matlab代码：画出传统单一基站和移动台在装配（1，1）（1，2）（2，1）（2，2）维度的天线时的无线信道模型，并列出频域接收信号表达式

以下是MATLAB代码示例，用于绘制传统单一基站和移动台在（1,1）、（1,2）、（2,1）和（2,2）维度的天线时的无线信道模型：

% 定义场景参数
fc = 2e9; % 载波频率
d = 100; % 距离
ht = 10; % 基站高度
hr = 1.5; % 移动台高度
nTxAntennas = 2; % 基站天线数
nRxAntennas = 2; % 移动台天线数

% 计算路径损耗
lambda = physconst('LightSpeed')/fc;
pathlossdB = fspl(d, lambda) + 10*log10(ht*hr);

% 计算阴影衰落
shadowingStd = 4; % 阴影衰落标准差
shadowing = shadowingStd*randn(nTxAntennas, nRxAntennas);

% 计算多径衰落
numSubcarriers = 64; % 子载波数
maxDelay = 20e-9; % 最大时延
tau = rand(nTxAntennas, nRxAntennas)*maxDelay;
pdb = rayleighchan(1/100e3, 100e3, tau, [-10 -8 -6 -3 0], 0);
H = pdist([1, 1; 1, 2; 2, 1; 2, 2]);
H = H./max(H(:));
H = H + pdb();

% 绘图
figure;
subplot(2, 2, 1);
plot(abs(H(1, 1)), 'b-o');
title('(1,1)维度');
xlabel('子载波索引');
ylabel('幅度');
subplot(2, 2, 2);
plot(abs(H(1, 2)), 'r-o');
title('(1,2)维度');
xlabel('子载波索引');
ylabel('幅度');
subplot(2, 2, 3);
plot(abs(H(2, 1)), 'g-o');
title('(2,1)维度');
xlabel('子载波索引');
ylabel('幅度');
subplot(2, 2, 4);
plot(abs(H(2, 2)), 'k-o');
title('(2,2)维度');
xlabel('子载波索引');
ylabel('幅度');

% 计算频域接收信号表达式
nBits = 1000; % 传输比特数
txBits = randi([0 1], nBits, 1); % 生成随机比特流
txSignal = qammod(txBits, 16); % 将比特流调制为QAM信号
txSignal = reshape(txSignal, [], numSubcarriers); % 将QAM信号重塑为OFDM符号
rxSignal = H.*txSignal; % 计算接收信号
rxSignal = reshape(rxSignal, [], 1); % 将接收信号重塑为向量
rxSignal = awgn(rxSignal, 20); % 添加高斯白噪声
rxSignal = reshape(rxSignal, [], numSubcarriers); % 将接收信号重塑为OFDM符号
rxBits = qamdemod(rxSignal, 16); % 将接收信号解调为比特流
rxBits = reshape(rxBits, [], 1); % 将比特流重塑为向量

在这个例子中，我们首先定义了一些场景参数，如载频频率、距离、基站和移动台的高度以及天线数。然后，我们计算了路径损耗、阴影衰落和多径衰落，并使用MATLAB的`rayleighchan`函数生成了一个瑞利衰落信道。接下来，我们使用`pdist`函数计算了基站和移动台之间的距离，并将其归一化。最后，我们绘制了在（1,1）、（1,2）、（2,1）和（2,2）维度的天线时的无线信道模型，并计算了频域接收信号表达式。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多的因素，如多径衰落模型、信道估计和均衡等。