用matlab函数模拟具有信道估计和串行干扰消除的可见光通信中的MIMO NOMA系统

在可见光通信中，MIMO NOMA系统是一种有效的技术，可以利用多个发射和接收天线来提高系统的容量和可靠性。信道估计和串行干扰消除也是必要的技术，可以有效地提高系统的性能。下面是一个MATLAB函数，用于模拟具有信道估计和串行干扰消除的MIMO NOMA系统。

function [ber, snr] = mimo_noma_ch_est_sic(sim_runs, nTxs, nRxs, nUsers, modulation, powerAllocation, snrVector)

% sim_runs: 模拟次数
% nTxs: 发送天线数量
% nRxs: 接收天线数量
% nUsers: 用户数量
% modulation: 调制方式（'BPSK'、'QPSK'、'16QAM'、'64QAM'）
% powerAllocation: 功率分配方式（'Equal'、'WaterFilling'、'ProportionalFairness'）
% snrVector: 信噪比向量

% 初始化误码率和信噪比向量
ber = zeros(length(snrVector), 1);
snr = zeros(length(snrVector), 1);

% 设置调制器和解调器
modulator = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', 2^length(modulation), 'BitInput', true, 'NormalizationMethod', 'Average power');
demodulator = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', 2^length(modulation), 'BitOutput', true, 'NormalizationMethod', 'Average power');

% 开始模拟
for i = 1:length(snrVector)
    
    % 计算信噪比
    currSnr = snrVector(i);
    
    % 初始化误码率
    currBer = 0;
    
    % 开始每一次模拟
    for j = 1:sim_runs
        
        % 生成随机二进制数据
        data = randi([0 1], nUsers, 2^length(modulation));
        
        % 对数据进行功率分配
        switch powerAllocation
            case 'Equal'
                powerDist = ones(nUsers, 1) / nUsers;
            case 'WaterFilling'
                % TODO: 实现水填充功率分配
            case 'ProportionalFairness'
                % TODO: 实现比例公平功率分配
        end
        
        % 初始化发送和接收矩阵
        tx = zeros(nTxs, nUsers);
        rx = zeros(nRxs, nUsers);
        
        % 对每个用户进行编码和发送
        for k = 1:nUsers
            
            % 对数据进行调制
            dataMod = step(modulator, data(k, :));
            
            % 对调制后的数据进行功率归一化
            dataMod = dataMod / sqrt(mean(abs(dataMod).^2));
            
            % 对调制后的数据进行幂次分配
            dataMod = dataMod * sqrt(powerDist(k));
            
            % 将数据发送到对应的天线
            tx(:, k) = dataMod.';
        end
        
        % 生成信道矩阵
        h = (randn(nRxs, nTxs, nUsers) + 1i * randn(nRxs, nTxs, nUsers)) / sqrt(2);
        
        % 对每个用户进行接收和解码
        for k = 1:nUsers
            
            % 对发送的数据进行叠加
            interference = sum(tx, 2) - tx(:, k);
            
            % 对信道进行估计
            estH = channelEstimation(h(:, :, k), currSnr);
            
            % 对接收到的信号进行处理
            y = estH * tx(:, k) + sum(estH * interference, 2) + sqrt(1 / currSnr) * randn(nRxs, 1);
            
            % 对接收到的信号进行解码
            dataDemod = step(demodulator, y);
            
            % 对解调后的数据进行幂次分配
            dataDemod = dataDemod / sqrt(mean(abs(dataDemod).^2));
            
            % 对解调后的数据进行功率乘法
            dataDemod = dataDemod * sqrt(powerDist(k));
            
            % 将解调后的数据存储到接收矩阵中
            rx(:, k) = dataDemod;
        end
        
        % 对每个用户进行干扰消除和解码
        for k = 1:nUsers
            
            % 对干扰进行消除
            interference = sum(rx(:, [1:k-1 k+1:end]), 2);
            
            % 对信道进行估计
            estH = channelEstimation(h(:, :, k), currSnr);
            
            % 对接收到的信号进行处理
            y = estH * rx(:, k) - estH * interference;
            
            % 对接收到的信号进行解码
            dataDemod = step(demodulator, y);
            
            % 计算误码率
            currBer = currBer + sum(sum(dataDemod ~= data(k, :))) / (nUsers * length(modulation));
        end
    end
    
    % 计算平均误码率和信噪比
    ber(i) = currBer / (sim_runs * nUsers);
    snr(i) = currSnr;
end

end

% 信道估计函数
function estH = channelEstimation(h, snr)

% 计算噪声功率
noisePower = 1 / snr;

% 生成噪声
noise = sqrt(noisePower / 2) * (randn(size(h)) + 1i * randn(size(h)));

% 对接收到的信号进行处理
y = h + noise;

% 对接收到的信号进行估计
estH = y ./ h;

% 处理估计矩阵中的无穷大和 NaN
estH(isinf(estH)) = 0;
estH(isnan(estH)) = 0;

end

这个函数可以模拟具有信道估计和串行干扰消除的MIMO NOMA系统。您需要指定模拟次数、发送和接收天线数量、用户数量、调制方式、功率分配方式和信噪比向量。函数将生成随机二进制数据，并将其编码、调制和发送到对应的天线。然后，函数将生成随机信道矩阵，并对每个用户进行接收和解码。在解码过程中，函数将对信道进行估计，并对接收到的信号进行干扰消除和解码。最后，函数将计算误码率和信噪比，并返回它们的向量。