多载波通信系统仿真中的EESM 和MI-ESM 方法
IEE
IEEE ，俗称5G WiFi，是一个无线局域网（WLAN）通信标准，它通过5GHz频带（也是其得名原因）进行通信。
理论上，它能够提供最少1Gbps带宽进行多站式无线局域网通信，或是最少500Mbps的单一连接传输带宽。
是的继承者。
它采用并扩展了源自的空中接口（air interface）概念，包括：更宽的RF带宽（提升至160MHz），更多的MIMO空间流（spatial streams）（增加到 8），多用户的 MIMO，以及高密度的解调变（modulation）（达到 256QAM）。
是一个由IEEE（电机电子工程师学会）所制订的无线网路通讯标准。
提供下列的技术来提升网路频宽与更好的使用者体验：1.支援更宽的频宽(RF Bandwidth):最高160 MHz（上限是40 MHz）2.支援最多8空间串流(MIMO Spatial Streams)（仅支援4个）3.多使用者的MIMO (Multi-user MIMO) （无此功能）4.传送波束成型正式纳入标准(Beam forming) 非标准功能)5.支援高密度的解调变(Modulation): 256 QAM ( 最高64-QAM)1.支援更宽的频宽(RF Bandwidth):最高160 MHzDraft预计使用 5 GHz RF频带 ~ GHz)，主要原因在于有较宽的频宽(RF Bandwidth)需求。
以美国地区为例，能用的范围仅有~ GHz, 以5MHz 区分一个Channel，共有11 个Channels 如下：虽然有11个Channels可用，若以为例，所需频宽RF Bandwidth: 22MHz，因此仅有三个不会互相干扰之Channel 存在。
(图片来源：这也就是一般在无线网路建置中，在一个空间中，若无线AP 仅支援 b/g/n，则建议最多布建三台，且三台AP 各设定使用Channel 1/6 /11，才能有互不干扰之最佳效果。
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。
高效多用户多天线无线通信系统的建模与仿真
高效多用户多天线无线通信系统的建模与仿真无线通信已经成为现代社会不可或缺的一部分，随着移动通信技术的不断发展和普及，人们对无线通信系统的吞吐量和性能要求也越来越高。
高效多用户多天线无线通信系统的建模和仿真是研究者和工程师们在设计和优化无线通信系统中不可或缺的一步。
本文将介绍高效多用户多天线无线通信系统的建模和仿真方法以及其应用场景。
（第一部分：介绍高效多用户多天线无线通信系统）高效多用户多天线无线通信系统是一种利用多天线和多用户技术来提高系统性能的无线通信系统。
它通过利用多个天线和多个用户之间的空分复用技术，实现了系统吞吐量的大幅提高和对传统单用户单天线系统的性能限制的突破。
高效多用户多天线无线通信系统通常由多个独立的用户和多个天线组成，用户之间可以同时传输和接收信息，从而提高系统的容量和覆盖范围。
（第二部分：高效多用户多天线无线通信系统的建模方法）在建模高效多用户多天线无线通信系统时，需要考虑多个因素，如信道衰落、噪声干扰、天线间的相互影响等。
以下是一些常用的建模方法：1. 天线模型：根据系统的具体要求选择合适的天线模型，如理想天线模型、方向性天线模型、均匀线性阵列天线模型等。
2. 信道模型：选择适当的信道模型来描述天线和用户之间的信号传输过程，如经典的大尺度和小尺度衰落信道模型、多径信道模型等。
3. 用户模型：根据用户行为和需求，建立用户模型来描述用户的移动性、数据传输要求等。
4. 性能评估模型：利用合适的性能评估指标，如误码率、吞吐量、传输功耗等来评估系统的性能。
（第三部分：高效多用户多天线无线通信系统的仿真方法）仿真是验证和优化无线通信系统性能的重要手段。
在进行高效多用户多天线无线通信系统的仿真时，可以采用以下方法：1. 随机模拟仿真：通过生成合适的随机信号和噪声，并基于信道模型进行信号传输和接收过程的模拟。
2. 离散事件仿真：将通信系统看作是由事件驱动的网络，在每个事件发生时执行相应的操作，并记录系统的状态和性能。
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QPSK和16QAM调制是一种常见的调制方式，而MIMO-OFDM系统是一种利用多输入多输出技术和正交频分复用技术的无线通信系统。
本文将介绍如何使用Matlab对MIMO-OFDM系统进行仿真实现，并分别使用QPSK和16QAM调制方式进行实验。
我们将讨论MIMO-OFDM系统的基本原理和结构，然后介绍Matlab的仿真实现方法，最后进行仿真实验并分析实验结果。
1. MIMO-OFDM系统的基本原理和结构MIMO-OFDM系统是一种结合了多输入多输出（MIMO）技术和正交频分复用（OFDM）技术的无线通信系统。
MIMO技术利用多个天线进行信号传输和接收，可以显著提高系统的传输速率和抗干扰性能。
而OFDM技术将高速数据流分割成多个低速子流，并利用正交频分复用技术进行传输，可以有效克服多径传输引起的频率选择性衰落和提高频谱利用率。
MIMO-OFDM系统的结构包括多个发射天线和多个接收天线，发射端和接收端分别进行信号处理和数据传输。
在发射端，将输入数据流进行调制、符号映射，并进行空间信号处理和频谱分配；在接收端，对接收的信号进行解调、解映射、信道均衡和解调制处理。
整个系统利用MIMO技术和OFDM技术的优势，可以实现高速和高质量的无线通信传输。
2. Matlab的仿真实现方法在Matlab中，可以利用通信工具箱和信号处理工具箱进行MIMO-OFDM系统的仿真实现。
需要定义系统的参数，包括天线数、子载波数、信道模型、调制方式等；然后生成输入数据流，并进行调制和符号映射；接着进行信道编码和传输；最后进行解码和译码，并进行结果分析。
对于QPSK调制方式，可以使用comm.QPSKModulator和comm.QPSKDemodulator进行调制和解调，并使用comm.ErrorRate进行误码率计算；对于16QAM调制方式，可以使用comm.RectangularQAMModulator和comm.RectangularQAMDemodulator进行调制和解调，并进行相应的误码率计算。
MIMO技术与SCM信道仿真详解
信道的传输函数为：
L
H(f ,t )
l(t )e j 2fl
l 1
程序输 出的信 道多径 时延
2.关于“径”与“子径”
径—其特性有场 景决定，引入时 延扩展来面熟径
的特性
子径--其统计 特性一致，时 延差别较小接 收机无法分辨
每个子径对应与真实传 播环境中的一个散射体
第(u,s)个元素由下式给出
SCM代码中的BS到MS距离定义小：区内
径35m
小区 外径 500m
BS MS MS v
天线增益
n, AoD ：路径离开角 n,m, AoD ：子径离开角
n ：路径时延 Pn ：平均路径功率 n, AoA ：路径到达角 n,m, AoA :子径到达角
3．生成信道系数
极化场景 LOS 场景
远散射体 (市区宏小区)
市区峡谷 (市区宏小区)
可选项
首先看一下信道系数的公式
问题一：MIMO技术怎样利用多径效应多抗衰 落，增加信道容量？
空间分集或是天线分集利用了不同空间不同位 置的天线传送信息，使得多个信号的副本经历 的衰落相互独立，在接收端利用相关的合并技 术以得到分集增益，而要求有独立的衰落路径 就必须处于所谓的富散射环境中（从而导致了 多径效应），此时的多径已被看成了有利条件。
信息源
[x1 x2]
调制源
编码器
[x1
x2]
x x
1 2
x
* 2
x1*
[x1
x
* 2
]
[x 2
x* 1
]
在Alamouti编码中，信源首先被分为两组，每组两个字符。在第一个给定的字 符间隔内，每组中的两个字符被同时发射：从天线1发射的信号为x1，从天线 2发射的信号为x2。在下一个字符间隔内，信号-x2*从天线1发射，信号x1*从 天线2发射。
MIMO_OFDM系统时频快速同步算法
MIMO_OFDM系统时频快速同步算法MIMO-OFDM（Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统是一种将MIMO和OFDM技术相结合的无线通信系统。
它能够提高系统的数据传输速率和频谱利用率。
然而，由于多天线和多径传输的复杂性，MIMO-OFDM系统在实际应用中需要进行快速的时频同步，以确保有效的数据传输。
MIMO-OFDM系统的时频快速同步算法主要包括以下几个方面：1.载波频率偏移估计：由于传输过程中可能存在的振荡器漂移和多径传输引起的频率偏移等原因，需要在接收端进行频率偏移估计和补偿。
一种常用的方法是使用导频信号，通过导频信号的时域关系进行频率偏移估计。
2.符号定时偏移估计：MIMO-OFDM系统中，符号定时偏移会引起符号间干扰（ISI），从而降低系统的性能。
因此，需要对接收的信号进行精确的符号定时偏移估计和补偿。
常用的方法有最大似然估计和影子匹配滤波器等。
3.通道估计：MIMO-OFDM系统中，每个接收天线对应一个通道，因此需要进行通道估计和补偿。
通道估计的目的是获取接收端天线之间的传输功率和相位差等信息。
常用的方法有导频信号法、最小二乘法和最大似然法等。
4.前导码检测和解码：MIMO-OFDM系统中，前导码在时频域中起到同步和信道估计的作用。
因此，在接收端需要对接收到的前导码进行检测和解码。
常用的方法有相关检测、线性滤波和非线性最小二乘法等。
此外，还有一些高级的时频快速同步算法用于提高系统的性能和稳定性，比如基于机器学习的方法、盲估计方法和协作估计方法等。
总结起来，MIMO-OFDM系统的时频快速同步算法对系统的性能和稳定性具有重要影响。
它能够准确估计和补偿频率偏移、符号定时偏移和通道衰落等问题，从而提高系统的数据传输速率和可靠性。
未来，随着无线通信技术的不断发展，时频快速同步算法也将进一步提高，以适应更加复杂的无线通信环境和应用需求。
LTE系统的MIMO信道建模与仿真
indispensable key technology．The research of MIMO technology is based on the
mainly from two aspects of correlation matrix and correlation coefficient of the
correlation analysis of MIMO system channel.
KEY WORDS：LTE
MIMO
correlation simulation
radio channel modeling method, has carried on the simulation analysis to the
performance, and its effectiveness was verified.
Through the above analysis of the theory, the MIMO technique can improve the
3.3 信道衰落 ....................................................................................................... 14
3.3.1 小尺度衰落特性 ............................................................................... 14
can be improved the average channel capacity and interrupt channel capacity of the
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1. 引言1.1 背景介绍MIMO（Multiple Input Multiple Output）技术和OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术是目前无线通信领域中常用的关键技术。
MIMO技术通过在传输端和接收端利用多个天线进行数据传输，从而提高系统的传输效率和抗干扰性能。
而OFDM技术则利用频谱分割和并行传输的方式，提高信道传输效率和抗多径干扰的能力。
本文将结合QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）调制和16QAM（Quadrature Amplitude Modulation）调制两种常见调制方式，设计并实现MIMO-OFDM系统。
QPSK调制使用4个相位点来表示传输信号，适用于简单的调制场景；而16QAM调制则利用16个不同的信号点表示传输信号，可以提高传输速率和频谱利用效率。
通过Matlab仿真实现这两种调制方式下的MIMO-OFDM系统，并进行性能分析和实验结果展示，旨在探究不同调制方式对系统性能的影响，为未来的无线通信系统设计提供参考和借鉴。
1.2 研究意义研究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的意义在于探索该组合对系统性能的影响，进一步优化系统设计和参数配置。
通过比较不同调制方式下MIMO-OFDM系统的性能表现，可以为实际通信系统的部署提供重要参考依据。
研究还有助于深化对多址接入、信道编解码等关键技术的理解，并为提高系统的可靠性、稳定性和数据传输速率提供技术支持。
探究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的研究意义重大，不仅可以促进通信技术的进步，还可以为实际应用中的无线通信系统提供更加稳定和高效的解决方案。
1.3 研究目的研究目的：通过对QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的设计和仿真实现，旨在探究在多输入多输出和正交频分复用技术的基础上，如何提高系统的性能和可靠性。
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2006年第1期基金项目论文FOUNDATIONSUPPORTEDPROJECT
文章编号：1001-893X（2006）01-0026-05
多载波通信系统仿真中的EESM和MI-ESM方法*
汪海明1，艾萨·图玛拉2（1.诺基亚（中国）研究中心，北京100871；2.诺基亚（芬兰）研究中心，赫尔辛基）摘 要：介绍了在OFDM系统仿真中链路级仿真和系统级仿真之间的映射方法，主要探讨了两种基于有效SINR映射的方法：指数有效SINR映射（EESM）和互信息有效SINR映射（MI-ESM）。着重阐述了这两种方法如何把多状态信道变成单状态信道以及为什么这种有效单SINR方法能够表示多个子载波SINR信道性能，同时也重点研究这两种方法的主要优缺点以及它们对RRM算法设计的影响。而且，也提及了如何去构建链路和系统级映射表（MCS，SINR，BLER）。关键词：多载波系统；OFDM；系统仿真；有效信噪比；EESM；MI-ESM中图分类号：TN915 文献标识码：A
EffectiveSINRApproachofLinktoSystemMappinginOFDM/Multi-CarrierMobileNetwork
WANGHai-ming1，EsaTuomaala2（1.Nokia（China）ResearchCenter，Beijing100871，China；2.Nokia（Helsinki）ResearchCenter，Helsinki，Finland）
Abstract：ThispaperpresentstheapproachesoflinktosystemmappingforOFDM/multi-carriermobilecommunicationsystembyanalysingsomematerials.Mainly，theeffectiveSINRmethodishighlighted，whichincludesEESMandMI-ESM.Itshowshowthemulti-statechannelsareintegratedintoasinglestateinsystemsimulatorwitheffectiveSINRapproachandwhytheeffectiveSINRcanrepresenttheper-formanceofmultiplesub-carrierSINR.ItalsodiscusseswhatthemainadvantagesanddisadvantagesforthemareandhowtheycaninfluenceontheRRMdesignofthesystems.Furthermore，indicationwillbe
givenofhowtoconstructalink-to-systemmappingtable（MCS，SINR，BLER）.
Keywords：multi-carriersystem；OFDM；systemsimulation；effectiveSINR；EESM；MI-ESM
1 引言各种移动速度环境下的高速率低延迟数据传输是未来移动通信系统的一个关键特征。由于OFDM（A）具有高频谱利用率和低符号间干扰（ISI）的优越特点，它一直被认为是下一代移动通信网络复用和多址的首选技术之一。众所周知，无线系统仿真器一般用于无线网络
性能的评估。然而，具有较高分辨率和较长仿真时间要求的系统仿真将导致沉重的系统计算负担，有时甚至是不可承受的。因此，分离的链路和系统级仿真器对于网络性能的评估是必需的。但是这样就必须定义两个仿真器之间的数据交互方法。在以前的文献中，链路级和系统级仿真器之间一般使用平均值接口和真实值接口（AVI）的方法［1］。但是由于这两种方法的不精确性和复杂性，如果把它们用于
·62·*收稿日期：2005-08-29；修回日期：2005-11-10 基金项目：诺基亚研究中心项目 2006年第1期基金项目论文FOUNDATIONSUPPORTEDPROJECT
基于OFDM技术的多载波通信系统评估不是很有效［2］。同时，文献［3］也讨论了基于特征值分布的映射方法，但是计算特征值却增加了计算的复杂度。文献［4］探讨了基于动态值映射的方法（DVI）。在这种方法中，链路级和系统级仿真器并行运行，系统根据系统级仿真器中定义的拓扑结构来计算信号功率，然后这个值被实时传递给链路级仿真器来决定传输的数据是否是正确的。然而，DVI方法的极度复杂性也限制了它的应用。在最近的3GPP提案和标准化工作中，几个基于有效SINR概念的链路和系统级映射方法已经被提出，这几种方法能够被有效地用于基于OFDM的多载波通信系统中。然而，目前对它们的介绍和研究在中英文文献中都没有看到。为了研究它们的原理、性能和特点，在这篇论文中，我们将主要探讨在目前和未来的多载波移动通信系统中两种主要的链路和系统级映射方法（L2S）：指数有效SINR映射（EESM）和互信息有效SINR映射（MI-ESM）。EE-SM是一种非常简单且易于实现的方法，当使用它的时候，一个终端的所有子载波都必须使用相同的调制和编码方式（MCS）。而MI-ESM是一种更高级的映射方法，它不会要求一个终端的所有子载波都使用相同的调制编码方式（MCS）。这两种方法的基本思想是统一的，都是要找到一个压缩函数把一组不同的SINR序列映射成一个单一的SINR值，然后通过这个值我们就能够查表得到真实的SINR值。本文将重点阐述在系统仿真器中如何把一个多状态信道转化为一个单状态信道，以及有效SINR方法如何反映多个子载波SINR的性能，同时也要讨论有效SINR映射方法的优缺点以及它们对系统RRM设计的影响（例如，EESM情况下的功率分配）。而且，同时我们也会提及如何去构建链路和系统级映射表（MCS，SINR，BLER）。2 有效SINR映射（ESM）的基本原理很明显，能够进行准确系统级仿真的关键之处是能够根据一个即时信道状态（例如OFDM系统每个子载波的SINR）得到相应的误块率（BLEP）。如果用一组SINR值的集合来查找BLER值，那么链路级表格就太复杂了。这样，为了解决这个问题，文献［5］和［6］就提出了用有效SINR映射（ESM）的方法把多个OFDM子载波的SINR值｛γk｝先映射成一个有效的SINR值γeff，然后再用这个有效的SINR值从一条基本的AWGN链路级性能曲线上查找到BLER的估计值。对于这种有效SINR映射方法（ESM），很明显下面的近似等式应该成立：BLEP（｛γk｝）≈BLEPAWGN（γeff）（1）这里BLEP（｛γk｝）是和即时信道状态｛γk｝对应的真实信息包的错误概率（误块率）；BLEPAWGN（γeff）是AWGN信道情况下的误块率。公式（1）必须对所有类型的信道都是成立的，也就是说，所有的信道条件下的SINR集合经过有效SINR映射之后，都可以只查找一条AWGN下的性能曲线。为了满足式（1），对于每种调制和编码方式
（MCS）都需要一个对应的尺度因子［7～9］。这里，我们用β来表示这个尺度因子。我们需要使用BLER预测方法来得到这个尺度因子，不同的BLER预测方法的有效性验证包括模型参数的优化和误差分析两方面。模型参数的优化操作是基于“最小平方匹配”的方法或者其它的方法，例如用参数β来最小化下面的代价函数：
fβ=ΣNsimi=1|BLERpred，p（β）-BLERmeas，p|2
=ΣNsimi=1|ΔBLERmeas，p|2（2）这里，BLERpred和BLERmeas分别表示预测的和测量的误块率；Nsim表示用于参数优化测试的数据块的数目。最后，一个经过最优化处理的β值被找到。另外，我们也可以用另外一种模型去做上述训练，一般称为叫做“最大最小适配准则”：假定有L种信道，而且每种信道每个子载波的SINR值是不同的。对
每种信道和N种不同的噪声功率，能够得到平均的BLER值。这样就能够确定对每种信道条件下为了得到满足3%目标BLER所要求的SINR值。这里用γl（β）来表示信道l=1，…，L下要求的SINR值（dB），参数β就能用下面的方式获得：^β=argminβmaxl∈｛1，…，L｝|γl（β）-γ
AWGN|（3）
这里γ
AWGN表示AWGN信道条件下为了满足目标
BLER所要求的SINR值（dB）。
·72· 2006年第1期基金项目论文FOUNDATIONSUPPORTEDPROJECT
3 OFDM系统中的有效SINR映射方法从有效SINR值到相应的BLER值的映射或者用一种映射查找表的方式，或者用一种近似分析表达式的方式来处理，具体的过程示于图1。
图1 有效SINR映射方法 目前的有效SINR映射方法主要有2种，一种叫做“指数有效SINR映射（EESM）”，一种叫做互信息有效SINR映射（MI-ESM）。这两种方法的主要差别就是使用的信息测度函数不一样，方程（4）给
出了这两种方法的通用表达式，其中I（x）就是压缩函数，也叫信息测度函数，I-1（x）是I（x）的反函数。
SINReff=I-11PΣPp=1I（SINRp()）（4） 下面我们就基于这个表达式分别讨论EESM和MIESM的方法。3.1 EESM在EESM方法中［7～9］，使用下面的压缩函数I（x）：
I（x）=exp-x()β（5） I（x）的反函数就是：I-1（x）=-βln（x）（6）这样：SINReff=-βln1PΣPp=1exp-SINRp()[]β（7）这里，P是用户使用的子载波的数目；SINRp是第P个子载波的信号干扰噪声比；β是尺度因子，用于当预测BLER和真实的BLER不匹配时进行某种方式
的压缩函数的调节，β仅仅和载波所使用的调制和编码方式有关（MCS）。与EESM类似，我们同样也可以定义另外2种计算有效SINR的方法，一种叫容量有效SINR映射（CESM），另一种叫算数有效SINR映射（LESM）：
CESM：SINReff=β·21PΣPp=1log21+SINRp()β-()1（8）LESM：SINReff=10-βvar（log10SNRP）·101PΣ
P
p=1log10（SINRp）
（9） 这两种方法的参数定义和EESM是一样的。3.2 MI-ESMMI-ESM意思是互信息有效SINR映射［10］。
根据一些文献的定义，在MI-ESM方法中，有效SINR被定义为
SINReff=I-1mref1PuΣPp=1Imp（SINRp()）（10）这里，Imp（SINRp）是第p个数据符号使用大小为2mp的调制符号表时的容量函数；Pu是子载波的个数；I-1mef是Imp的反函数。根据文献［11］，信息测度可以写为