massive mimo 通信系统matlab代码

以下是一个简单的 Massive MIMO 通信系统的 Matlab 仿真代码：

%% 设置参数
Nr = 4;  % 接收天线数
Nt = 8;  % 发送天线数
K = 10;  % 用户数
SNR_dB = 20;  % 信噪比（dB）

%% 生成用户数据
H = (randn(Nr, Nt, K) + 1j*randn(Nr, Nt, K))/sqrt(2);  % 信道矩阵
X = randi([0 1], Nt, K);  % 发送的数据
W = (randn(Nr, K) + 1j*randn(Nr, K))/sqrt(2);  % 接收端的线性过滤器

%% 计算信噪比
SNR = 10^(SNR_dB/10);

%% 计算接收信号
Y = zeros(Nr, K);
for k = 1:K
    Y(:,k) = H(:,:,k)*X(:,k) + sqrt(1/SNR)*W(:,k);
end

%% 计算最小均方误差线性检测
X_hat = zeros(Nt, K);
for k = 1:K
    X_hat(:,k) = pinv(H(:,:,k))*Y(:,k);
end

%% 计算误码率
errors = sum(sum(X ~= (X_hat > 0.5)));
BER = errors/(Nt*K);
disp(['误码率：' num2str(BER)]);

在这个代码中，我们使用了以下参数来模拟 Massive MIMO 通信系统：

- Nr：接收天线数量。
- Nt：发送天线数量。
- K：用户数量。
- SNR_dB：信噪比（以 dB 为单位）。
- H：信道矩阵，大小为 Nr x Nt x K。
- X：发送的数据，大小为 Nt x K。
- W：接收端的线性过滤器，大小为 Nr x K。
- Y：接收信号，大小为 Nr x K。
- X_hat：最小均方误差线性检测的估计值，大小为 Nt x K。
- errors：估计值与实际值不一致的位数。
- BER：误码率。

如果想要更深入地了解 Massive MIMO 通信系统的仿真，建议参考相关文献或者教材。