基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测

本文主要是介绍基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

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for i=1:length(SNR) Bit_err(i) = 0;Num_err    = 0;Numbers    = 0; %误码率累加器   N0         = 10/(10^(SNR(i)/10));  while Num_err <= Times(i)Num_errfprintf('SNR = %f\n', SNR(i));%产生需要发送的随机数Trans_data  = round(rand(1,2*data_Numbers)); %QPSKQPSK_IQ      = [-1 1]; QPSK_input_I = QPSK_IQ(Trans_data(1:2:end)+1);QPSK_input_Q = QPSK_IQ(Trans_data(2:2:end)+1);Trans_QPSK   =(QPSK_input_I + sqrt(-1) * QPSK_input_Q)/sqrt(2);%作为发送信源MIMO_Tx(1,:) = Trans_QPSK;for send_loop = 2:Tm            MIMO_Tx(send_loop,:) = MIMO_Tx(1,:);              end%信道H_Ray  = (randn(Rn,Tm)+sqrt(-1)*randn(Rn,Tm))/sqrt(2);%对信道进一步加入随机干扰H_Ray  = abs(H_Ray)+randn(Rn,Tm);%球形译码 decoder算法for k=1:data_NumbersR0      = 1;dR      = 0.05;Nr      = 10;Nv      = 10;rho     = 0.99;jj1     = 0;jj2     = 0;y       = H_Ray*MIMO_Tx(:,k) + 4*N0*randn(size(H_Ray*MIMO_Tx(:,k)));y       = y/max(max(abs(y)));smin    = y;
....................................................................smin       = smin/max(abs(smin));smin2(:,k) = smin;end%接收MIMO_Rx      = smin2 + 2.5*sqrt(N0)*randn(size(smin2))/mod;MIMO_Rx2     = rand(1,Tm)*MIMO_Rx(:,:);  %QPSK解调
................................................................end Bit_err(i)=Num_err/(data_Numbers*Numbers);
endfigure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-r');
xlabel('SNR（dB）');
ylabel('BER');
grid on;
save R.mat SNR Bit_err
01_123m

4.算法理论概述

       球形译码算法(SD)是一种基于多输入多输出(MIMO)通信系统的检测算法。与相移键控(PSK)和软件定义无线电(SDR)相比，它具有更高的频谱效率和可靠性,下面将详细介绍SD算法。

        球形译码算法是一种最大似然估计方法，它通过最小化误码率(BER)来估计接收信号的相位和幅度。在MIMO系统中，SD算法可以同时处理多个发送和接收天线，从而提高系统容量和可靠性。

       SD算法的核心思想是将接收信号向量视为以原点为球心、以信号强度为半径的球体。在这个球体上，每个接收信号向量都有一个对应的相位和幅度。通过搜索这个球体，找到与每个接收信号向量最近的发送信号向量，从而估计出相位和幅度。

       假设发送信号向量X=[x1,x2,...,xm]T，接收信号向量Y=[y1,y2,...,yn]T，其中T表示转置。则MIMO系统可以表示为：

Y=HX+N

其中，H是m×n的信道矩阵，N是噪声矩阵。

      在SD算法中，我们假设发送信号向量X是均匀分布的复高斯随机向量，并且与噪声矩阵N相互独立。根据这个假设，我们可以计算出每个接收信号向量的似然函数：

L(x∣y)=exp(-(y−Hx)H(y−Hx)/σ2)

       其中，σ2是噪声功率。为了简化计算，我们只考虑噪声矩阵N中的实部和虚部，而忽略它们的相位。这样，我们可以将每个接收信号向量的实部和虚部表示为以原点为球心、以信号强度为半径的半球体。通过搜索这个半球体，我们可以找到与每个接收信号向量最近的发送信号向量，从而估计出相位和幅度。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

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