mmse预编码 matlab

时间: 2023-10-20 15:07:54 浏览: 37
MMSE预编码是一种在多用户MIMO系统下行链路中使用的线性预编码算法。它通过最小化用户间干扰来提高系统性能。在MATLAB中,您可以找到一个名为"MIMO系统的ZF和MMSE预编码算法_4发4收_matlab源码"的资源,其中包含了关于MMSE预编码的完整MATLAB代码。这份代码经过测试和校正,保证可以成功运行。如果您下载后遇到任何问题,您可以联系资源提供者进行指导或更换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MIMO系统的ZF和MMSE预编码算法_4发4收_matlab源码](https://download.csdn.net/download/m0_53407570/84702723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [svd,BD,ZF,SLNR,MMSE线性预编码性能对比MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/128772942)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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根据引用和引用中的信息,MMSE预编码是多用户MIMO通信系统中的一种波束成型方法。通过仿真实验,我们可以得出结论,在传统的多用户MIMO系统下,采用各种波束成形方法的速率性能优劣排序如下:SVD > Max-SLNR > MMSE > BD > ZF > MF。所以,在这种排序中,MMSE预编码的速率性能位于Max-SLNR之后,BD之前。而根据引用的描述,所引用的资源是一个包含了MMSE预编码算法的完整的Matlab项目源码。因此,这个Matlab源码可以用于实现MMSE预编码算法,并且通过测试校正后可以百分百成功运行。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [MIMO系统的ZF和MMSE预编码算法_4发4收_matlab源码](https://download.csdn.net/download/m0_53407570/84702723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [多用户MIMO系统中各种波束成型预编码性能比较(ZF,BD,MMSE,SLNR,MF,SVD)](https://blog.csdn.net/weixin_33478575/article/details/115906352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
MIMO (多输入多输出) 预编码算法在无线通信领域中起着重要的作用,它利用多个天线进行信号的传输和接收,提高了无线通信系统的容量和可靠性。MATLAB 是一个常用的数学计算和科学编程工具,可以用来实现和分析MIMO预编码算法。 MIMO预编码算法的主要目标是通过优化发送矩阵的选择,使得接收端能够更好地恢复出发送的信号。预编码技术可以通过最小化误差、最大化信噪比或最小化发送功率等方式来实现。MATLAB提供了强大的矩阵和向量计算功能,可以方便地进行MIMO预编码算法的实现。 在MATLAB中,可以使用矩阵运算和线性代数运算函数来实现MIMO预编码算法。首先,我们需要定义发送矩阵、接收矩阵和噪声矩阵。然后,使用预编码矩阵对发送矩阵进行变换,以便在接收端能够更好地恢复出原始信号。根据具体的预编码算法,可以使用MATLAB中的矩阵运算函数,如乘法、转置等操作,来实现预编码的过程。 例如,当使用零预编码算法时,预编码矩阵中的每个元素都为零。使用MATLAB,可以通过创建一个全零的矩阵来实现零预编码。另外,我们还可以使用MATLAB中的奇异值分解函数来实现其他预编码算法,如ZF预编码和MMSE预编码等。 总之,MIMO预编码算法在MATLAB中的实现可以通过使用矩阵运算和线性代数运算函数来实现。MATLAB提供了丰富的工具和函数,可以方便地进行信号处理和矩阵计算,所以它是一个很好的工具来实现MIMO预编码算法。
Matlab中的SVD预编码是一种基于奇异值分解(SVD)的预编码技术。SVD预编码用于多输入多输出(MIMO)系统中,旨在减小多天线之间的干扰并提高系统的信号传输性能。通过对信道矩阵进行奇异值分解,可以将其分解为三个矩阵的乘积,分别是左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵。其中左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵可以用来进行信号预编码和解码,而奇异值矩阵则可以用来调整信号的功率分配。 具体而言,SVD预编码将发送信号进行线性变换,使得发送天线之间的干扰最小化。在SVD预编码的过程中,首先计算信道矩阵的奇异值分解,然后选择奇异值较大的部分作为信号的主要分量,将其与相应的奇异向量进行乘法运算,从而得到预编码后的信号。这样,接收端可以通过解码来恢复出原始的信号,并减小多天线之间的干扰。 需要注意的是,SVD预编码是一种线性预编码技术,适用于多输入多输出系统中的矩阵信道模型。它可以有效提高系统的信号传输性能,降低误码率,并提高系统的容量。同时,SVD预编码也可以结合其他非线性预编码技术来进一步优化系统的性能。 综上所述,Matlab中的SVD预编码是一种基于奇异值分解的预编码技术,用于减小多天线之间的干扰并提高系统的信号传输性能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [MIMO系统的ZF和MMSE预编码算法_4发4收_matlab源码](https://download.csdn.net/download/m0_53407570/84702723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [ZF、MMSE、SLNR、BD、SVD|几种常见的预编码原理总结加仿真](https://blog.csdn.net/gsy_1234567/article/details/115999021)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [预编码 matlab,无线通信-预编码-MATLAB代码合集](https://blog.csdn.net/weixin_29003437/article/details/115966389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
为了演示MMSE的多用户预编码,我们需要明确以下几个步骤: 1. 确定系统模型和参数 2. 构造多用户预编码矩阵 3. 计算MMSE预编码权重 4. 仿真多用户传输过程并计算误码率 假设我们考虑一个MIMO系统,有4个天线接收来自2个用户的信号。每个用户发送的数据都是4个符号,总共8个符号。系统的信道矩阵为$H=[h_{ij}]_{4\times 2}$,其中$h_{ij}$表示用户$i$的第$j$个符号经过天线$j$传输到接收端的信道系数。 为了实现多用户预编码,我们需要构造一个矩阵$W=[w_{ij}]_{4\times 2}$,其中$w_{ij}$表示用户$i$的第$j$个符号预编码后在天线$j$处的信号权重。我们使用线性预编码,即$w_{ij}=a_{ij}s_i$,其中$a_{ij}$表示预编码矩阵中的系数,$s_i$表示用户$i$发送的符号。 接下来,我们需要计算MMSE预编码权重,即最小化接收信号与真实数据之间的均方误差。假设接收端的接收向量为$r=[r_1,r_2,r_3,r_4]$,其中$r_i$表示接收端在天线$i$处接收到的信号。我们可以使用以下公式计算MMSE预编码权重: $$ W_{\text{MMSE}}=\frac{1}{\sigma_n^2}H^T(R^{-1}+\frac{1}{\rho}I)^{-1} $$ 其中,$R=E(ss^H)$表示发送符号的协方差矩阵,$\sigma_n^2$表示噪声方差,$\rho$表示信噪比。通过计算MMSE预编码权重,我们可以得到预编码矩阵$W_{\text{MMSE}}=[w_{ij}]_{4\times 2}$。然后,我们可以使用$W_{\text{MMSE}}$进行多用户传输,并计算误码率。 下面是一个简单的MMSE多用户预编码的MATLAB仿真代码: matlab % System parameters M = 4; % Number of receive antennas K = 2; % Number of users N = 4; % Number of data symbols per user % Channel matrix H = randn(M, K); % Data generation s = sqrt(0.5)*(randn(K, N)+1i*randn(K, N)); % Transmit power P = 1; % Generate pre-coding matrix A = randn(K, K); W = sqrt(P)*A; % MMSE pre-coding R = s*s'/N; rho = P/trace(R); sigma2 = 1e-4; W_mmse = (1/sigma2)*H'/(H*H'+sigma2*eye(M))*(H*R*H'+sigma2*rho*eye(M))^(-1); % Transmit data x = W*s; % Receive data n = sqrt(sigma2)*(randn(M, N)+1i*randn(M, N)); y = H*x+n; % MMSE detection s_hat = W_mmse'*y; % Calculate BER err = sum(sum(abs(s-s_hat)>1e-10))/K/N; 在这个代码中,我们首先生成了MIMO系统的信道矩阵和发送数据。然后,我们使用随机矩阵生成预编码矩阵W,并计算MMSE预编码权重W_mmse。接下来,我们使用预编码矩阵W进行多用户传输,加入高斯噪声n,然后使用MMSE预编码权重W_mmse进行信号检测。最后,我们计算误码率并输出结果。 需要注意的是,这个代码只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的信道模型和预编码算法。
以下是MIMO-NOMA采用beamforming技术、预编码技术和信道估计技术的误码率仿真MATLAB代码示例: 1. Beamforming matlab clear;clc; % MIMO-NOMA系统参数设置 N = 4; %天线数 K = 2; %用户数 snr = 0:2:20; %信噪比范围 M = 4; %调制阶数 data_len = 100000; %数据长度 p = [0.7, 0.3]; %功率分配系数 % 信道设置 h = (randn(N,K)+1i*randn(N,K))/sqrt(2); %每个用户的信道矩阵 H = zeros(N,N,K); %每个用户的信道矩阵乘以功率分配系数 for k = 1:K H(:,:,k) = sqrt(p(k))*h(:,k)*h(:,k)'; end % 接收端噪声 noise = 1./(10.^(snr/10)); % 错误统计变量 err = zeros(1,length(snr)); % 循环计算误码率 for i = 1:length(snr) for j = 1:data_len % 生成随机数据 data = randi([0,M-1],K,1); % 发送信号 x = sqrt(p(1))*qammod(data(1),M)*h(:,1) + sqrt(p(2))*qammod(data(2),M)*h(:,2); % 接收信号 y = awgn(sqrt(noise(i))*x + sqrt(1-noise(i))*sum(H,3)*randn(N,1),snr(i)); % 最小均方误差估计信道矩阵 H_hat = sum(y.*x')./sum(abs(x).^2); % MMSE检测 data_hat = qamdemod(sqrt(p(1))*H_hat'*y,M); % 统计误码率 err(i) = err(i) + sum(data~=data_hat); end end % 计算误码率并绘图 ber = err./(data_len*K); semilogy(snr,ber,'-o');grid on; xlabel('SNR/dB'); ylabel('BER'); title('MIMO-NOMA误码率性能(beamforming)'); 2. 预编码技术 matlab clear;clc; % MIMO-NOMA系统参数设置 N = 4; %天线数 K = 2; %用户数 snr = 0:2:20; %信噪比范围 M = 4; %调制阶数 data_len = 100000; %数据长度 p = [0.7, 0.3]; %功率分配系数 % 信道设置 h = (randn(N,K)+1i*randn(N,K))/sqrt(2); %每个用户的信道矩阵 H = zeros(N,N,K); %每个用户的信道矩阵乘以功率分配系数 for k = 1:K H(:,:,k) = sqrt(p(k))*h(:,k)*h(:,k)'; end % 接收端噪声 noise = 1./(10.^(snr/10)); % 错误统计变量 err = zeros(1,length(snr)); % 循环计算误码率 for i = 1:length(snr) for j = 1:data_len % 生成随机数据 data = randi([0,M-1],K,1); % 发送信号 x = sqrt(p(1))*qammod(data(1),M)*h(:,1) + sqrt(p(2))*qammod(data(2),M)*h(:,2); % 预编码 v = H(:,:,1)*h(:,2)/(1+H(:,:,2)*h(:,2)); % 接收信号 y = awgn(sqrt(noise(i))*v'*x + sqrt(1-noise(i))*sum(H,3)*randn(N,1),snr(i)); % MMSE检测 data_hat = qamdemod(sqrt(p(1))*v'*y,M); % 统计误码率 err(i) = err(i) + sum(data~=data_hat); end end % 计算误码率并绘图 ber = err./(data_len*K); semilogy(snr,ber,'-o');grid on; xlabel('SNR/dB'); ylabel('BER'); title('MIMO-NOMA误码率性能(预编码)'); 3. 信道估计技术 matlab clear;clc; % MIMO-NOMA系统参数设置 N = 4; %天线数 K = 2; %用户数 snr = 0:2:20; %信噪比范围 M = 4; %调制阶数 data_len = 100000; %数据长度 p = [0.7, 0.3]; %功率分配系数 % 信道设置 h = (randn(N,K)+1i*randn(N,K))/sqrt(2); %每个用户的信道矩阵 H = zeros(N,N,K); %每个用户的信道矩阵乘以功率分配系数 for k = 1:K H(:,:,k) = sqrt(p(k))*h(:,k)*h(:,k)'; end % 接收端噪声 noise = 1./(10.^(snr/10)); % 错误统计变量 err = zeros(1,length(snr)); % 循环计算误码率 for i = 1:length(snr) for j = 1:data_len % 生成随机数据 data = randi([0,M-1],K,1); % 发送信号 x = sqrt(p(1))*qammod(data(1),M)*h(:,1) + sqrt(p(2))*qammod(data(2),M)*h(:,2); % 接收信号 y = awgn(sqrt(noise(i))*x + sqrt(1-noise(i))*sum(H,3)*randn(N,1),snr(i)); % 信道估计 H_hat1 = h(:,1)*y'/(sqrt(p(1))*data(1)); H_hat2 = h(:,2)*y'/(sqrt(p(2))*data(2)); % MMSE检测 data_hat = qamdemod(sqrt(p(1))*H_hat1'*y+sqrt(p(2))*H_hat2'*y,M); % 统计误码率 err(i) = err(i) + sum(data~=data_hat); end end % 计算误码率并绘图 ber = err./(data_len*K); semilogy(snr,ber,'-o');grid on; xlabel('SNR/dB'); ylabel('BER'); title('MIMO-NOMA误码率性能(信道估计)');
### 回答1: MATLAB是一种用来进行科学计算和数值分析的软件包,它也可以用于进行信号处理和通信系统的仿真。信道估计是数字通信系统中的一个关键技术,用于估计无线信道的特性。 在无线通信中,信道估计的目标是通过接收信号来确定信道的频率响应和时延等参数。这些参数对于接收端能够准确解码发送信号至关重要。 MATLAB提供了一些用于信道估计的工具和函数。首先,我们可以使用MATLAB中的频域估计方法来估计信道的频率响应。其中,最常用的方法是基于导频信号的估计方法,也可以使用最小均方误差(MMSE)方法。 其次,MATLAB还提供了时域估计方法来估计信道的时延。这些方法利用接收信号与发送信号之间的时间延迟来进行估计。最常用的方法是自相关函数(ACF)和互相关函数(CCF)来估计时延。 除了这些估计方法,MATLAB还提供了一些信道估计的工具箱,如无线通信系统工具箱和通信系统工具箱。这些工具箱提供了各种函数和算法来进行信道估计,并且可以根据不同的需求进行定制。 总之,MATLAB提供了丰富的信道估计工具和函数,使我们能够方便地进行信道估计和仿真。这些工具和函数可以帮助我们更好地理解和设计数字通信系统。 ### 回答2: MATLAB信道估计是指利用MATLAB软件进行对无线通信系统中的信道进行建模和估计的过程。信道估计是无线通信系统中的关键技术,能够提高无线通信系统的性能。 在MATLAB中,通过使用信号处理工具箱或通信工具箱中的函数,可以进行信道估计。信道估计主要包括两个步骤,即发送端的训练序列的发送和接收端的信道参数估计。 在发送端,通过在训练序列中插入特定的信号来发送给接收端。这些特定信号会经过信道传输,并在接收端被捕获。接下来,在接收端,使用MATLAB中的算法来对接收到的信号进行处理,以估计信道的参数,如衰减、多径效应和噪声功率等。 MATLAB提供了多种信道估计算法,如最小均方误差(MMSE)估计算法、最大似然(ML)估计算法等。这些算法可以根据具体的无线通信系统和信道特性来选择。 通过信道估计,我们可以获得信道的状态信息,并据此进行调制、编码和解码等过程,以提高系统的性能和可靠性。此外,信道估计还可以用于自适应调制和多天线系统等领域,有助于提高系统的容量和传输速率。 总之,MATLAB信道估计是一种使用MATLAB软件进行信道建模和参数估计的技术。通过信道估计,可以提高无线通信系统的性能和可靠性,为其他相关领域的研究和应用提供了基础。
### 回答1: MATLAB是一种功能强大的数学计算软件,被广泛应用于各种领域的科学研究。在数字通信领域,MATLAB也可以用于数字信道化接收机的仿真。 数字信道化接收机是一种用于解调数字信号的接收器,在数字通信中扮演着非常重要的角色。在数字信道化接收机的仿真中,我们通常需要通过建立一个信道模型来模拟信道的影响。信道模型可以通过添加一些随机噪声或干扰来模拟实际信道的特性,比如多径效应、噪声、衰落等。 实现数字信道化接收机的仿真需要首先构建信号处理流程,这个流程通常由多个模块组成,包括信号预处理、信号解调、信号硬判决等。每个模块都需要用MATLAB来进行编程和实现,其中最重要的是解调模块。 在解调模块中,需要采用不同的解调算法来实现信号的解调。比如,可以采用频率相位锁定环路(FPLL)算法来对数字信号进行解调,此算法可选择不同的阈值校准和跟踪速率,从而实现性能优化。另外,也可以考虑使用最小均方误差(MMSE)算法等来进一步优化解调性能。 总体来说,MATLAB工具可以帮助我们实现数字信道化接收机的仿真,帮助我们评估数字信道化解调的性能和改进方案。这个过程需要仔细的规划和实现,以确保仿真的准确性和有效性。 ### 回答2: 数字信号处理领域中,matlab是非常常见的工具,其中仿真数字信道化接收机也是很多人需要掌握的内容。 首先,仿真数字信道化接收机是为了模拟数字信号在传输过程中会经历的不同干扰和噪声,以及接收端对这些干扰和噪声的处理方法。在matlab中,实现数字信道化接收机主要包括以下几个方面: 1. 信号建模:对要处理的数字信号进行建模,包括模拟信号的采样、量化等过程。 2. 信道建模:对数字信号在传输过程中会经历的干扰和噪声进行建模,包括天气、电磁干扰等不同因素。 3. 信号处理:对受干扰的数字信号进行处理,比如卷积码译码、调制解调等过程。 4. 误码率分析:对处理后的数字信号进行误码率分析,这是评价数字信道化接收机性能好坏的重要指标。 在进行数字信道化接收机的仿真过程中,需要掌握matlab的相关工具箱和语言,比如通信工具箱,信号处理工具箱等。同时,需要掌握一些基本的编程语言和算法,比如调制解调算法、卷积码编解码算法等。 总之,在matlab中进行数字信道化接收机的仿真,需要对数字信号处理的基本原理和技术有较深入的理解,同时需要熟悉matlab的工具箱和语言,掌握基本的编程和算法技能。 ### 回答3: 数字信号处理和通信系统设计是现代通信技术中非常重要的一部分。matlab是一个流行的数字信号和图像处理软件,因此它也被广泛地用来模拟和仿真数字信道化接收机。 数字信道化接收机是一种数字通信系统,用于接收传输过程中受到干扰、噪声和其他失真的信号。接收机对信号进行解码,还原出原始的数据,以便被处理和分析。 matlab可以通过编写相应的信道模型和接收算法来模拟数字信道化接收机。在建立信道模型时,需要考虑噪声、干扰、抖动和误差等因素,以便更加真实地模拟实际传输中的情况。在构建接收算法时,可以使用各种数字信号处理(DSP)和通信技术,如前向纠错编码(FEC)和维特比译码器等。 使用matlab进行数字信道化接收机的仿真可以不断调整模型和算法,以获得最佳的系统性能。同时,由于matlab具有可视化编程和图形界面的优势,可以很方便地显示和分析模拟结果,从而帮助进行更深入的分析和优化。 总之,matlab是一个流行的数字信号和图像处理工具,它可以用来模拟数字信道化接收机。在模拟过程中,需要考虑到噪声、干扰和误差等因素,并使用适当的接收算法和DSP技术,以便更好地还原出原始的数据。使用matlab进行数字信道化接收机的仿真可以帮助优化系统性能和实现更好的通信效果。
以下是 MATLAB 代码示例,用于比较 UFMC 和 OFDM 的性能。 首先,我们定义一些参数,例如子载波数量、符号长度、过渡带长度等。 matlab nSubcarriers = 64; % 子载波数量 nSymbols = 100; % 符号长度 nCyclicPrefix = 16; % 循环前缀长度 nTransition = 6; % 过渡带长度 接下来,我们生成随机的 QPSK 符号,并将其编码到 OFDM 和 UFMC 符号中。 matlab % OFDM 符号 ofdmSymbols = randi([0 3],nSubcarriers,nSymbols)*2-3; % 生成 QPSK 符号 ofdmTx = ifft(ofdmSymbols); % IFFT 变换 ofdmTx = [ofdmTx(end-nCyclicPrefix+1:end,:); ofdmTx]; % 添加循环前缀 % UFMC 符号 ufmcSymbols = randi([0 3],nSubcarriers+nTransition,nSymbols)*2-3; % 生成 QPSK 符号 ufmcTx = zeros(nSubcarriers+nCyclicPrefix,nSymbols); % 初始化 UFMC 符号 for i=1:nSymbols ufmcTx(:,i) = ifft(ufmcSymbols(:,i)); % IFFT 变换 ufmcTx(:,i) = ufmcTx(mod(-nCyclicPrefix:nSubcarriers-1,nSubcarriers)+1,i); % 循环前缀移位 end 然后,我们通过添加高斯白噪声来模拟信道,并使用 MMSE 等算法进行信号恢复。 matlab % 信道 channel = randn(1,nSymbols+nCyclicPrefix)+1i*randn(1,nSymbols+nCyclicPrefix); % 随机信道 channel = channel./abs(channel); % 归一化 ofdmRx = channel.*ofdmTx + 0.1*randn(size(ofdmTx)); % 添加高斯白噪声 ufmcRx = channel.*ufmcTx + 0.1*randn(size(ufmcTx)); % 添加高斯白噪声 % MMSE 等算法 ofdmRx = fft(ofdmRx); % FFT 变换 ufmcRx = fft(ufmcRx); % FFT 变换 ufmcSymbolsHat = zeros(size(ufmcSymbols)); % 初始化 UFMC 符号 for i=1:nSymbols ufmcSymbolsHat(:,i) = linsolve(channel'*channel + 0.01*eye(size(channel,2)),channel'*ufmcRx(:,i)); % MMSE 等算法 end ofdmSymbolsHat = ofdmRx; % OFDM 符号恢复 最后,我们计算误码率并绘制 BER-SNR 曲线。 matlab % BER-SNR 曲线 snrRange = 0:2:30; % 信噪比范围 berOfdm = zeros(size(snrRange)); % 初始化 OFDM 误码率 berUfmc = zeros(size(snrRange)); % 初始化 UFMC 误码率 for i=1:length(snrRange) ofdmRx = channel.*ofdmTx + 10^(-snrRange(i)/20)*randn(size(ofdmTx)); % 添加高斯白噪声 ufmcRx = channel.*ufmcTx + 10^(-snrRange(i)/20)*randn(size(ufmcTx)); % 添加高斯白噪声 ofdmSymbolsHat = ofdmRx; % OFDM 符号恢复 ufmcSymbolsHat = zeros(size(ufmcSymbols)); % 初始化 UFMC 符号 for j=1:nSymbols ufmcSymbolsHat(:,j) = linsolve(channel'*channel + 10^(-snrRange(i)/10)*eye(size(channel,2)),channel'*ufmcRx(:,j)); % MMSE 等算法 end berOfdm(i) = sum(sum(abs(ofdmSymbols-ofdmSymbolsHat)>0))/numel(ofdmSymbols); % OFDM 误码率 berUfmc(i) = sum(sum(abs(ufmcSymbols-ufmcSymbolsHat)>0))/numel(ufmcSymbols); % UFMC 误码率 end semilogy(snrRange,berOfdm,'-o',snrRange,berUfmc,'-x'); legend('OFDM','UFMC'); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); 这样,我们就完成了 UFMC 和 OFDM 的比较仿真。
好的,以下是增加预编码和接收端的信号检测,绘制误比特率图像的代码: matlab %% 系统参数设置 % OFDM参数 nSubcarrier = 64; % 子载波数目 nBitPerSymbol = 4; % 每个符号的比特数 nSymbol = 1000; % 发送符号数目 nCP = 16; % 循环前缀长度 % MIMO参数 nTxAntenna = 2; % 发射天线数目 nRxAntenna = 2; % 接收天线数目 % 信道参数 nSNRdB = 10; % 信噪比 %% 数据生成 txData = randi([0, 1], nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol); %% 调制 txSymbol = qammod(txData, 2^ nBitPerSymbol); %% IFFT变换 txSignal = ifft(txSymbol, nSubcarrier, 2); %% 添加循环前缀 txSignalPrefix = [txSignal(:, end-nCP+1:end), txSignal]; %% 预编码 precodeMatrix = dftmtx(nTxAntenna); % LT编码 txSignalPrecode = precodeMatrix * txSignalPrefix; %% 信道传输 H = randn(nRxAntenna, nTxAntenna) + 1i * randn(nRxAntenna, nTxAntenna); % 随机信道 rxSignalPrecode = H * txSignalPrecode; %% 接收端信号检测 Hest = rxSignalPrecode(:, 1:nSymbol) / txSignalPrecode(:, 1:nSymbol); % MMSE估计信道 rxData = zeros(nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol); for i = 1:nSymbol y = rxSignalPrecode(:, i); xHat = (Hest' * Hest + 10^(nSNRdB / 10) * eye(nTxAntenna)) \ Hest' * y; rxData(:, (i-1)*nSubcarrier*nBitPerSymbol+1:i*nSubcarrier*nBitPerSymbol) = qamdemod(xHat, 2^ nBitPerSymbol); end %% 比较发送和接收数据 ber = sum(sum(xor(txData, rxData))) / (nTxAntenna * nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol); %% 绘制误比特率图像 snrRange = 0:2:20; berVec = zeros(1, length(snrRange)); for i = 1:length(snrRange) nSNRdB = snrRange(i); rxData = zeros(nTxAntenna, nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol); for j = 1:nSymbol y = rxSignalPrecode(:, j); xHat = (Hest' * Hest + 10^(nSNRdB / 10) * eye(nTxAntenna)) \ Hest' * y; rxData(:, (j-1)*nSubcarrier*nBitPerSymbol+1:j*nSubcarrier*nBitPerSymbol) = qamdemod(xHat, 2^ nBitPerSymbol); end berVec(i) = sum(sum(xor(txData, rxData))) / (nTxAntenna * nSubcarrier * nBitPerSymbol * nSymbol); end semilogy(snrRange, berVec, 'o-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('信噪比(dB)'); ylabel('误比特率'); title('2x2 MIMO OFDM系统误比特率曲线'); 以上代码中增加了预编码和接收端的信号检测,并绘制了误比特率图像,可以根据需要进行调整和改进。

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