资源简介
这个压缩包里是关于MATLAB信号仿真算法的仿真代码,对在MATLAB中做信号检测的同志有一定的帮助,里面还有一部分运行完成的结果图
代码片段和文件信息
% 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_nolinear1.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_nolinear1.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
文件 600700 2019-04-19 02:21 MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\毕设仿真.docx
目录 0 2019-04-24 10:53 MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序
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