【误码率仿真】MIMO通信三节点结构模型MMSE+SVD+ZF误码率仿真【含Matlab源码 3894期】

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⛄一、MIMO通信三节点结构模型MMSE+SVD+ZF误码率仿真

MIMO通信是一种多天线系统，可以显著提高无线通信的容量和可靠性。在MIMO通信中，MMSE+SVD+ZF是一种常用的误码率仿真模型，用于优化信道传输性能。

MMSE（Minimum Mean Square Error）是一种线性接收器，通过最小化均方误差来估计发送信号。它可以有效地抑制多径干扰和噪声，提高接收信号的质量。

SVD（Singular Value Decomposition）是一种矩阵分解技术，用于将MIMO信道转化为多个独立的单输入单输出（SISO）信道。通过SVD分解，可以将MIMO系统的复杂性降低为多个独立的SISO系统，简化信号处理过程。

ZF（Zero Forcing）是一种线性预编码技术，用于消除多天线系统中的干扰。它通过将接收信号与干扰信号正交化，实现对干扰的抑制。

误码率仿真是一种评估通信系统性能的方法，通过模拟信道传输和接收过程，计算出在不同信噪比下的误码率。在MMSE+SVD+ZF误码率仿真模型中，可以通过调整参数和算法来优化系统性能，提高通信质量。

⛄二、部分源代码

%无中继情况下MMSE，SVD预编码和MMSE均衡的BER比较
function jmmse()
clear all
close all
format long; %将数据显示为长整型科学计数
Nt=4;%天线个数 发射天线数
Nr=4; %接收天线数
SNR=[0:5:30];%设置不同信噪比 以0到20之间的信噪比例为横轴范围，以2为台阶，设置SNR
channel_n=100ones(1,length(SNR)); %这里是一个行矢量，里面的值都为100，长度为11，误码率置0
error_pmmselinp=zeros(1,length(SNR));%初始化误码率
error_mmselinp=zeros(1,length(SNR));
error_svdlinp=zeros(1,length(SNR));
error_zflinp=zeros(1,length(SNR));
for loop_ebno=1:length(SNR)%不同信噪比的循环 0到20下不同信噪比的for循环
snr=10.^(SNR(loop_ebno)/10);%将信噪比从分贝形式转化成比例表示
ea=1;%每个天线发射的功率，也即信号向量中每个元素的功率
es=eaNt;%总共的发射功率
sigma_n2=es/snr;%噪声功率 噪声功率，用发射功率除以信噪比
num=200;%发送数据个数 每帧符号数
tic, %计时开始

for loop_channel=1:channel_n(loop_ebno)%信道的实现次数的循环                                                  实现信道在模型下的规律变化
    H=sqrt(1/2)*(randn(Nr,Nt)+j*randn(Nr,Nt));%信道增益矩阵
    [U,S,V]=svd(H);
    pmmse_F=H'*inv(H*H'+sigma_n2/ea*eye(Nt)); 
    zf_F=H'*inv(H*H'); %求出F^,文献MIMO信道预编码技术研究                                                                  %以下几行的作用是求出两种方法下的计算方法，而不同的方法就是改动这里 
    beta_pmmse=sqrt(es/norm(pmmse_F,'fro').^2);
    beta_zf=sqrt(es/norm(zf_F,'fro').^2);%
    F_pmmse=beta_pmmse*pmmse_F; 
    F_zf=beta_zf*zf_F;
    for loop_num=1:num%在一帧数据符号中，信道保持不变。一帧总共有num个数据发送
        gen_u=(sign(randn(Nt,1))+j*sign(randn(Nt,1)));%产生信号
        u=sqrt(1/2)*gen_u;%归一化信号功率
        x_pmmse=F_pmmse*u;
        noise=sqrt(sigma_n2/2)*(randn(Nr,1)+j*randn(Nr,1));%生成噪声功率为sigma_n2的噪声
        noise1=sqrt(sigma_n2/2)*(randn(Nr,1)+j*randn(Nr,1));
        y_pmmse=H*x_pmmse+noise;
        r_pmmse=1/beta_pmmse*y_pmmse;


        x_zf=F_zf*u;%
        y_zf=H*x_zf+noise1;
        r_zf=1/beta_zf*y_zf;

        W=H'*inv(H*H'+sigma_n2*eye(Nr));
        r_mmse=W*(H*u+noise);

	    r_svd=U'*H*V*u+U'*noise;
       
        rev_data_pmmse=sign(real(r_pmmse))+j*sign(imag(r_pmmse));%对接收信号进行判决
        error_pmmselinp(1,loop_ebno)=error_pmmselinp(1,loop_ebno)+sum(((abs(rev_data_pmmse-gen_u)).^2)/4);%计算误比特

       rev_data_mmse=sign(real(r_mmse))+j*sign(imag(r_mmse));%对接收信号进行判决
        error_mmselinp(1,loop_ebno)=error_mmselinp(1,loop_ebno)+sum(((abs(rev_data_mmse-gen_u)).^2)/4);%计算误比特

        rev_data_svd=sign(real(r_svd))+j*sign(imag(r_svd));%对接收信号进行判决
        error_svdlinp(1,loop_ebno)=error_svdlinp(1,loop_ebno)+sum(((abs(rev_data_svd-gen_u)).^2)/4);%计算误比特

        rev_data_zf=sign(real(r_zf))+j*sign(imag(r_zf));
        error_zflinp(1,loop_ebno)=error_zflinp(1,loop_ebno)+sum(((abs(rev_data_zf-gen_u)).^2)/4);
	 
    end 
end 

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]汪晓岩. 基于OFDM技术的电力线通信系统的MATLAB模拟[J].电力系统通信, 2002, (2): 2-6

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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