我想设计一个高斯白噪声下mimo检测算法的研究仿真，要求对比线性检测算法中ZF算法和MMSE检测算法和非线性检测算法中的ML检测算法和OSIC算法，用matlab实现

以下是使用Matlab实现高斯白噪声下MIMO检测算法的研究仿真，对比线性检测算法中ZF算法和MMSE检测算法以及非线性检测算法中的ML检测算法和OSIC算法的步骤：

1. 首先，导入所需的Matlab库和函数。

2. 设置仿真参数，包括发送天线数（Nt）、接收天线数（Nr）、发送符号数（M）、信噪比（SNR）等。

3. 生成发送符号矩阵X，其中每个元素表示发送符号的星座点。

4. 生成信道矩阵H，其中每个元素表示信道增益。

5. 生成高斯白噪声矩阵W，其中每个元素表示噪声样本。

6. 根据信道矩阵H、发送符号矩阵X和噪声矩阵W计算接收信号矩阵Y。

7. 使用ZF算法进行线性检测：
- 计算ZF检测矩阵G，其中G = inv(H' * H) * H'。
- 计算ZF检测后的符号估计矩阵X_hat = G * Y。

8. 使用MMSE算法进行线性检测：
- 计算MMSE检测矩阵G，其中G = inv(H' * H + (1/SNR) * eye(Nt)) * H'。
- 计算MMSE检测后的符号估计矩阵X_hat = G * Y。

9. 使用ML算法进行非线性检测：
- 对于每个可能的发送符号组合，计算接收信号与假设的发送信号之间的欧氏距离。
- 选择距离最小的发送符号组合作为ML检测后的符号估计矩阵X_hat。

10. 使用OSIC算法进行非线性检测：
- 对于每个发送符号，依次进行串行干扰抵消（SIC）：
- 对于每个待解符号，根据已解出的符号进行干扰消除。
- 使用ZF或MMSE准则对待解符号进行线性变换。
- 根据接收信号和已解出的符号进行检测与估计。
- 得到OSIC检测后的符号估计矩阵X_hat。

11. 计算ZF、MMSE、ML和OSIC算法的误码率（BER）。

12. 绘制误码率曲线图，比较不同算法的性能。

13. 分析仿真结果，得出结论。