function ber_ml=Alamoudi(snr,soglia);
%clc;
S_ML=zeros(1,4);
X_dec=zeros(1,2);
Nt=2;
Nr=2;
dec=zeros(1,2);
no_bit_sym=1;
no_it_x_SNR=10000;
%soglia=1;
%length=1; %Numero di simulazioni
%snr=30;
iter=0;
err = 0;
tot_err_h = 0;
tot_err_ml = 0;
while tot_err_ml<soglia
iter=iter+1;
for i=1:no_it_x_SNR
Data=(2*round(rand(Nt,1))-1)/(sqrt(Nt));
%Creiamo il canale
H=rey(2,2);
%H=ones(2,2);
sig = sqrt(0.5/(10^(snr/10))); %Varianza del rumore
n = sig * (randn(Nr,Nt) + j*randn(Nr,Nt)); %Rumore
%Encoder. Creiamo la matrice X
X=[Data(1) -conj(Data(2)); Data(2) conj(Data(1))]; %Coded data
R=H*X + n ; %Matrice ricevuta
%Combiner
s0=conj(H(1,1))*R(1,1)+H(1,2)*conj(R(1,2))+conj(H(2,1))*R(2,1)+H(2,2)*conj(R(2,2));
s1=conj(H(1,2))*R(1,1)-H(1,1)*conj(R(1,2))+conj(H(2,2))*R(2,1)-H(2,1)*conj(R(2,2));
%S = kron(R,ones(1,2^(2*no_bit_sym)));
S=[s0 s1];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Decodifica %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
dh = sqrt(2)*[1 -1]/2;
%Calcolo delle distanze del primo simbolo%
d11=((dh(1)-real(S(1)))^2+(imag(S(1)))^2);
d12=((dh(2)-real(S(1)))^2+(imag(S(1)))^2);
%end
D1=[d11 d12]; %Distanze del simbolo ricevuto
%Costruzione del vettore delle scelte del primo simbolo%
for k=1:2
X1_dec(k)=((abs(dh(k)))^2)*sum(sum((abs(H)).^2)-1)+D1(k);
end
%Calcolo delle distanze del secondo simbolo%
d21=((dh(1)-real(S(2)))^2+(imag(S(2)))^2);
d22=((dh(2)-real(S(2)))^2+(imag(S(2)))^2);
D2=[d21 d22];
%Costruzione del vettore delle scelte del secondo simbolo%
for x=1:2
X2_dec(x)=((abs(dh(k)))^2)*sum(sum((abs(H)).^2)-1)+D2(x);
end
%Decisioni. Si prende il valore minore%
[scelta1, posizione1]=min(X1_dec);
[scelta2, posizione2]=min(X2_dec);
decoded=[dh(posizione1) dh(posizione2)];
err_ml = sum(round(Data')~=round(decoded));
tot_err_ml = err_ml + tot_err_ml;
end
end
ber_ml=tot_err_ml/(no_it_x_SNR*iter*2)
end