singleusermimo.rar_ZFMMSEZF-SIC_ZFSIC_ZF算法_ZF-SIC

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5星 · 超过95%的资源 107 浏览量 2022-07-14 02:58:56 上传评论 1 收藏 1KB RAR 举报

在无线通信领域，多输入多输出（MIMO）技术是一种重要的技术，它可以显著提升无线通信系统的数据传输速率和频谱效率。"singleusermimo.rar"这个压缩包文件包含了对几种MIMO接收策略的深入研究，特别是零-forcing (ZF)、最小均方误差 (MMSE) 以及它们的软干扰消除 (SIC) 版本，即ZF-SIC和MMSE-SIC。让我们来理解这些算法的基础概念： 1. **零-forcing (ZF) 算法**：ZF接收器的目标是通过预编码矩阵设计，使得接收到的信号在接收端相互正交，从而消除多用户干扰。然而，ZF通常在信噪比较低时表现不佳，因为噪声会被放大。 2. **最小均方误差 (MMSE) 算法**：相比于ZF，MMSE不仅考虑消除干扰，还考虑了噪声的影响。它通过最小化接收信号的均方误差来优化预编码矩阵，因此在信噪比低的情况下性能更优。 3. **ZF-SIC**：这是一种改进的ZF策略，通过迭代的方式逐个解码用户信号，每次解码一个用户后消除其对其他用户的干扰，从而提高系统性能。 4. **MMSE-SIC**：MMSE与SIC的结合，同样采用迭代解码，但每个步骤中考虑的是MMSE准则，因此在处理干扰和噪声方面更加精细，通常能提供比ZF-SIC更好的性能。在“singleusermimo.m”这个Matlab脚本中，作者可能进行了如下操作： - 设计了MIMO系统模型，包括发射端、信道模型和接收端。 - 实现了上述四种接收策略，并对比了它们的误码率（BER）或符号错误率（SER）性能。 - 使用仿真结果分析了不同SNR（信噪比）下各算法的性能，可能包括误码率曲线和容量曲线。 - 可能还探讨了用户数、天线数等系统参数对算法性能的影响。通过这样的仿真，我们可以得出结论，MMSE-SIC算法在大多数情况下性能最优，因为它既能有效抑制干扰，又能考虑噪声的影响，特别是在高用户密度和复杂信道条件下。 Matlab是一种强大的工具，广泛用于通信领域的仿真和分析。在这个案例中，开发者通过编写和运行"singleusermimo.m"脚本，不仅能够直观地理解各种算法的工作原理，还能定量评估它们在实际系统中的表现。这对于理论研究和实际系统设计都具有重要价值。对于学习和研究MIMO系统或者对无线通信感兴趣的读者来说，这个压缩包中的内容无疑提供了宝贵的参考资料。

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% 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长) tx=2;rx=2;L=10000; Modulation='BPSK'; EbN0=[0:5:20]; B=30000;Ts=1/24300; % 建立EbN0与SNR之间的换算关系 SNR=EbN0-10*log10(Ts*B); % 信源A A=randint(tx*L,1); % 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X X=zeros(tx,L); for k=1:tx X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); end % 信道传输============================================================ % 快衰落高斯信道H H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L)); % 均值为0方差为1的高斯白噪声n n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)); % 未叠加噪声的接收信号R R=zeros(rx,L); for k=1:L R(:,k)=sqrt(1/tx)*H(:,:,k)*X(:,k); end % 检测 %ZF======================================================================== disp('berz'); berz=[]; % 在不同的信噪比下计算ZF接收机误比特率berz for m=SNR m % 每个子信道的平均信噪比为snr的接受信号R_noised snr=10^(m/10); R_noised=R+sqrt(1/snr)*n; x=[]; a=zeros(tx*L,1); % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x for t=1:L r=R_noised(:,t); % 迫零矩阵G G=pinv(H(:,:,t)); y=G*r; xtemp=(y>=0)-(y<0)+0; x=[x,xtemp]; end % 从x求A的估计a for k=1:tx a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2; end % 比较A和a计算错值率temp_ber [errbit,temp_ber]=biterr(A,a); berz=[berz,temp_ber]; end semilogy(EbN0,berz,'o- r'),grid on hold on tx=2;rx=4;L=10000; Modulation='BPSK'; EbN0=[0:5:20]; B=30000;Ts=1/24300; % 建立EbN0与SNR之间的换算关系 SNR=EbN0-10*log10(Ts*B); % 信源A A=randint(tx*L,1); % 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X X=zeros(tx,L); for k=1:tx X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); end % 信道传输============================================================ % 快衰落高斯信道H H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L)); % 均值为0方差为1的高斯白噪声n n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)); % 未叠加噪声的接收信号R R=zeros(rx,L); for k=1:L R(:,k)=sqrt(1/tx)*H(:,:,k)*X(:,k); end % 检测 %ZF======================================================================== disp('berz'); berz=[]; % 在不同的信噪比下计算ZF接收机误比特率berz for m=SNR m % 每个子信道的平均信噪比为snr的接受信号R_noised snr=10^(m/10); R_noised=R+sqrt(1/snr)*n; x=[]; a=zeros(tx*L,1); % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x for t=1:L r=R_noised(:,t); % 迫零矩阵G G=pinv(H(:,:,t)); y=G*r; xtemp=(y>=0)-(y<0)+0; x=[x,xtemp]; end % 从x求A的估计a for k=1:tx a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2; end % 比较A和a计算错值率temp_ber [errbit,temp_ber]=biterr(A,a); berz=[berz,temp_ber]; end semilogy(EbN0,berz,'o- b'),grid on hold on 发送天线m1，接受天线m2，高斯白噪声，ZF时的仿真程序 % 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长) tx=m1;rx=m2;L=10000; Modulation='BPSK'; EbN0=[0:5:20]; B=30000;Ts=1/24300; % 建立EbN0与SNR之间的换算关系 SNR=EbN0-10*log10(Ts*B); % 信源A A=randint(tx*L,1); % 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X X=zeros(tx,L); for k=1:tx X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); end % 信道传输============================================================ % 快衰落高斯信道H H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L)); % 均值为0方差为1的高斯白噪声n n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)); % 未叠加噪声的接收信号R R=zeros(rx,L); for k=1:L R(:,k)=sqrt(1/tx)*H(:,:,k)*X(:,k); end % 检测 %ZF================================================================== disp('berz'); berz=[]; % 在不同的信噪比下计算ZF接收机误比特率berz for m=SNR m % 每个子信道的平均信噪比为snr的接受信号R_noised snr=10^(m/10); R_noised=awgn(R,m,1); x=[]; a=zeros(tx*L,1); % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x for t=1:L r=R_noised(:,t); % 迫零矩阵G G=pinv(H(:,:,t)); y=G*r; xtemp=(y>=0)-(y<0)+0; x=[x,xtemp]; end % 从x求A的估计a for k=1:tx a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2; end % 比较A和a计算错值率temp_ber [errbit,temp_ber]=biterr(A,a); berz=[berz,temp_ber]; end semilogy(EbN0,berz,'o- r'),grid on xlabel('Eb/N0(dB)'); ylabel('误比特率'); title('不同天线配置ZF系统仿真传输特性') text(9,0.15,'\fontsize{14}\color{red}\fontname{隶书}2*2') hold on 发送天线m1，接受天线m2，高斯白噪声，MMSE时的仿真程序 % 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长) tx=m1;rx=m2;L=10000; Modulation='BPSK'; EbN0=[0:5:20]; B=30000;Ts=1/24300; % 建立EbN0与SNR之间的换算关系 SNR=EbN0-10*log10(Ts*B); % 信源A A=randint(tx*L,1); % 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X X=zeros(tx,L); for k=1:tx X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); end % 信道传输============================================================ % 快衰落高斯信道H H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L)); % 均值为0方差为1的高斯白噪声n n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)); % 未叠加噪声的接收信号R R=zeros(rx,L); for k=1:L R(:,k)=sqrt(1/tx)*H(:,:,k)*X(:,k); end % 检测 %MMSE=============================================================== disp('berz'); berz=[]; % 在不同的信噪比下计算ZF接收机误比特率berz for m=SNR m % 每个子信道的平均信噪比为snr的接受信号R_noised snr=10^(m/10); R_noised=awgn(R,m,3); x=[]; a=zeros(tx*L,1); % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x for t=1:L r=R_noised(:,t); HH=H(:,:,t); xtemp=zeros(tx,1); w=inv(HH'*HH+(1/snr)*eye(tx))*HH'; y=w*r; xtemp=(y>=0)-(y<0)+0; x=[x,xtemp]; end % 从x求A的估计a for k=1:tx a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2; end % 比较A和a计算错值率temp_ber [errbit,temp_ber]=biterr(A,a); berz=[berz,temp_ber]; end semilogy(EbN0,berz,'o- b'),grid on xlabel('Eb/N0(dB)'); ylabel('误比特率'); title('不同天线配置MMSE系统仿真传输性能') text(8,0.08,'\fontsize{14}\color{blue}\fontname{隶书}1*2') hold on