgap = 10.^(1:(1.7/10):2.7); % gapBtot = 100*Mt; % total # bits per OFDM symbolTransmitIter = 50; % # iterations of symbol transmissions for each channel instance ChannelIter = 100; % # iterations of independent identically distributed channel instances GapIter = length(Mgap);loadloadloadloadloadTotEbNo = [];Errors =[];EbNo = [];for lGap = 1:GapIterlGapgap = Mgap(lGap);totalErrors = 0;for lChan = 1:ChannelIter% create channel[H h_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N+GI);% decompose each subchannel in the frequency domain[U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% bitloading[bits_alloc,energy_alloc] = BitLoad(S,Btot,Mt*N,gap,sig2,M);%energy_alloc=energy_alloc/(mean(energy_alloc));%energy_alloc=ones(1,128);for lTrans = 1:TransmitIter% bits to transmitx = (randn(1,Btot)>0);% modulatex_mod = modulate(x,bits_alloc,energy_alloc, s2,s4,s16,s64,s256);% precode modulated signalx_pre = precode(Mt, x_mod, V, N);% ifft, with cyclic prefix for each antennaofdm_symbol =[];for i=1:Mtofdm_symbol = [ofdm_symbol; ifft_cp_tx_blk(x_pre(i:Mt:Mt*(N-1)+i),N,GI)];endofdm_symbol2 = reshape(ofdm_symbol,Mt*(N+GI),1);% channely = transpose(channel(sig2, Mt, Mr, ofdm_symbol2, H, N+GI));% fftrec_symbol =[];for i=1:Mtrec_symbol = [rec_symbol; fft_cp_rx_blk(y(i:Mt:Mt*(N+GI-1)+i),N,GI)];endrec_symbol2 = reshape(rec_symbol,1,Mt*N);% shape received signalshaped_vals = shape(rec_symbol2, Mr, U, N);% demodulatey_demod = demodulate(shaped_vals, bits_alloc, energy_alloc, S, s2,s4,s16,s64,s256, c2,c4,c16,c64,c256); % comparisontotalErrors = totalErrors + sum(xor(y_demod,x));endEbNo = [EbNo sum(energy_alloc)/Btot/sig2];endErrors = [Errors totalErrors/Btot/ChannelIter/TransmitIter]TotEbNo = [TotEbNo mean(EbNo)]EbNo = [];endsemilogx(TotEbNo, Errors);xlabel('Eb/No');ylabel('BER');title('SISO link, adaptive rate and power')save Errors EbNo: Generates a Rayleigh fading frequency-selective channel, parametrized by the antenna configuration, the OFDM configuration, and the power-delay profile.function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);% function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);%% A - vector containing the power-delay profile (real values)% Mt - number of Tx antennas% Mr - number of Rx antennas% N - number of vector symbols to be sent in a single OFDM symbol Tx% ie: N MIMO transmissions in one OFDM symbol% This is for Rayleigh frequency-selective fading, which assumes complex% Gaussian matrix elements with in-phase and quadrature components independent.% Assume iid matrix channel elements, and further, independent channel taps % define the channel tapsH_int = 1/sqrt(2)*(randn(Mr*length(A),Mt) + j*randn(Mr*length(A),Mt));H_int2=[];for i = 1:length(A)H_int2 = [H_int2;sqrt(A(i))*H_int((i-1)*Mr+1:i*Mr,:)];end%h_f = fft(H_int2',64);%%H = H_int2';H_int2 = [H_int2;zeros((N-length(A))*Mr,Mt)];H_f = zeros(Mr,Mt*(N-16));for i = 1:Mtfor j = 1:Mrh_f = fft(H_int2(j:Mr:(N-16-1)*Mr+j,i));for k = 1:(N-16)H_f(j,i+(k-1)*Mt) = h_f(k);endendendH=[H_int2];for i = 1:N-1H=[H,[zeros(Mr*i,Mt);H_int2(1:(N-i)*Mr,:)]];end: Since full channel knowledge is assumed, transmission is across parallel singular value modes. This function decomposes the channel into these modes.function [U, S, V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% [U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);%% Function decomposes the channel at each subcarrier into its SVD components %% Mt - # Tx antennas% Mr - # Rx antennas% h_f - MIMO impulse response - Mr rows, Mt*L columns, where L is the number of% channel taps% N - # subcarriersU = [];S = [];V = [];for i = 1:N[Utmp Stmp Vtmp] = svd(h_f(:,(i-1)*Mt+1:i*Mt));U=[U Utmp];V=[V Vtmp];S=[S Stmp];endS = sum(S,1);: Apply the bit-loading algorithm to achieve the desired bit and energy allocation for the current channel instance.function [bits_alloc,energy_alloc] =BitLoad(subchan_gains,total_bits,num_subc,gap,noise,M)% Bit Loading Algorithm% ---------------------%% Inputs :% subchan_gains : SubCarrier Gains% total_bits : Total Number of bits% num_subc : Number of Subcarriers% gap : Gap of the system% noise : Noise Power% M : Max Constellation Size% Outputs:% bits_alloc : Bits allocation for each subchannel% power_alloc : Total Power allocation% ---------------------------------------------------------------% Compute SNR's for each channelSNR = ComputeSNR(subchan_gains,noise,gap);% This function just initializes the system with a particular bit% allocation and energy allocation using Chow's Algorithm. This is% further efficientize using Campello's Algorithm[bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M);% Form the Energy Increment Table based on the present channel% gains for all the subchannels in order to be used by Campello% Algorithmenergytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Efficientize the algorithm using the Campello's algorithm[bits_alloc,energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M );: Given the subcarrier gains, this simple function generates the SNR values of each channel (each singular value on each tone is a separate channel).function SNR = ComputeSNR(subcar_gains,noise,gap)SNR = abs((subcar_gains.^2)./(noise*gap));: Apply Chow's algorithm to generate a particular bit and energy allocation.% Chow's Algorithm% ----------------% This is based on the paper by Chow et al titled%% A Practical Discrete Multitone Transceiver Loading Algorithm% for Data Transmission over Spectrally Shaped Channels.IEEE Trans% on Communications. Vol. 43, No 2/3/4, pp. 773-775, Feb/Mar/Apr 1995 function [bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M)for i = 1:num_subc% Assuming each of the subchannels has a flat fading, we get initial estimate % of the bits for each subchanneltempbits = log2(1 + abs(SNR(i))); % bits per two dimension. roundtempbits = round(tempbits); % round the bitsif (roundtempbits > 8) % Limit them between 2 and 15 roundtempbits = 8;endif (mod(roundtempbits,2)== 1 & roundtempbits ~= 1)roundtempbits = roundtempbits -1;endif roundtempbits > 0 % Calculate the Energy required for the subchannelenergy_alloc(i) = (2^roundtempbits-1)/SNR(i) ;elseenergy_alloc(i) = 0;endbits_alloc(i) = roundtempbits; % Update the BitSubChan end% end of function: Given the SNR values, form a table of energy increments for each channel.function energytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Inputs:% subcar_gains : Subcarrier Gains% M : max Constellation Size% Gap : Gap of the system% Noise : Noise Power% Outputs:% energytable : Energytable%% Based on the Subcarrier Gains, we calculate the energy% increment required by each subcarrier for transmitting% 1,2 ,4 ,6,8 bits.% Energy = 2^(i-1)/subcar_gains;% ------------------------------------------------------%subcar_gains = (subcar_gains.^2)/(Gap*Noise);energytable = abs((1./SNR)'*(2.^([1:M+1]-1)));% Increase the energy value for constellation size of more than M to% a very high value so that it is not assigned.energytable(:,M+1) = Inf*ones(size(energytable(:,M+1)));for i = 3:2:Menergytable(:,i) = (energytable(:,i) +energytable(:,i+1))/2;energytable(:,i+1) = energytable(:,i);end%energytable = [ones(1,size(energytable,1))' energytable];: Apply Campello's algorithm to converge to the optimal bit and energy allocation for the given channel conditions.% --------------% This function is used by Campello's algorithm to allocate bits and energy for% each subchannel optimally.function [bits_alloc, energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M)bt = sum(bits_alloc);% We can't transmit more than M*(Number of subchannel) bitsif total_bits > M*num_subctotal_bits = M*num_subc;endwhile (bt ~= total_bits)if (bt > total_bits)max_val = 0;max_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;elsetemp = 0;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendif (bits_alloc(max_ind) > 0)bits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) -1;energy_alloc(max_ind) = energy_alloc(max_ind) - max_val;bt = bt-1;endelsemin_val = Inf;min_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~=0 & bits_alloc(i) <9temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);elsetemp = Inf;endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendif (bits_alloc(min_ind) < 8)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) +1;if (min_val==inf)min_val = energytable(min_ind,bits_alloc(min_ind));endenergy_alloc(min_ind) = energy_alloc(min_ind) +min_val;bt = bt+1;endendendfor i = 1:length(bits_alloc)if (mod(bits_alloc(i),2) == 1 & bits_alloc(i) ~=1)[bits_alloc,energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,i,energytable,num_subc);endend: An optimal bit-loading of the last bit requires a unique optimization.function [bits_alloc, energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,index,energytable,num_subc) max_val = 0;for i = 1:num_subcif (i ~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendendmin_val = Inf;for i = 1:num_subcif (i~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~=0temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendendif (min_val < max_val)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) + 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) - 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) - min_val; elsebits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) - 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) + 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) + max_val; end。
基于某MATLAB的MIMO系统预编码性能仿真
摘要在现今的移动通信系统中，被极多的国际通信标准采纳为基础性关键技术的一种方法是多输入多输出的技术（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）。
无线传输的技术是应用多项发射以及多次接收天线来进行。
应用MIMO技术的情形下，就算是系统带宽和传输功率没有增加，仍然是能够显著的增长无线信道容量，它的增长往往是成倍得，譬如4G LTE技术。
通过使用MIMO信道而增加的空间复用增益可以改善传输效率，其带来的空间分集增益也可以增加传输的可靠度。
这两种增益的提高分别可以通过改变收发天线数来实现。
提高通信质量是需要MIMO技术在接收端和发送端配置很多的天线，然后使信号经过多个接收和发送端。
本篇主要探索的是空间复用MIMO系统的线性预编码及信号检测方法。
在发射端通过对传输信号进行预编码操作，不仅可以有效抑制干扰，还可以简化接收机数据解调的计算复杂度。
同时对线性信号检测与预编码技术方法进行了分别的详细说明。
想要验明一下MIMO系统预编码的性能，借助MATLAB这个软件进行验证确定仿真。
结果表明，在其他的前提一样的情形下，以最小均方误差为基准的MMSE算法比简单的线性检测算法ZF算法，所得误差更小，噪比的变大而减小导致系统传输得可靠程度会跟着变化。
关键词：MIMO 信号检测预编码MATLABABSTRACTIn mobile communication system, multi input multi output technology (Multiple-Output Multiple-Input, MIMO) is a technology that uses multiple transmit and multiple receive antennas for wireless transmission. MIMO technology can not increase the system bandwidth and transmission power, and exponentially improve the capacity of wireless channel, which has been adopted by many international communication standards as the basic key technologies, such as LTE 4G system. This technology can achieve the transmission efficiency and transmission reliability by changing the number of transmit and receive antennas, that is, the spatial multiplexing gain and the spatial diversity gain of MIMO channel are used to improve the transmission efficiency.MIMO technology need to configure multiple antennas at the receiver and transmitter, and then make the signal through a number ofreceiving and sending end, in order to improve the quality of communication. This paper mainly studies the spatial multiplexing MIMO system precoding and signal detection technology. At the transmitter, it can not only effectively suppress the interference, but also simplify the computation complexity of the receiver data demodulation. In this paper, the linear signal detection and pre coding technology are introduced and discussed in detail. In order to verify the performance of the MIMO system, the simulation was carried out with the aid of MATLAB computer software. The results show that, under the same conditions, the MMSE algorithm has better performance than the ZF algorithm, and the transmission reliability of the system is gradually reduced with the increase of the signal to noise ratio.Keywords: MIMO; signal detection; precoding; MATLAB目录摘要 .................................................................................................................................................. - 1 - ABSTRACT...................................................................................................................................... - 2 -第一章绪论.................................................................................................................................... - 3 -1.1 研究背景.......................................................................................................................... - 3 -1.2 研究现状.......................................................................................................................... - 4 -1.3 研究容.............................................................................................................................. - 7 - 第二章MIMO系统信号检测算法............................................................................................. - 8 -2.1 MIMO系统简介............................................................................................................. - 8 -2.2 无线信道及数学模型..................................................................................................... - 9 -2. 3 MIMO信道容量.......................................................................................................... - 11 -2.4 MIMO检测算法........................................................................................................... - 13 -2.5本章小节......................................................................................................................... - 16 - 第三章MIMO预编码技术研究............................................................................................... - 16 -3.1 系统模型........................................................................................................................ - 16 -3.2 ZF预编码....................................................................................................................... - 17 -3.3 MMSE预编码............................................................................................................... - 18 -3.4本章小节......................................................................................................................... - 19 - 第四章MIMO预编码算法仿真............................................................................................... - 19 -4.2MTALAB简介 ................................................................................................................ - 19 -4.2仿真结果分析................................................................................................................. - 20 -4.3本章小结......................................................................................................................... - 24 - 第五章总结.................................................................................................................................. - 25 - 参考文献........................................................................................................................................ - 26 -附录 ................................................................................................................................................ - 29 -第一章绪论1.1 研究背景自二十世纪八十年，计算机技术和通讯技术在社会的各个方面都获得了巨大的发展。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
杨豪;孙立
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2022()11
【摘要】MIMO信道模型和OFDM系统各有优缺点,在空间分集和空间复用技术上同时考虑多径影响和信道衰落的情况下,通过MATLAB实现MIMO-OFDM信道模型的仿真,观察添加保护间隔后信道模型的稳定性及误码率。
结果显示,4*4的MIMO-OFDM信道模型相较于传统OFDM系统误码率有极大的改善,而且传输信道更加稳定。
【总页数】6页(P10-14)
【作者】杨豪;孙立
【作者单位】贵州大学医学院;贵州省人民医院骨科
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.1
【相关文献】
1.自适应MIMO-OFDM通信系统中基于CPSO-PF的状态优化与性能仿真
2.基于MATLAB的扩频通信系统仿真研究
3.基于Matlab的数字通信系统原理与控制仿真实验
4.基于Matlab/Simulink虚拟仿真的通信系统建模的研究与探索
5.基于Matlab的时延差编码被动时反转镜水声通信系统仿真实验设计
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稀疏阵列mimo天线matlab仿真
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO天线是一种利用多个天线来传输和接收信号的技术。
在无线通信系统中，MIMO技术已经被广泛应用，以提高信号传输的可靠性和数据传输速率。
MIMO系统中的天线可以以不同的方式布置，其中一种常见的方式是使用稀疏阵列。
稀疏阵列是指天线之间的间距相对较大，可以降低天线之间的相互干扰。
与密集阵列相比，稀疏阵列具有更低的复杂度和更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
在进行稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真时，可以使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析。
通过在MATLAB中建立合适的模型，可以对天线的布局、天线之间的距离等参数进行调整和优化，以达到更好的性能。
稀疏阵列MIMO天线的仿真可以从多个方面进行评估。
首先，可以通过计算信号传输的容量来评估其性能。
容量是指在给定信道条件下，系统可以传输的最大数据速率。
通过仿真不同天线布局和参数的情况，可以比较它们的容量，找到最优的设计。
还可以通过计算误码率等指标来评估稀疏阵列MIMO天线的性能。
误码率是指在信号传输过程中出现错误的概率。
通过仿真不同的天线布局和参数，可以比较它们的误码率，找到最佳的设计。
在进行稀疏阵列MIMO天线的仿真时，需要考虑多个因素。
首先是天线之间的距离。
天线之间的距离越远，相互之间的干扰越小，但传输的信号强度也会降低。
因此，需要在性能和复杂度之间进行权衡。
其次是天线的布局。
稀疏阵列MIMO天线的布局可以是线性的、矩形的或其他形式的。
不同的布局可能会对系统的性能产生不同的影响。
通过仿真不同的布局，可以找到最佳的设计。
最后是天线的数量。
增加天线的数量可以提高系统的性能，但同时也会增加复杂度和成本。
因此，需要在性能和实际应用之间进行权衡。
稀疏阵列MIMO天线的设计和仿真是研究和优化MIMO系统的关键步骤之一。
通过使用MATLAB等工具进行数值模拟和分析，可以评估不同天线布局和参数的性能，并找到最佳的设计。
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北京邮电大学基于Matlab的MIMO通信系统仿真专业：信息工程班级：2011211126姓名：学号：目录一、概述 (1)1、课题的研究背景 (1)2、课程设计的研究目的 (1)3、MIMO系统 (1)【1】MIMO的三种主要技术 (1)【2】MIMO系统的概述 (2)【3】MIMO系统的信道模型 (2)二、基本原理 (3)1、基本流程 (3)2、MIMO原理 (3)3、空时块码 (4)三、仿真设计 (5)1、流程图 (5)2、主要模块及参数 (5)3、信源产生 (5)4、信道编码 (6)5、调制 (6)6、AWGN信道 (6)7、输出统计 (7)四、程序块设计 (7)1、代码 (7)五、仿真结果分析 (11)1、仿真图 (11)2、结果分析 (12)六、重点研究的问题 (12)七、心得与体会 (12)八、参考文献 (12)一、概述1、背景MIMO 表示多输入多输出。
在第四代移动通信技术标准中被广泛采用，例如IEEE 802.16e (Wimax)，长期演进(LTE)。
在新一代无线局域网(WLAN)标准中，通常用于IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。
MIMO 有时被称作空间分集，因为它使用多空间通道传送和接收数据。
只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署MIMO。
MIMO 技术可以显著克服信道的衰落，降低误码率。
该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖范围。
通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。
然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。
MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。
传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，I=1，……，N。
这N个子流由N个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。
多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现最佳的处理。
2、课程设计的研究目的设计一个基于Matlab的MIMO通信系统仿真。
3、MIMO系统【1】 MIMO的三种主要技术当前，MIMO技术主要通过3种方式来提升无线传输速率及品质：（1）空间复用（Spatial Multiplexing）:系统将数据分割成多份，分别在发射端的多根天线上发射出去，接收端接收到多个数据的混合信号后，利用不同空间信道间独立的衰落特性，区分出这些并行的数据流。
从而达到在相同的频率资源内获取更高数据速率的目的。
（2）传输分集技术，以空时编码（Space Time Coding）为代表：在发射端对数据流进行联合编码以减小由于信道衰落和噪声所导致的符号错误率。
空时编码通过在发射端增加信号的冗余度，使信号在接收端获得分集增益。
（3）波束成型（Beam Forming）：系统通过多根天线产生一个具有指向性的波束，将信号能量集中在欲传输的方向，从而提升信号质量，并减少对其他用户的干扰。
【2】 MIMO 系统的概述【3】 MIMO 系统的信道模型采用多发送多接收的天线系统, t n 副发送天线, r n 副接收天线的MIMO 的系统信道模型如图1.3所示。
用j i h ,表示第i 根发送天线到第j 根接收天线之间的信道衰落系数, i x 表示i 副发送天线发送的信号, j y 为第j 副接收天线接收到的信号,考虑平坦的衰落信道则它们之间关系写成矩阵的形式为：)()()(t t Hx t y η+=,其中定义Tn t x t x t x t x k ))(,),(),(()(21 =表示n 发射天线在发射的信号向量； T n t y t y t y t y k ))(,),(),(()(21 =表示n 接收天线在时间t 接收的信号向量；T n t t t t k))(,),(),(()(21ηηηη =表示t 时刻的加性高斯白噪声向量； ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k j j j k k n n n n n n h h h h h h h h h H ,2,1,,22,21,2,12,11,1 ，H 为信道衰落系数矩阵。
其中k j h ,的幅度服从Rayleigh 分布。
二、基本原理1、基本流程2、MIMO原理核心思想：时间上空时信号处理同空间上分集结合。
时间上空时通过在发送端采用空时码实现：空时分组、空时格码，分层空时码。
空间上分集通过增加空间上天线分布实现。
此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。
MIMO系统模型：MIMO信道模型分集与复用⏹根据各根天线上发送信息的差别，MIMO可以分为发射分集技术和空间复用技术。
⏹发射分集：在不同的天线上发射包含同样信息的信号(信号的具体形式不一定完全相同)，达到空间分集的效果，起到抗衰落的作用典型代表：空时块码（STBC）⏹空间复用：在不同的天线上发射不同的信息，获得空间复用增益，从而大大提高系统的容量和频谱利用率典型代表：分层空时码3、空时块码⏹Alamouti提出了采用两个发射天线和一个接收天线的系统可以得到采用一个发射天线两个接收天线系统同样的分集增益。
⏹将每k个输入字符映射为一个矩阵，矩阵的每行对应在p个不同的时间间隔里不同天线上所发送的符号。
⏹2*2举例：三、仿真设计1、流程图2、主要模块及参数3、信源产生⏹产生独立等概二进制信源⏹Matlab函数：randsrc()⏹编码块长度：40-6114（3GPP TS36.212 Table 5.1.3-3）推荐值：320,1024,2560,5120利用randsrc（）随机产生0与1的数，利用公式将其变成1与-1，即产生信源。
4、信道编码Option 1:卷积码(3GPP TS25.212 4.2.3.1)根据要求，卷积码编码器为（3，1,8）编码器，G0=（001101111）转换为八进制为557；G1=（010110011）转换为八进制为663；G1=（011001001）转换为八进制为711.卷积码记忆长度为9.5、调制调制模块基本要求：QPSKQPSK调制的函数可以利用matlab函数库自带的QPSK函数进行编写。
但是由于QPSK是M=4进行映射的，所以将随机产生的信源利用reshape函数变成两列，即00映射成，01映射成，10映射成，11映射成。
解调时利用matlab自带的demodulate函数。
6、AWGN信道Matlab实现：randn()信噪比与AWGN噪声的关系：由于信源经过QPSK调制，相当于在两条坐标轴的平面（一条实数轴，一条虚数轴）每一个方向都有随机的高斯白噪声分布，然后各自乘以相应的幅度，将得出的噪声加入QPSK 调制的信号里，得到的便是经过AWGN信道的信号。
7、输出统计⏹误码率统计⏹输出：横坐标-SNR Eb/N0 (Eb/N0 vs Es/N0?)纵坐标-BER（误比特率），BLER（误块率）⏹画图：semilogy(x,y)四、程序块设计1、代码[1]、MIMO:SNR_dB=0:1:30; %信噪比范围LOOP=500;%------------------------------------------%--------------信源产生---------------------%------------------------------------------for i=1:length(SNR_dB)snr=10^(SNR_dB(i)/10); %信噪比转换sgma=sqrt(8/snr/3); %噪声方差error0=0;error1=0;error2=0;error3=0;for a=1:LOOPN=2560; %仿真序列长度S=randsrc(1,N,[0,1]); %二进制序列信源产生n个随机数%-------------------------------------------%------------有信道编码----------------------%-------------------------------------------S00=convolutionalcode(S);%--------------QPSK调制---------------------s=QPSK(S00);s0=zeros(1,3*N/4); %将调制后的信息奇偶拆分成两个信息以进行MIMO发射s1=zeros(1,3*N/4);for b1=1:2:(3*N/2)s0(ceil(b1/2))=s(b1);s1(ceil(b1/2))=s(b1+1);endN1=size(s0,2);%--------有信道编码（2发2收）-----------------h0=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1)); %设置信道冲激响应h1=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1));h2=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1));h3=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1));%------接收到的信号（冲激响应与发送序列卷积）---R0=h0.*s0+h1.*s1; %接收信号矢量（不含高斯噪声）R1=-conj(s1).*h0+h1.*conj(s0); %移动通信P166R2=h2.*s0+h3.*s1;R3=-conj(s1).*h2+h3.*conj(s0);%通过AWGN信道加入噪声后的冲击序列r0=(R0+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));%接收信号矢量（有噪声）r1=(R1+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));r2=(R2+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));r3=(R3+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));s_0=conj(h0).*r0+h1.*conj(r1)+conj(h2).*r2+h3.*conj(r3);%STBC空时译码s_1=conj(h1).*r0-h0.*conj(r1)+conj(h3).*r2-h2.*conj(r3);for l0=1:3*N/4 %将接收到的信号合并Y0(2*l0-1)=s_0(l0);Y0(2*l0)=s_1(l0);endy0=DEQPSK(Y0); %QPSK解调m0=viterbi(y0); %维特比译码[n0,e0]=biterr(m0,S);%计算误比特率error0=error0+n0;%有信道编码2发1收hr0=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1)); %瑞利信道函数hr1=sqrt(0.5).*(randn(1,N1)+1i.*randn(1,N1));Rr0=hr0.*s0+hr1.*s1; %接收信号矢量(不含高斯噪声)Rr1=-conj(s1).*hr0+hr1.*conj(s0);rN0=(Rr0+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));%接收信号矢量(含复高斯噪声) rN1=(Rr1+sgma.*(randn(1,N1)+1i*randn(1,N1)));sr_0=conj(hr0).*rN0+hr1.*conj(rN1);%STBC空时译码sr_1=conj(hr1).*rN0-hr0.*conj(rN1);for l1=1:3*N/4 %将接收到的信号合并Y1(2*l1-1)=sr_0(l1);Y1(2*l1)=sr_1(l1);endy1=DEQPSK(Y1); %QPSK解调m1=viterbi(y1); %维特比译码[n1,e1]=biterr(m1,S);%计算误比特率error1=error1+n1;%---------------------------%无信道编码%---------------------------sn=QPSK(S); %QPSK调制for b2=1:2:(N/2) %将调制后的信息奇偶拆分成两个信息以进行MIMO发射sn0(ceil(b2/2))=sn(b2);sn1(ceil(b2/2))=sn(b2+1);endN2=size(sn0,2);%无信道编码（2发2收）hn0=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2)); %瑞利信道函数hn1=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2));hn2=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2));hn3=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2));Rn0=hn0.*sn0+hn1.*sn1; %接收信号矢量（无噪声） Rn1=-conj(sn1).*hn0+hn1.*conj(sn0);Rn2=hn2.*sn0+hn3.*sn1;Rn3=-conj(sn1).*hn2+hn3.*conj(sn0);rn0=(Rn0+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2))); %接收信号矢量（有噪声）rn1=(Rn1+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2)));rn2=(Rn2+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2)));rn3=(Rn3+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2)));sn_0=conj(hn0).*rn0+hn1.*conj(rn1)+conj(hn2).*rn2+hn3.*conj(rn3);sn_1=conj(hn1).*rn0-hn0.*conj(rn1)+conj(hn3).*rn2-hn2.*conj(rn3);for l2=1:N/4 %将接收到的信号合并Y2(2*l2-1)=sn_0(l2);Y2(2*l2)=sn_1(l2);endy2=DEQPSK(Y2); %QPSK解调y2=y2';[n2,e2]=biterr(y2,S);%计算误比特率error2=error2+n2;%无信道编码（2发1收）hN0=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2)); %瑞利信道函数hN1=sqrt(0.5).*(randn(1,N2)+1i.*randn(1,N2));RN0=hN0.*sn0+hN1.*sn1; %发射序列与接收序列的卷积 RN1=-conj(sn1).*hN0+hN1.*conj(sn0);rN0=(RN0+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2))); %接收信号矢量（有噪声） rN1=(RN1+sgma.*(randn(1,N2)+1i*randn(1,N2)));sN_0=conj(hN0).*rN0+hN1.*conj(rN1);sN_1=conj(hN1).*rN0-hN0.*conj(rN1);for l3=1:N/4 %将接收到的信号合并Y3(2*l3-1)=sN_0(l3);Y3(2*l3)=sN_1(l3);endy3=DEQPSK(Y3); %QPSK解调y3=y3';[n3,e3]=biterr(y3,S);%计算误比特率error3=error3+n3;endBER0(i)=error0/(LOOP*N);BER1(i)=error1/(LOOP*N);BER2(i)=error2/(LOOP*N);BER3(i)=error3/(LOOP*N);endsemilogy(SNR_dB,BER0,'-b+');hold on;semilogy(SNR_dB,BER1, 'r');grid on;semilogy(SNR_dB,BER2,'--g');grid on;semilogy(SNR_dB,BER3,'-.k');grid on;legend('2Tx2R:卷积信道编码','2Tx1R有信道编码','2Tx2R无信道编码','2Tx1R无信道编码');xlabel('SNR/dB');ylabel('BER');[2]、viterbifunction decodingsequence=viterbi(m)trel = poly2trellis(9,[557,663,711]);tblen=7; %卷积码记忆深度decodingsequence=vitdec(m,trel,tblen,'trunc','hard');decodingsequence=decodingsequence';[3]、QPSKfunction modulatingsignal=QPSK(s)s=s';H=modem.pskmod('M',4,'InputType', 'Bit');modulatingsignal=modulate(H,s);modulatingsignal=modulatingsignal';[4]、DEQPSKfunction demodulatingsignal=DEQPSK(s)h= modem.pskdemod('M',4,'OutputType', 'Bit');s=s';demodulatingsignal=demodulate(h,s);[5]、convolutionalcode%卷积码编码器%msg信号%constrainlength约束长度（寄存器数目加一）%codegenerator冲击响应g（转换成八进制）function code=convolutionalcode(msg)constrainlength=9;trel = poly2trellis(constrainlength,[557,663,711]); code = convenc(msg,trel);五、仿真结果分析1、仿真图2、结果分析由误码率仿真图看出在四种信道编码的方法中：横坐标：信噪比纵坐标：误码率⏹信噪比在零到五之间时四种方式的误码率都差不多。