天线分集与空时编码技术瑞利衰落信道下MRC性能内含数据集.zip资源-CSDN文库

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31 浏览量 2024-04-26 23:07:30 上传评论 1 收藏 27KB ZIP 举报

标题中的“天线分集与空时编码技术瑞利衰落信道下MRC性能内含数据集”涉及了无线通信领域中的一些关键技术，主要包括天线分集（Antenna Diversity）、空时编码（Space-Time Coding）以及在瑞利衰落信道下的最大比合并（Maximum Ratio Combining, MRC）策略的性能分析。以下将详细阐述这些概念及其相互关系。 1. **天线分集**：天线分集是一种无线通信技术，通过使用多个天线来提高信号的接收质量，减少由于多径传播导致的衰落影响。它利用不同的路径之间衰落的独立性，将多个弱信号组合成一个较强且稳定的信号，从而提升系统性能和可靠性。常见的天线分集技术包括空间分集、极化分集和频率分集等。 2. **空时编码**：空时编码是一种结合空间维度和时间维度进行信号编码的方法，目的是在多天线系统中实现更高的数据传输速率和更可靠的通信。通过精心设计的编码策略，空时编码可以同时实现分集增益和编码增益，显著改善信道条件不佳时的系统性能。典型的空时编码有 Alamouti 空时码、Golden 码和Quadratic Minimum-Distance STBC等。 3. **最大比合并（MRC）**：MRC是一种多天线接收策略，适用于具有相同信息源的多个衰落信道。在MRC中，来自不同天线的接收信号按其功率比例加权后相加，以获得最强的合并信号。在瑞利衰落信道中，MRC能够充分利用各个信号路径的独立性，极大地增强信号强度，降低误码率。 4. **瑞利衰落信道**：这是一种描述无线通信中信号传播特性的模型，特别是在城市环境中常见。在这种信道中，信号会经过多个反射、折射和散射路径到达接收端，导致信号强度快速变化，形成深度衰落。瑞利衰落信道通常假设各路径具有独立的随机相位，导致接收信号的幅度服从瑞利分布。 5. **压缩包内文件**： - `BER perfoemancde of MRC Scheme.jpg`：这可能是一个描述MRC策略在瑞利衰落信道下误比特率（Bit Error Rate, BER）性能的图表，展示了MRC如何随着信噪比（SNR）的增加改善通信系统的误码性能。 - `MRC_scheme.m`：这可能是一个MATLAB代码文件，用于实现MRC算法，模拟信号在瑞利衰落信道中的接收和处理过程，可能包括信号生成、信道建模、MRC权重计算以及性能评估等步骤。 - `modulator.m`：这个文件可能是对输入数据进行调制的MATLAB代码，可能使用了QPSK、BPSK等常见调制方式，以便于在模拟通信系统中传输。这个数据集和相关代码提供了研究和理解天线分集、空时编码以及MRC在瑞利衰落信道下性能的一个实验平台，有助于深入学习无线通信系统的设计和优化。通过分析和运行这些代码，我们可以更好地理解这些技术在实际环境中的表现，以及如何在工程实践中应用它们来改善通信系统的可靠性和效率。

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天线分集与空时编码技术瑞利衰落信道下MRC性能内含数据集.zip （3个子文件）

MRC_scheme.m 2KB

BER perfoemancde of MRC Scheme.jpg 37KB

modulator.m 1KB

% MRC_scheme.m % Receiver diversity - MRC clear, clf L_frame=130; N_packet=4000; b=2; % Set to 1/2/3/4 for BPSK/QPSK/16QAM/64QAM SNRdBs=[0:2:20]; sq2=sqrt(2); %SNRdBs=[0:10:20]; sq2=sqrt(2); for iter=1:3 if iter==1 NT=1; NR=1; gs='-kx'; % SISO elseif iter==2 NT=1; NR=2; gs='-^'; else NT=1; NR=4; gs='-ro'; end sq_NT=sqrt(NT); for i_SNR=1:length(SNRdBs) SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma=sqrt(0.5/(10^(SNRdB/10))); for i_packet=1:N_packet symbol_data=randi([0,1],L_frame*b,NT); [temp,sym_tab,P]=modulator(symbol_data.',b); X=temp.'; Hr = (randn(L_frame,NR)+j*randn(L_frame,NR))/sq2; H = reshape(Hr,L_frame,NR); Habs = sum(abs(H).^2,2); Z=0; for i=1:NR R(:,i) = sum(H(:,i).*X,2)/sq_NT + sigma*(randn(L_frame,1)+j*randn(L_frame,1)); Z = Z + R(:,i).*conj(H(:,i)); end for m=1:P d1(:,m)=abs(sum(Z,2)-sym_tab(m)).^2+(-1+sum(Habs,2))*abs(sym_tab(m))^2; end [y1,i1] = min(d1,[],2); Xd=sym_tab(i1).'; temp1 = X>0; temp2 = Xd>0; noeb_p(i_packet)=sum(sum(temp1~=temp2)); end BER(iter,i_SNR) = sum(noeb_p)/(N_packet*L_frame*b); end semilogy(SNRdBs,BER(iter,:),gs); hold on; axis([SNRdBs([1 end]) 1e-6 1e0]) end title('BER perfoemancde of MRC Scheme'); xlabel('SNR[dB]'); ylabel('BER') grid on; set(gca,'fontsize',9) legend('SISO','MRC (Tx:1,Rx:2)','MRC (Tx:1,Rx:4)')

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