本文探讨了MIMO-OFDM系统中，利用零forcing均衡和MMSE均衡提升抗干扰能力，减少误码率。通过MATLAB仿真，展示了两种均衡方法的性能，其中MMSE均衡能更有效地抑制噪声和干扰，改善误码率表现。
本文将介绍基于零 forcing 均衡和最小均方误差（MMSE）均衡的 MIMO-OFDM 多发多收系统的误码率性能，并提供相应的 MATLAB 仿真源代码。
MIMO-OFDM（Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统结合了多天线技术和正交频分复用技术，具有高速率和抗干扰能力强的优点。然而，在实际应用中，信号在无线信道中传输时会受到多径衰落和干扰的影响，导致误码率的增加。为了降低误码率并提高系统性能，可以采用均衡技术，其中零 forcing 均衡和 MMSE 均衡是常用的两种方法。
零 forcing 均衡是一种线性均衡方法，旨在通过消除干扰信号来恢复接收信号。它假设接收端的均衡器可以完全消除干扰，并将接收信号恢复为发送信号。然而，零 forcing 均衡可能会放大噪声，从而导致误码率的增加。
MMSE 均衡是一种最小均方误差准则的均衡方法，旨在最小化接收信号与发送信号之间的均方误差。相比于零 forcing 均衡，MMSE 均衡可以更好地抑制噪声和干扰，从而提高系统的误码率性能。
下面是基于 MATLAB 的 MIMO-OFDM 多发多收系统误码率性能仿真的代码示例：
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