【MIMO-OFDM】基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统仿真附Matlab代码

本文介绍了MIMO-OFDM技术,一种结合MIMO和OFDM的无线通信技术,它通过多天线、正交频分复用提升容量、频谱效率和抗干扰性,被广泛应用在蜂窝通信、Wi-Fi和WiMAX等领域,并展望了其未来发展趋势。

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🔥 内容介绍

1. MIMO-OFDM概述

MIMO-OFDM(多输入多输出正交频分复用)是一种无线通信技术,它结合了MIMO(多输入多输出)和OFDM(正交频分复用)技术,以提高无线通信系统的容量和性能。MIMO-OFDM技术已被广泛应用于各种无线通信系统,如蜂窝通信、Wi-Fi和WiMAX等。

2. MIMO-OFDM系统结构

MIMO-OFDM系统通常由以下几个部分组成:

  • 发射端:发射端将要传输的数据编码成比特流,然后将比特流调制成OFDM符号。OFDM符号由多个子载波组成,每个子载波携带一部分数据。

  • 传输信道:OFDM符号通过传输信道传输到接收端。传输信道可以是空气、光纤或其他介质。

  • 接收端:接收端接收OFDM符号,并将其解调成比特流。然后,比特流被解码成原始数据。

3. MIMO-OFDM的优点

MIMO-OFDM技术具有以下优点:

  • 高容量:MIMO-OFDM技术可以同时使用多个天线发送和接收数据,这可以大大提高通信系统的容量。

  • 高频谱效率:MIMO-OFDM技术使用OFDM技术来传输数据,OFDM技术可以将频谱划分为多个子载波,每个子载波携带一部分数据。这可以提高频谱利用率,从而提高通信系统的频谱效率。

  • 抗干扰性强:MIMO-OFDM技术使用空时分组编码技术来传输数据,空时分组编码技术可以有效地抑制干扰。这可以提高通信系统的抗干扰性,从而提高通信系统的性能。

4. MIMO-OFDM的应用

MIMO-OFDM技术已被广泛应用于各种无线通信系统,如蜂窝通信、Wi-Fi和WiMAX等。

  • 蜂窝通信:MIMO-OFDM技术已被广泛应用于蜂窝通信系统,如3G和4G。MIMO-OFDM技术可以大大提高蜂窝通信系统的容量和性能,从而满足不断增长的移动数据通信需求。

  • Wi-Fi:MIMO-OFDM技术也被广泛应用于Wi-Fi系统。MIMO-OFDM技术可以大大提高Wi-Fi系统的容量和性能,从而满足不断增长的无线数据通信需求。

  • WiMAX:MIMO-OFDM技术也被广泛应用于WiMAX系统。MIMO-OFDM技术可以大大提高WiMAX系统的容量和性能,从而满足不断增长的宽带无线接入需求。

5. MIMO-OFDM的发展前景

MIMO-OFDM技术是一种很有前景的无线通信技术,它可以大大提高无线通信系统的容量和性能。随着无线通信技术的发展,MIMO-OFDM技术将被越来越广泛地应用于各种无线通信系统。

📣 部分代码

% ************************beginning of file*****************************%training_symbol.mfunction tx_training_symbols=training_symbol(Nt,carrier_count) %此函数用于产生训练符号j=sqrt(-1); Wk=exp((-2*pi/carrier_count)*i); training_symbols= [ 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 ...                     -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 ...                     j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 -1 -j -j -1 1 j j 1 ]'; tx_training_symbols=[];       for ii=1:carrier_count   training_symbols_buf=[];      for jj=1:Nt   training_symbols_buf=[training_symbols_buf,Wk^(-floor(carrier_count/Nt)*(jj-1)*ii)*training_symbols(ii,1)];   end   tx_training_symbols=[tx_training_symbols;training_symbols_buf]; end%************************end of file**********************************

⛳️ 运行结果

6. 总结

MIMO-OFDM技术是一种结合了MIMO和OFDM技术的高容量、高频谱效率、抗干扰性强的无线通信技术。MIMO-OFDM技术已被广泛应用于各种无线通信系统,如蜂窝通信、Wi-Fi和WiMAX等。随着无线通信技术的发展,MIMO-OFDM技术将被越来越广泛地应用于各种无线通信系统。

🔗 参考文献

[1] 王冰冰,赵天乐.基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究[J].电工电气, 2019(12):6.DOI:CNKI:SUN:JSDQ.0.2019-12-004.

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
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3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
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5 无线传感器定位及布局方面
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6 信号处理方面
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7 电力系统方面
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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
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OFDMMIMOMATLAB仿真程序MIT研究人员贡献-MIMO_OFDM.rar OFDM MIMO MATLAB仿真程序 MIT研究人员贡献: Adaptive Loading in MIMO/OFDM Systems Prateek Bansal Andrew Brzezinski prateek@stanford.edu brzezin@stanford.edu December 13, 2001 Abstract Orthogonal Frequency Division Multiplexing is a powerful technique employed in communications systems suering from frequency selectivity. Combined with multiple antennas at the transmitter and receiver as well as adaptive modulation, OFDM proves to be robust against channel delay spread. Furthermore, it leads to signicant data rates with improved bit error performance over links having only a single antenna at both the transmitter and receiver. This project demonstrates OFDM with adaptive modulation applied to Multiple-Input Multiple- Output systems. We apply an optimization algorithm to obtain a bit and power allocation for each subcarrier assuming instantaneous channel knowledge. The analysis and simulation is considered in two stages. The rst stage involves the application of a variable-rate variable-power MQAM technique for a Single-Input Single-Output OFDM system. This is compared with the performance of xed OFDM transmission where a constant rate is applied to each subcarrier. The second stage applies adaptive modulation to a general MIMO system by making use of the Singular Value Decomposition to separate the MIMO channel into parallel subchannels. For a two-input antenna, two-output antenna system, the performance is compared with the performance of a system using selection diversity at the transmitter and maximal ratio combining at the receiver.
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