mimo-sefdm的信噪比和误码率的MATLAB代码

以下是一个简单的示例代码，用于计算MIMO-SEFDM系统的信噪比和误码率：

% 参数设置
Nt = 4; % 发送天线数量
Nr = 4; % 接收天线数量
M = 16; % 调制阶数
numSymbols = 1000; % 发送符号数量
SNR_dB = 0:5:30; % 信噪比范围（dB）

% 生成随机数据
data = randi([0 M-1], Nt, numSymbols);

% MIMO-SEFDM系统参数设置
numSubcarriers = 64; % 子载波数量
fftSize = 64; % FFT大小
cpSize = 16; % 循环前缀大小
channel = randn(Nr, Nt); % 随机信道矩阵

% 初始化误码率和信噪比矩阵
BER = zeros(size(SNR_dB));
SNR_linear = 10.^(SNR_dB/10);

% 循环计算不同信噪比下的误码率
for i = 1:length(SNR_dB)
    % 信号调制
    modulatedSymbols = qammod(data, M);
    
    % 构建调制符号矩阵
    modulatedMatrix = reshape(modulatedSymbols, Nt, numSymbols/Nt);
    
    % MIMO-SEFDM发送端处理
    txSignal = zeros(numSubcarriers, numSymbols/Nt);
    for j = 1:numSymbols/Nt
        txSignal(:,j) = ifft(modulatedMatrix(:,j), fftSize);
    end
    
    % 循环前缀添加
    txSignalWithCP = [txSignal(end-cpSize+1:end,:); txSignal];
    
    % MIMO-SEFDM信道传输
    rxSignal = channel * txSignalWithCP;
    
    % 添加高斯噪声
    noise = sqrt(1/(2*SNR_linear(i)))*(randn(Nr, numSymbols/Nt) + 1i*randn(Nr, numSymbols/Nt));
    rxSignalWithNoise = rxSignal + noise;
    
    % MIMO-SEFDM接收端处理
    rxSignalWithoutCP = rxSignalWithNoise(cpSize+1:end,:);
    rxSignalMatrix = fft(rxSignalWithoutCP, fftSize);
    receivedSymbols = reshape(rxSignalMatrix, Nt, numSymbols/Nt);
    
    % 信号解调
    demodulatedSymbols = qamdemod(receivedSymbols, M);
    
    % 计算误码率
    [~, errors] = biterr(data, demodulatedSymbols);
    BER(i) = errors / (Nt * numSymbols);
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(SNR_dB, BER);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Bit Error Rate (BER)');
title('MIMO-SEFDM Bit Error Rate');
grid on;

在这个示例代码中，我们通过循环计算不同信噪比下的误码率，并绘制了误码率曲线。首先，我们生成随机数据并进行信号调制。然后，通过MIMO-SEFDM发送端处理，在发送信号中添加循环前缀，并经过随机信道传输。接下来，我们添加高斯噪声，并在接收端进行处理，包括去除循环前缀、进行FFT变换和信号解调。最后，我们计算误码率，并绘制误码率曲线。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要考虑更多的信道特性、均衡和编码等技术来提高系统的性能和容错能力。