h=(randn(h_length,nr,nt)+1j *randn(h_length,nr,nt))/sqrt(2)/sqrt(h_length);

这行代码是在生成一个三维的复高斯随机矩阵h，其中h_length是矩阵h的第一维长度，nr是矩阵h的第二维长度，nt是矩阵h的第三维长度。这里使用了randn函数生成高斯分布的实数部分和虚数部分，然后乘以1j将实数部分转换为虚数部分，最后除以sqrt(2)和sqrt(h_length)将矩阵h的元素值限制在[-1,1]之间，并保证整个矩阵h的能量为1。

相关问题

clear; close all; clc; q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15; nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2; s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; for ii = 1:length(Eb_N0) transmit = randsrc(1,N,alpha); receive = zeros(1,N); P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2)); i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii); Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb; sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2); th=0.5*Ep(ii); for jj = 1:length(transmit) y = zeros(1,4); if transmit(jj) == 1 y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 2 y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 3 y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); elseif transmit(jj) == 4 y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2)); end y(find(y>th))=1; cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)]; [C, receiveindex] = max(cmetrics); receive(jj) = receiveindex; end errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); end totalError = errorCount/N代码逐句解释

这段代码实现了一个基本的QPSK数字通信系统的仿真，其中QPSK是一种调制方式，将数字信息编码成一个复数信号，其中每个复数点代表两个比特（bit）的信息。下面对代码逐句解释：

clear; close all; clc;

清空变量，关闭所有的图形窗口，清空命令行窗口。

q=1.6e-19; Ib=202e-6; N0=2*q*Ib; Rb=1e6; Tb=1/Rb; R=1; sig_length=1e6; D=5; c=0.15;     

定义常量，包括电子电荷q、电流Ib、噪声功率谱密度N0、码率Rb、码元时间Tb、电阻R、信号长度sig_length、传播距离D和损耗系数c。

nt=0.1289; nr=0.9500; N = 10^5; Eb_N0_dB = 1:15; Eb_N0 = 10.^(Eb_N0_dB./10); M = 4; k = 2;  

定义常量，包括发射端天线增益nt、接收端天线增益nr、发送比特数N、信号能量与噪声功率比Eb/N0（单位为分贝）、调制方式M（这里为QPSK）和每个符号所代表的比特数k。

s0 = [1 0 0 0]; s1 = [0 1 0 0]; s2 = [0 0 1 0]; s3 = [0 0 0 1]; alpha = [1 2 3 4]; 

定义4个QPSK调制点，每个点代表两个比特，因此一个符号可以代表4个比特。alpha定义了4个调制点所对应的整数值，分别是1、2、3、4。

for ii = 1:length(Eb_N0)     

循环，从Eb/N0的最小值开始，逐渐增加。

transmit = randsrc(1,N,alpha);     

产生长度为N的随机整数向量，取值为alpha中的四个整数。

receive = zeros(1,N);      

初始化接收向量。

P_avg(ii)=sqrt(N0*Rb*Eb_N0(ii)/(2*R^2));    

计算平均功率。

i_peak(ii)=2*R*P_avg(ii);    

计算峰值电流。

Ep(ii)=i_peak(ii)^2*Tb;    

计算每个符号的能量。

sgma(ii)=sqrt(N0*Ep(ii)/2);    

计算噪声标准差。

th=0.5*Ep(ii);    

计算判决门限。

for jj = 1:length(transmit)         

循环，处理每个发送比特。

y = zeros(1,4);         

初始化接收信号向量。

if transmit(jj) == 1             
    y =nt*nr.*s0.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 2             
    y = nt*nr.*s1.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 3             
    y = nt*nr.*s2.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
elseif transmit(jj) == 4             
    y = nt*nr.*s3.*exp(-c*D)+sgma(ii)*randn(size(s2));         
end          

模拟信号在传输过程中的衰减和噪声影响。

y(find(y>th))=1;         

判决，如果接收信号大于判决门限，则判定为1。

cmetrics = [dot(y,s0) dot(y,s1) dot(y,s2) dot(y,s3)];         

计算接收信号与四个调制点之间的相关性。

[C, receiveindex] = max(cmetrics);         

找到相关性最大的调制点。

receive(jj) = receiveindex;     

记录接收到的比特值。

end      

处理完一个符号，继续处理下一个符号。

errorCount(ii) = nnz([receive - transmit]); 

计算误比特率。

end  

处理完所有的Eb/N0值。

totalError = errorCount/N

计算误比特率。

4发1收的大规模MIMO误码率仿真代码

以下是一个基于Matlab的大规模MIMO系统误码率仿真代码，考虑了4发1收的情况：

clear;clc;
% 参数设置
Nt = 64; % 发射天线数
Nr = 16; % 接收天线数
K = 4; % 用户数
M = 16; % QAM调制阶数
SNRdB = 0:2:20; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNRdB/10); % 将信噪比转换为线性值
numIter = 5; % Monte Carlo仿真次数

% 初始化误码率
ber = zeros(length(SNR),1);

% 开始循环仿真
for iter = 1:numIter
    for i = 1:length(SNR)
        % 生成随机的发射数据
        data = randi([0 M-1],K,Nt);
        % 生成QAM调制映射表
        const = qammod(0:M-1,M);
        % 生成随机的数据调制方式
        modIdx = randi([1 length(const)],K,1);
        mod = const(modIdx);
        % 生成随机的发送天线权值
        W = sqrt(1/Nt)*(randn(K,Nt)+1i*randn(K,Nt));
        % 生成随机的接收天线权值
        H = sqrt(1/Nr)*(randn(Nr,Nt)+1i*randn(Nr,Nt));
        % 生成随机的噪声向量
        n = sqrt(1/2)*(randn(Nr,1)+1i*randn(Nr,1));
        % 计算发送信号
        x = W*data.';
        % 计算接收信号
        y = H*x + sqrt(1./SNR(i))*n*ones(1,Nt);
        % 计算接收信号的解调结果
        r = y'*H';
        % 计算解调误差
        err = abs(r*ones(1,M)-ones(Nt,1)*const).^2;
        % 查找最小误差符号索引
        [~,idx] = min(err,[],2);
        % 转换为二进制数据
        rxData = de2bi(idx-1,'left-msb');
        % 计算误码率
        ber(i) = ber(i) + sum(sum(rxData~=de2bi(modIdx-1,'left-msb')))/(K*Nt);
    end
end

% 计算平均误码率
ber = ber/numIter;

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNRdB,ber,'-o','LineWidth',2,'MarkerSize',8);
grid on;
title(['BER Performance of ' num2str(K) ' User ' num2str(Nt) 'x' num2str(Nr) ' MIMO System']);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');

其中，代码中的变量含义如下：

- `Nt`：发射天线数
- `Nr`：接收天线数
- `K`：用户数
- `M`：QAM调制阶数
- `SNRdB`：信噪比范围
- `SNR`：线性信噪比
- `numIter`：Monte Carlo仿真次数
- `data`：随机的发射数据
- `const`：QAM调制映射表
- `modIdx`：随机的数据调制方式
- `mod`：调制后的数据
- `W`：随机的发送天线权值
- `H`：随机的接收天线权值
- `n`：随机的噪声向量
- `x`：发送信号
- `y`：接收信号
- `r`：解调结果
- `err`：解调误差
- `idx`：最小误差符号索引
- `rxData`：转换为二进制数据的解调结果
- `ber`：误码率