高速移动下OFDM-MIMO多径信道的LS估计,绘制MSE与信噪比的关系图的代码
时间: 2024-02-16 22:59:44 浏览: 25
对于高速移动下的OFDM-MIMO多径信道,可以使用LS(least squares)估计方法来估计信道。下面是绘制MSE与信噪比的关系图的MATLAB代码:
```matlab
clc;
clear;
close all;
% 信道参数
M = 4; % 发射天线数
N = 4; % 接收天线数
L = 5; % 多径数
V = 10; % 速度,单位:km/h
fc = 2e9; % 载波频率,单位:Hz
fs = 20e6; % 采样率,单位:Hz
Ts = 1/fs; % 采样时间间隔,单位:s
fd = V/3.6/fc; % 多普勒频移,单位:Hz
% 生成OFDM信号
Nfft = 64; % FFT点数
Ncp = 16; % 循环前缀长度
Nsym = 1000; % OFDM符号数
x = randi([0, 1], Nfft, Nsym*M); % 生成符号
x_mod = 2*x-1; % BPSK调制
x_ifft = sqrt(Nfft)*ifft(x_mod,Nfft); % IFFT
x_cp = [x_ifft(Nfft-Ncp+1:Nfft,:); x_ifft]; % 添加循环前缀
x_tx = reshape(x_cp, [], 1); % 串并转换
% 生成信道
h = rayleighchan(Ts, fd, [0, (1:L-1)*Ts], [0 -1 -2 -3 -4]);
h.StoreHistory = true; % 保存信道历史
y = filter(h, x_tx); % 信道传输
y_rx = reshape(y, Nfft+Ncp, []); % 并串转换
y_rx = y_rx(Ncp+1:Nfft,:); % 去掉循环前缀
% 信道估计
H_LS = zeros(Nfft, N);
for i = 1:Nsym
Y = reshape(y_rx(:,(i-1)*N+1:i*N), [], N); % 接收矩阵
X = repmat(x_ifft(:,i), 1, N); % 发送矩阵
H_LS = H_LS + Y*X'/(X*X'); % LS估计
end
H_LS = H_LS/Nsym;
% 计算MSE
SNR_dB = 0:5:30; % 信噪比,单位:dB
SNR = 10.^(SNR_dB/10);
MSE = zeros(size(SNR));
for i = 1:length(SNR)
n = sqrt(0.5/SNR(i))*(randn(Nfft, Nsym*N)+1j*randn(Nfft, Nsym*N)); % 噪声
y_rx_noisy = y_rx + n; % 加噪声
H_LS_est = zeros(Nfft, N);
for j = 1:Nsym
Y_noisy = reshape(y_rx_noisy(:,(j-1)*N+1:j*N), [], N); % 接收矩阵
X = repmat(x_ifft(:,j), 1, N); % 发送矩阵
H_LS_est = H_LS_est + Y_noisy*X'/(X*X'); % LS估计
end
H_LS_est = H_LS_est/Nsym;
MSE(i) = norm(H_LS-H_LS_est, 'fro')^2/Nfft/N;
end
% 绘图
figure;
semilogy(SNR_dB, MSE, '-o');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('MSE');
title('LS估计的MSE与信噪比的关系');
grid on;
```
需要注意的是,该代码只给出了LS估计的MSE与信噪比的关系图的实现,其中的信道模型、OFDM信号生成、信道估计等部分并不是最优的,只是为了方便演示。在实际应用中,需要根据具体情况进行修改和优化。