MIMO/MASSIVE MIMO 信号检测算法matlab仿真程序

其中包含了三种线性信号检测算法MRC,ZF,MMSE和两种非线性信号检测算法ZF-SIC和MMSE-SIC,实测可用

% 仿真五种（MRCZFMMSE，ZF-SICMMSE-SIC） Vblast接收的检测性能，绘制误比特率～接收天线数曲线。 
% 发端初始化=============================================================== 
% 发射天线数tx接收天线数rx发射矩阵长度L（帧长） 
clear all;
clc;

tx=10;
rx_number=[20:20:200];
L=10000; 
Modulation=‘BPSK‘;
EbN0=5;
B=30000;Ts=1/24300; 
SNR=EbN0-10*log10（Ts*B）;
% SNR=5;
% 信源A 
A=randint（tx*L1）; 
% 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X 
X=zeros（txL）; 
for k=1:tx 
    X（k:）=（-1）.^（A（k:tx:end）+1）; 
end 

% 检测

% MRC======================================================================
disp（‘MRC‘）;
berm=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt（1/2）*（randn（rxtxL）+i*randn（rxtxL））; 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt（1/2）*（randn（rxL）+i*randn（rxL））;
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros（rxL）; 
    for k=1:L
       R（:k）=sqrt（1/tx）*H（::k）*X（:k）; 
    end
    
    snr=10^（SNR/10）;
    R_noised=R+sqrt（1/snr）*n;
    x=[];
    a=zeros（tx*L1）;
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised（:t）;
        HH=H（::t）;
        G=HH‘;
        y=G*r;
        xtemp=（y>0）-（y<0）;
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a（k:tx:end）=（x（k:tx:end）+1）/2;
    end
    % 比较A和a计算错值率temp_ber
    [errbittemp_ber]=biterr（Aa）;
    berm=[bermtemp_ber];
end
figure
semilogy（rx_numberberm‘*- g‘）;
hold on

% ZF=======================================================================
disp（‘ZF‘）;
berz=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt（1/2）*（randn（rxtxL）+i*randn（rxtxL））; 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt（1/2）*（randn（rxL）+i*randn（rxL））;
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros（rxL）; 
    for k=1:L
       R（:k）=sqrt（1/tx）*H（::k）*X（:k）; 
    end
    
    snr=10^（SNR/10）;
    R_noised=R+sqrt（1/snr）*n;
    x=[];
    a=zeros（tx*L1）;
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised（:t）;
        HH=H（::t）;
        G=pinv（HH）;
        y=G*r;
        xtemp=（y>0）-（y<0）;
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a（k:tx:end）=（x（k:tx:end）+1）/2;
    end
    % 比较A和a计算错值率temp_ber
    [errbittemp_ber]=biterr（Aa）;
    berz=[berztemp_ber];
end
semilogy（rx_numberberz‘o- b‘）;

% MMSE=====================================================================
disp（‘MMSE‘）;
bermm=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt（1/2）*（randn（rxtxL）+i*randn（rxtxL））; 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt（1/2）*（randn（rxL）+i*randn（rxL））;
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros（rxL）; 
    for k=1:L
       R（:k）=sqrt（1/tx）*H（::k）*X（:k）; 
    end
    
    snr=10^（SNR/10）;
    R_noised=R+sqrt（1/snr）*n;
    x=[];
    a=zeros（tx*L1）;
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised（:t）;
        HH=H（::t）;
        G=inv（HH‘*HH+（1/snr）*eye（tx））*HH‘;
        y=G*r;
        xtemp=（y>0）-（y<0）;
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a（k:tx:end）=（x（k:

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        5951  2017-12-14 21:49  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\bpsk_large_linear_nolinear.m
     文件        5263  2017-12-11 19:08  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\bpsk_test_linear_nolinear.m
     文件         205  2017-12-10 19:06  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\minnorm.m
     文件        7908  2017-12-14 23:15  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qam_large_linear_nolinear.m
     文件        7189  2017-12-14 19:45  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qam_test_linear_nolinear.m
     文件        8193  2017-12-14 22:58  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qpsk_larage_linear_nolinear.m
     文件        7468  2017-12-14 20:01  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qpsk_test_linear_nolinear.m
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