m瑞利信道下对比ZF-SIC,MMSE-SIC,MRC三种均衡算法的误码率matlab仿真
目录
1.算法描述
2.仿真效果预览
3.MATLAB核心程序
4.完整MATLAB
1.算法描述
移动通信系统的性能在很大程度上决定于无线信道的特性。单发单收系统无线信道的特性已经研究得很透彻,针对其各通信标准所采用的载频、带宽、环境等都有权威机构给出实测的信道模型。对于多天线信道而言,许多单天线的概念都被继承了下来,如路径传播损耗、阴影衰落、多径衰落 损耗、长期衰落、短期衰落、相干时间、相干带宽、频率选择性衰落、平坦衰落等 , 所采用的信道模型也基本都是单天线情况下的一些拓展。本实验采用独立的慢衰落环境中的多输入多输出 MIMO 系统,假设发送端的天线数目为Mt,接收端端的天线数目为 Mr。用hij表示从第 j 个发射天线到第 i 个接收天线的信道增益。接收天线i处的噪声为ni,j=1,…, Mt ,i=1,…, Mr ;则第i个接收天线接收信号为:
系统工作流程如图3-2下。首先V-BLAST系统在发射端通过串并转换将数据流分解为Mt个子数据流,然后使用 QPSK 或 16QAM 对各路子信号流进行调制, 将比特映射为符号;调制完成后,分别送到Mt个发射天线分别发射,在接收端用Mr个接收天线检测信号。这里假设不论有多少个发送天线,系统的总发射功率是不变的,且总发射功率是平均分配到各个天线的。在接收端用Mr个接收天线检测信号,并按照一定信号检测与估计的方法进行符号解调,最后恢复出数据流(各个接收天线单独进行信号处理得到子数据流,最后需要并串转换将子数据流合成为一个数据流)。假设发送天线之间、接收天线之间完全不相关,且发送的数据也互相独立。V-BLAST系统中接收天线的个数一般要大于或等于发送天线的个数。
关于接收机检测与估计的方法,最直接的最大似然估计在MIMO信道中可直接采用线性检测(按照ZF或MMSE准则),也可采用非线性的干扰抵消检测(如串行干扰抵消SIC)。
串行干扰抵消算法是一种非线性检测算法。SIC的基本思想是在对多个符号进行检测与估计时,如果能先对某个符号进行检测与估计解出这个符号,则在解另一个符号时可将已解出的符号对当前待解符号的干扰消除,从而提高待解符号的SINR,提高检测与估计的误码码性能。对于Mt个发送符号,串行干扰抵消每次对一个符号进行检测与估计,每次检测时,先消掉前面已经解出的符号干扰,再对待解符号进行检测与估计(通常仍采用ZF或MMSE准则对待解符号做线性变换),根据论文,我们此次实验采用ZF准则做线性变换。因此对这Mt个发送符号在检测与估计时,共需要Mt步检测判决,(且除掉第一步,其他每一步检测之前都要利用已解出的符号做干扰抵消),这就存在对Mt个发送符号先对谁进行检测的排序问题。理论证明,当Mt个发送符号使用相同星座图时,每一步都选择接收SNR最大的符号,即对应最优的符号排序。
2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:
3.MATLAB核心程序
SNR = [0:5:30];
Nuser = 5;
len_dat = 1000; num_T = 2;
num_R = 2;
Totalerr= 1e5;
Error =[];for ij=1:length(SNR)Num_err = 0; %蒙特卡洛模拟次数Numbers = 0; %误码率累加器while Num_err<=Totalerr/10fprintf('SNR = %f\n', SNR(ij));Num_err%QPSK发射信号signal = randi([0,3],Nuser*num_T*len_dat,1); signal_matrix = reshape(signal,num_T,Nuser,len_dat);signal_matrix2 = zeros(num_T,Nuser,len_dat);for k=1:len_datfor k2=1:Nusersignal_matrix2(:,k2,k) = pskmod(signal_matrix(:,k2,k),4);endend%RayleighH_ray = (randn(num_R,num_T,Nuser,len_dat) + sqrt(-1)*randn(num_R,num_T,Nuser,len_dat))/sqrt(2); N_awg = (randn(num_R,Nuser,len_dat) + sqrt(-1)*randn(num_R,Nuser,len_dat))/sqrt(2); %接收Rec = zeros(num_R,Nuser,len_dat); for k=1:len_dat for k2=1:NuserRec(:,k2,k)=H_ray(:,:,k2,k)*signal_matrix2(:,k2,k)/sqrt(Nuser*num_T); endend R_noised = Rec + sqrt(1/(10^(SNR(ij)/10)))*N_awg; %高斯白噪声x = [];for t=1:len_datfor k=1:NuserRect = R_noised(:,k,t);Ht_ray = H_ray(:,:,k,t);Hmmsesic = inv(Ht_ray'*Ht_ray+(1/(10^(SNR(ij)/10)))*eye(num_T))*Ht_ray';xbits = func_mmse_dmd(Rect,Hmmsesic,H_ray(:,:,k,t),Ht_ray,[1:num_T],num_T,Nuser,SNR(ij));x(:,k,t) = xbits;endendx1 = zeros(num_T,Nuser,len_dat);for k=1:len_datfor k2=1:Nuserx1(:,k2,k) = pskdemod(x(:,k2,k),4);endendRec_bits = reshape(x1,Nuser*num_T*len_dat,1);[errbit,temp_ber] = biterr(signal,Rec_bits,2); Num_err = Num_err+errbit;Numbers = Numbers+1;endError(ij)=[Num_err/Numbers/length(signal)];
end
01_191m
4.完整MATLAB
V
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