MIMO通信系统中对比Alamouti和MRC的误码率性能matlab仿真

Posted 2023-04-23 51matlab

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

2.算法涉及理论知识概要

       MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统是一项运用于802.11n的核心技术。802.11n是IEEE继802.11bag后全新的无线局域网技术，速度可达600Mbps。同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

 

　　MIMO 表示多输入多输出。读/maimo/或/mimo/，通常美国人前者，英国人读后者，国际上研究这一领域的专家较多的都读读/maimo/。通常用于 IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。MIMO 有时被称作空间多样，因为它使用多空间通道传送和接收数据。只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署 MIMO。

 

2.1Alamouti

        Alamouti编码的基础场景是两根发射天线，一根接收天线，并且发射机不知道信道，那么该如何发射。实现方式：一次性发送两个数据。因为只有一根接收天线，所以要再发送一次，接收端才能正常接收。

 

 

 

两个信号都分别经过了两个信道，获得了分集的效果。方程改写为：

 

 

Alamouti编码的巧妙之处在于不知道信道的情况下，将信道矩阵正交化。下面再解方程：

 

 

 

 

Alamouti编码在空时编码STC领域广泛应用，Alamouti编码也叫做STBC（空时块码）

 

2.2MRC

       最大比合并（Maximal Ratio Combining，MRC）是分集合并技术中的最优选择，相对于选择合并和等增益合并可以获得最好的性能，其性能提升是由阵列增益（ 阵列增益即发射的信号的功率增益，是通过发送机和/或接收机的多个天线而实现功率增益的，一般在LTE中，增加一个天线会有3db的增益）带来的更高的信噪比，进而带来更好的误码率特性。

 

3.MATLAB核心程序

 

snr21=0:2:20;
 
Nr=2;
p=1;
for i=1:length(snr21)
    ber_m1_mrc21(i)=MRRC1xNr_Cor(snr21(i),Nr,p);
end
semilogy(snr21,ber_m1_mrc21,\'-ro\',...
    \'LineWidth\',2,...
    \'MarkerSize\',6,...
    \'MarkerEdgeColor\',\'k\',...
    \'MarkerFaceColor\',[0.0,0.9,0.0]);
hold on
 
Nr=2;
p=0.95;
for i=1:length(snr21)
    ber_m1_mrc21(i)=MRRC1xNr_Cor(snr21(i),Nr,p);
end
semilogy(snr21,ber_m1_mrc21,\'-bs\',...
    \'LineWidth\',2,...
    \'MarkerSize\',6,...
    \'MarkerEdgeColor\',\'k\',...
    \'MarkerFaceColor\',[0.9,0.2,0.0]);
hold on
 
Nr=2;
p=0.8;
for i=1:length(snr21)
    ber_m1_mrc21(i)=MRRC1xNr_Cor(snr21(i),Nr,p);
end
semilogy(snr21,ber_m1_mrc21,\'-m^\',...
    \'LineWidth\',2,...
    \'MarkerSize\',6,...
    \'MarkerEdgeColor\',\'k\',...
    \'MarkerFaceColor\',[0.0,0.9,0.0]);
hold on
 
Nr=2;
p=0.6;
for i=1:length(snr21)
    ber_m1_mrc21(i)=MRRC1xNr_Cor(snr21(i),Nr,p);
end
semilogy(snr21,ber_m1_mrc21,\'-gx\',...
    \'LineWidth\',2,...
    \'MarkerSize\',7,...
    \'MarkerEdgeColor\',\'k\',...
    \'MarkerFaceColor\',[0.9,0.5,0.0]);
 
xlabel(\'SNR(dB)\');
ylabel(\'BER\');
legend(\'Nr=2 p=1\',\'Nr=2 p=0.95\',\'Nr=2 p=0.8\',\'Nr=2 p=0.6\');
hold off

 

　　

 

(各种均衡算法在MIMO中的应用对比试验)最小均方误差（MMSE）原理推导以及在MIMO系统中对性能的改善。

文档和程序地址：下载地址

各种均衡算法在MIMO中的应用对比试验，内附原理推导，对比实验说明和结果等。包括MMSE，ZF，ZF-SIC等。代码附有原理推导小论文。仅供参考