基于MATLAB的MIMO系统分层空时码的仿真

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于MATLAB的MIMO系统分层空时码的仿真相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

在这里,我们采用2*2的MIMO系统,根据上面的理论,我们开始设计一个简单的MIMO系统。

    首先,定义发送天线和接收天线,这里根据课题要求,都设置为2,当然可以根据实际的需要将系统设置为我们所需要的数目,我们将对不同天线数目的系统做简单的对比。

   

这里我们根据前面的理论分析,将信道理论做间的处理,得到一个简单的信道模型,其表达式如上代码所示。

将当送信号做串并处理,将处理得到的信号放入到sMatrix0矩阵中,这一步比较简单,这里就不多做介绍了。

这里,将信号做BPSK调制,然后利用高斯白燥声来模拟信道。通过以上步骤,我们基本完成过了MIMO系统的发送模块的设计。

在接收端,我们主要做对系统的逆运算处理就可以了,即PSK解调和并串转变就可以了。这样一个简单的2*2MIMO系统就完成了。下面我们将对系统的做简单的仿真分析。

图3-1 2*2MIMO系统性能仿真

图3-2 不同天线数目MIMO系统性能比较

    如上图所示,自上而下分别为8*8MIMO系统性能曲线,4*4MIMO MIMO系统性能曲线和2*2 MIMO系统性能曲线,通过比较,当天线数目越多则MIMO系统的性能越好,当然在实际中,我们更多的采用8*8 MIMO系统,从而获得更高性能的通信质量。

部分核心代码:

clc;
clear;

O=[1 -2 -3;2+j 1+j 0;3+j 0 1+j;0 -3+j 2+j];                         
Nt=2;      %发送天线个数         
Nr=2;      %接收天线数量

timer=4;                                                 
                                                           
Number_bit=1000;    %发送符号数量                                                    
mod=4;         

min_snr=3;      %最小信噪比                                                   
max_snr=15;     %最大信噪比

num_X=1;
num_bit_per_sym=log2(mod);%每个符号所有的比特数

for cc_ro=1:timer
    for cc_co=1:Nt
        num_X=max(num_X,abs(real(O(cc_ro,cc_co))));
    end
end

co_x=zeros(num_X,1);
for con_ro=1:timer                                                
    for con_co=1:Nt
        if abs(real(O(con_ro,con_co)))~=0
            delta(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=sign(real(O(con_ro,con_co)));
            epsilon(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=con_co;
            co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1)=co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1)+1;
            eta(abs(real(O(con_ro,con_co))),co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1))=con_ro;
            coj_mt(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=imag(O(con_ro,con_co));
        end
    end
end

eta=eta.';                                                           
eta=sort(eta);
eta=eta.';
for SNR=min_snr:max_snr                                              
    clc
    disp('Wait until SNR=');disp(max_snr);
    SNR
    n_err_sym=0;
    n_err_bit=0;
    graph_inf_sym(SNR-min_snr+1,1)=SNR;
    graph_inf_bit(SNR-min_snr+1,1)=SNR;
    for con_sym=1:Number_bit
        bi_data=randint(num_X,num_bit_per_sym);                     
        de_data=bi2de(bi_data);                                     
        data=pskmod(de_data,mod,0,'gray');
        H=randn(Nt,Nr)+j*randn(Nt,Nr);                             
        XX=zeros(timer,Nt);
        for con_r=1:timer                                          
            for con_c=1:Nt
                if abs(real(O(con_r,con_c)))~=0
                    if imag(O(con_r,con_c))==0
                        XX(con_r,con_c)=data(abs(real(O(con_r,con_c))),1)*sign(real(O(con_r,con_c)));
                    else
                        XX(con_r,con_c)=conj(data(abs(real(O(con_r,con_c))),1))*sign(real(O(con_r,con_c)));
                    end
                end
            end
        end   
        
        
        H=H.';
        XX=XX.';
        snr=10^(SNR/10);
        Noise=(randn(Nr,timer)+j*randn(Nr,timer));               
        Y=(sqrt(snr/Nt)*H*XX+Noise).';                              
        H=H.';                                                      
        for co_ii=1:num_X
            for co_tt=1:size(eta,2)
                if eta(co_ii,co_tt)~=0
                    if coj_mt(eta(co_ii,co_tt),co_ii)==0
                        r_til(eta(co_ii,co_tt),:,co_ii)=Y(eta(co_ii,co_tt),:);
                        a_til(eta(co_ii,co_tt),:,co_ii)=conj(H(epsilon(eta(co_ii,co_tt),co_ii),:));
                    else
                        r_til(eta(co_ii,co_tt),:,co_ii)=conj(Y(eta(co_ii,co_tt),:));
                        a_til(eta(co_ii,co_tt),:,co_ii)=H(epsilon(eta(co_ii,co_tt),co_ii),:);
                    end
                end
            end
        end
        RR=zeros(num_X,1);
        for ii=1:num_X                                               
            for tt=1:size(eta,2)
                for jj=1:Nr
                    if eta(ii,tt)~=0
                        RR(ii,1)=RR(ii,1)+r_til(eta(ii,tt),jj,ii)*a_til(eta(ii,tt),jj,ii)*delta(eta(ii,tt),ii);
                    end
                end
            end
        end
        re_met_sym=pskdemod(RR,mod,0,'gray');                     
        re_met_bit=de2bi(re_met_sym);
        re_met_bit(1,num_bit_per_sym+1)=0;                          
        for con_dec_ro=1:num_X                                             
            if re_met_sym(con_dec_ro,1)~=de_data(con_dec_ro,1)
                n_err_sym=n_err_sym+1;
                for con_dec_co=1:num_bit_per_sym
                    if re_met_bit(con_dec_ro,con_dec_co)~=bi_data(con_dec_ro,con_dec_co)
                        n_err_bit=n_err_bit+1;
                    end
                end
            end
        end
    end
    Perr_sym=n_err_sym/(num_X*Number_bit);                                 
    graph_inf_sym(SNR-min_snr+1,2)=Perr_sym;
    Perr_bit=n_err_bit/(num_X*Number_bit*num_bit_per_sym);
    graph_inf_bit(SNR-min_snr+1,2)=Perr_bit;
end
x_sym=graph_inf_sym(:,1);                                          
y_sym=graph_inf_sym(:,2);
subplot(211);
semilogy(x_sym,y_sym,'r-*');

x_bit=graph_inf_bit(:,1);
y_bit=graph_inf_bit(:,2);
subplot(212);
semilogy(x_bit,y_bit,'b-*');


 

A01-05

以上是关于基于MATLAB的MIMO系统分层空时码的仿真的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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