在Matlab环境下，如何构建一个MIMO通信系统的模型，实现信源生成、QPSK调制、维特比译码，并对系统误码率性能进行测试？请结合具体的编程示例。

构建一个MIMO通信系统的模型并进行性能测试是一个复杂的工程，涉及到数字通信的多个关键技术点。为了帮助您更好地掌握这一过程，建议参考《Matlab实现的MIMO通信系统仿真与误码性能分析》这份资源。在这份实验报告中，您将找到从信源生成、信道编码、调制解调到性能分析的完整过程和关键代码示例，这些内容将直接关联到您的问题。

参考资源链接：[Matlab实现的MIMO通信系统仿真与误码性能分析](https://wenku.csdn.net/doc/38me0327us?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，信源生成可以使用MATLAB内置函数生成随机比特序列。接下来，使用卷积编码对信源进行编码，以增加通信的可靠性。编码后的数据可以进行QPSK调制。调制信号通过模拟的MIMO信道时，可以考虑不同的衰落模型和空间分集技术，以增强信号的鲁棒性。在接收端，进行信道估计和QPSK解调，然后通过维特比译码恢复原始数据。

为了测试系统的误码率性能，可以在不同信噪比(SNR)条件下重复传输和接收过程，并记录每个SNR点下的误码率。通过分析误码率随SNR变化的曲线，可以评估系统在不同条件下的性能。

在构建模型的过程中，您可以参考实验报告中提供的关键代码，例如，信源生成可以使用以下MATLAB代码：

    % 信源生成示例
    N = 1000; % 比特数量
    sourceData = randi([0 1], 1, N); % 生成随机比特序列

维特比译码可以使用MATLAB的通信工具箱中的`vitdec`函数，调用示例如下：

    % 维特比译码示例
    codeRate = 1/2; % 编码率
    constraintLength = 7; % 约束长度
    [ decodedBits, state ] = vitdec(encodedBits, trellis, codeRate, ...
        'trunc', 'hard'); % 进行维特比译码

通过实践上述步骤，并结合《Matlab实现的MIMO通信系统仿真与误码性能分析》这份资源，您将能够深入理解并实现一个完整的MIMO通信系统模型，并对其性能进行详细的测试和分析。

参考资源链接：[Matlab实现的MIMO通信系统仿真与误码性能分析](https://wenku.csdn.net/doc/38me0327us?spm=1055.2569.3001.10343)