【MIMO-OFDM】基于MIMO-OFDM和MRC最大合并比接收器的通信系统matlab仿真,对比STC,BF,SM

目录

1.算法仿真效果

2.MATLAB程序

3.算法概述

3.1 MIMO-OFDM系统原理

3.2 MRC最大合并比接收器原理

3.3 空时编码(STC)原理

3.4 波束赋形(BF)原理

3.5 空间调制(SM)原理

4.部分参考文献

5.程序内容,运行方法和源码获取

5.1 作品内容 

5.2 运行方法

5.3 源码获取


1.算法仿真效果

matlab2022a/Matlab2024b仿真结果如下:

2.MATLAB程序

..............................................................
smber = [];
for snr=SNRs4
    snr
    signal   = round(rand(LENS, 1));
    datqpsk  = bi2de(reshape(signal, [], 2));
    Vqpsk    = qammod(datqpsk, 4)/sqrt(2);
    channels = zeros(length(Vqpsk), 4);
    for i=[1:size(channels, 2)]
        channels(:,i) = ch_Rayleigh(channels(:,i), 0);
    end

    demod_symb = zeros(length(Vqpsk), 1);
    for i=[1:2:length(Vqpsk)]
        H            = [channels(i, 1), channels(i, 2) ; channels(i, 3) , channels(i, 4)];
        sent_signals = H*[Vqpsk(i) ; Vqpsk(i+1)]/sqrt(2);
        R_symb       = ch_Rayleigh(sent_signals, snr);

        ofdm_symbol_guesses = zeros(16, 3);
        index = 1;
        for t1=[0:3]
            for t2=[0:3]
                v1          = qammod(t1, 4)/sqrt(2);
                v2          = qammod(t2, 4)/sqrt(2);
                guess_value = (R_symb - H*[v1;v2])'*(R_symb - H*[v1;v2]);
                ofdm_symbol_guesses(index,:) = [t1, t2, guess_value];
                index       = index+1;
            end
        end

        [~,min_guess_value_index] = min(ofdm_symbol_guesses(:,3));

        demod_symb(i)   = ofdm_symbol_guesses(min_guess_value_index, 1);
        demod_symb(i+1) = ofdm_symbol_guesses(min_guess_value_index, 2);
    end
    smber = [smber ; [1-(sum(demod_symb==datqpsk)/length(Vqpsk))]];
end

semilogy(SNRs4, smber,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);

grid on
legend('MRC', 'STC', 'BF', 'SM');
16

3.算法概述

       多输入多输出(MIMO)技术、正交频分复用(OFDM)技术以及不同的信号处理和传输方案在现代无线通信系统中扮演着重要角色。MIMO - OFDM 结合了 MIMO 的空间复用和分集增益以及 OFDM 的抗多径衰落能力,而最大合并比(MRC)接收器则用于有效合并多个接收天线的信号。同时,空时编码(STC)、波束赋形(BF)和空间调制(SM)也是 MIMO 系统中常用的技术,它们各有特点和优势。

3.1 MIMO-OFDM系统原理

       MIMO系统通过在发射端和接收端使用多个天线,能够在不增加带宽的情况下提高信道容量和传输可靠性。OFDM 技术将高速数据流分割成多个低速子数据流,每个子数据流在相互正交的子载波上传输,有效地抵抗了多径衰落和符号间干扰。

       MIMO-OFDM 系统中,发射端首先对输入的比特流进行调制(如 QPSK、16 - QAM 等),然后进行串并转换,将高速数据流转换为多个低速子数据流。接着,每个子数据流经过 IFFT(快速傅里叶逆变换)转换到时域,添加循环前缀(CP)以消除符号间干扰。最后,通过多个发射天线同时发射信号。

      接收端接收到信号后,首先去除循环前缀,然后进行 FFT(快速傅里叶变换)将信号转换到频域。接着,对每个子载波上的信号进行解调,最后将解调后的子数据流进行并串转换,恢复出原始的比特流。

3.2 MRC最大合并比接收器原理

       MRC接收器是一种常用的分集合并技术,它通过对多个接收天线接收到的信号进行加权合并,使得合并后的信噪比(SNR)最大。假设接收端有 Nr​ 个天线,第n个天线接收到的信号为rn​,其对应的信道增益为hn​,则MRC接收器的合并输出为:

3.3 空时编码(STC)原理

        空时编码是一种利用空间和时间维度进行编码的技术,它通过在多个发射天线和多个符号周期内对信号进行编码,提高了信号的传输可靠性。常见的空时编码方案有Alamouti码,它是一种针对两个发射天线的空时编码方案。

       假设发射端有两个天线,在第k个符号周期,天线1发射符号s1​(k),天线2发射符号s2​(k)。在第k+1个符号周期,天线1发射符号−s2∗​(k),天线2发射符号s1∗​(k)。接收端接收到的信号可以表示为:

       其中,hij​表示从第j个发射天线到第i个接收天线的信道增益,ni​(k)是第i个接收天线在第k个符号周期的噪声。通过对接收信号进行处理,可以实现对发射符号的可靠解码。

3.4 波束赋形(BF)原理

       波束赋形是一种通过调整发射天线的相位和幅度,使得信号在特定方向上形成波束的技术。它利用了信道的空间信息,将信号能量集中在目标用户所在的方向,从而提高了信号的传输质量和覆盖范围。

3.5 空间调制(SM)原理

       空间调制是一种将信息同时映射到发射天线索引和调制符号上的技术。在每个符号周期,只有一个发射天线被激活,通过选择不同的发射天线和调制符号来传输信息。

4.部分参考文献

[1]顾朝志,张磊,李莉.接收天线选择对MIMO-OFDM系统信道容量的影响[J].重庆理工大学学报:自然科学, 2014, 28(2):4.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.02.016.

5.程序内容,运行方法和源码获取

5.1 作品内容 

matlab程序

5.2 运行方法

1.在matlab的左侧的当前文件夹窗口;

2.运行Runme文件;

5.3 源码获取

step1.打开博客主页的左侧推广栏查看,或扫博客文章底部信息

step2.然后用电脑打开网页链接,输入文章标题搜索

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Simuworld

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值