基于V-BLAST的ML检测算法

Posted 2023-01-21 fpga和matlab

目录

一、理论基础

二、核心程序

三、测试结果

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一、理论基础

       MIMO系统(Multiple-Input Multiple-Output)是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。

       MIMO系统却能有效地利用多径的影响来提高系统容量。系统容量是干扰受限的，不能通过增加发射功率来提高系统容量。而采用MIMO结构不需要增加发射功率就能获得很高的系统容量。因此，将MIMO技术与OFDM技术相结合是下一代无线局域网发展的趋势。在OFDM系统中，采用多发射天线实际上就是根据需要在各个子信道上应用多发射天线技术，每个子信道都对应一个多天线子系统、一个多发射天线的OFDM系统。

       信道均衡技术（Channel equalization）是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰ISI问题。V-BLAST空间多路复用系统一种模式。这种简化了的BLAST结构同样最先由贝尔实验室提出。它采用一种直接的天线与层的对应关系，即编码后的第k个子流直接送到第k根天线，不进行数据流与天线之间对应关系的周期改变，它的数据流在时间与空间上为连续的垂直列向量，称为V-BLAST(Vertical-BLAST)。由于V-BLAST中数据子流与天线之间只是简单的对应关系，因此在检测过程中，只要知道数据来自哪根天线即可以判断其是哪一层的数据，检测过程简单。

二、核心程序

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for i=1:length (snr_dB)
    snr(i)=10^(snr_dB(i)/10);
    blast_error_bit=0;
    mlblast_error_bit=0;
    mlblast1_error_bit=0;
     mlblast2_error_bit=0;
 for numm=1:2     %每一个SNR值计算多次，以增大数据量
    a=rand(1,a_length);
    for L=1:a_length
        if a(L)>0.5
            a(L)=1;
        else  a(L)=0;
        end
    end         %产生比特流
    a_mod=QAM(a_length,a);  %进行调制,采用16QAM的方式
    a_=reshape(a_mod,Tx_n,length(a_mod)/Tx_n);  %映射至四个天线端口
    m=1;                  %信号检测后输出信号的序列号，在这里对其进行初始化
    for ll=1:N_OFDM
        for kk=N_DLRB*12:-1:1
            a1(kk,ll)=a_(1,(ll-1)*N_DLRB*12+abs(kk-N_DLRB*12)+1);
            a2(kk,ll)=a_(2,(ll-1)*N_DLRB*12+abs(kk-N_DLRB*12)+1);
            a3(kk,ll)=a_(3,(ll-1)*N_DLRB*12+abs(kk-N_DLRB*12)+1);
            a4(kk,ll)=a_(4,(ll-1)*N_DLRB*12+abs(kk-N_DLRB*12)+1);        %进行资源映射
            a_all=[a1(kk,ll),a2(kk,ll),a3(kk,ll),a4(kk,ll)].';                               %取出相同时频位置上的资源粒子，编为一组，进行信号检测
            sigma = 1/sqrt(2*Rx_n*snr(i));                               %噪声的标准差，假设信号的能量为1
            awgn_noise = sigma/sqrt(2)*(randn(Rx_n,1)+j*randn(Rx_n,1));  %产生高斯白噪声
            H=(randn(Rx_n,Tx_n)+j*randn(Rx_n,Tx_n))/sqrt(2);             %信道冲击响应矩阵
            r=H*a_all+awgn_noise ;                                       %相同时频位置上接收到的数据
  

         %基于ZF的排序V-BLAST算法
         H=(randn(Rx_n,Tx_n)+j*randn(Rx_n,Tx_n))/sqrt(2);
         r=H*a_all+awgn_noise;    %相同时频位置上接收到的数据
         mm=1:Tx_n;
         for ii=1:Tx_n                
                G3=pinv(H);      %滤波矩阵
                G_=sum(abs(G3).^2,2);   
                [m_,ki]=min(G_);  %找出功率最小的一行,该行的可靠性最高
                Z=G3(ki,:)*r;
                dec5(mm(ki),m)=quan_16QAM_1(Z);   %量化判决过程           
                r=r-H(:,ki)*dec5(mm(ki),m);
                H(:,ki)=[];
                mm(ki)=[];
         end
         
        
        %基于ZF的有所保留的排序V-BLAST算法(1层，4个取值）
        mlblast_16=mlblast_qam_1(m,a_all,awgn_noise,Rx_n,Tx_n);
        dec6(:,m)=mlblast_16;
        
        %基于ZF的有所保留的排序V-BLAST算法(1层，2个取值）
        mlblast1_16=mlblast_qam_2(m,a_all,awgn_noise,Rx_n,Tx_n);
        dec7(:,m)=mlblast1_16;
        
        %基于ZF的有所保留的排序V-BLAST算法(1层，6个取值）
        mlblast2_16=mlblast_qam_3(m,a_all,awgn_noise,Rx_n,Tx_n);
        dec8(:,m)=mlblast2_16;
        
        m=m+1;
        end
    end
    dec5_=reshape(dec5,1,length(a_mod));
    dec_blast_zf2=demod_QAM(dec5_);   %解调过程，对应于QPSK
    dec6__=reshape(dec6,1,length(a_mod));
    dec_mlblast=demod_QAM(dec6__);   %解调过程，对应于QPSK
    dec7__=reshape(dec7,1,length(a_mod));
    dec_mlblast1=demod_QAM(dec7__);   %解调过程，对应于QPSK
    dec8__=reshape(dec8,1,length(a_mod));
    dec_mlblast2=demod_QAM(dec8__);   %解调过程，对应于QPSK
    err_num_blast_zf2=error_count(a,dec_blast_zf2);                %统计基于MMSE的V-BLAST算法下错误比特个数
    err_num_mlblast=error_count(a,dec_mlblast);               %统计ZF算法下错误比特个数
    err_num_mlblast1=error_count(a,dec_mlblast1);               %统计ZF算法下错误比特个数
    err_num_mlblast2=error_count(a,dec_mlblast2);               %统计ZF算法下错误比特个数
    blast_error_bit=blast_error_bit+err_num_blast_zf2;
     mlblast_error_bit=mlblast_error_bit+err_num_mlblast;
     mlblast1_error_bit=mlblast1_error_bit+err_num_mlblast1;
     mlblast2_error_bit=mlblast2_error_bit+err_num_mlblast2;
 end
     err_ber_blast_zf2(i)=blast_error_bit/(length(a)*numm)                  %统计BLAST算法下错误比特率 
     err_ber_mlblast(i)=mlblast_error_bit/(length(a)*numm)
      err_ber_mlblast1(i)=mlblast1_error_bit/(length(a)*numm)
      err_ber_mlblast2(i)=mlblast2_error_bit/(length(a)*numm)
end
up62

三、测试结果