最大比值合并MRC推导

最新推荐文章于 2025-07-27 13:19:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-27 13:19:20 发布 · 6.9k 阅读 · 27 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#信号处理

在这里插入图片描述
在最大比值合并的的推导中，均假设信号只受加性高斯白噪声的干扰。如果干扰成为决定信号质量的因素（也就是说噪声在频谱上不均匀分布，这样就会改变原来信号的频谱结构），那么最大比值合并不再是最佳方案。

最大比率合并（Maximum Ratio Combining)(MRC）
qq_58860480的博客
08-01 2834
权重通常设定为信道增益的复共轭，即 \(\mathbf{w}_i = \mathbf{h}_i^*\)，其中 \(\mathbf{h}_i\) 是第 \(i\) 个信道的增益。其中 \(h_i\) 是第 \(i\) 条信道的增益，\(s\) 是发射信号，\(n_i\) 是第 \(i\) 个天线接收到的噪声。信号接收：接收端拥有多个天线，每个天线接收相同的信号，但由于不同的路径损耗、衰落和噪声的影响，每个天线接收的信号可能有所不同。信号合并：将所有加权后的信号相加，得到最终的输出信号。
无线通信中的最大比合并（MRC）分析
热门推荐
Double4tar的博客
05-17 3万+
最大比合并是分集合并技术中的最优选择，相对于选择合并和等增益合并可以获得最好的性能，性能提升是由Array Gain带来的更高的信噪比，进而带来更好的误码率特性决定的。最大比合并(Maximal Ratio Combining)的实现方式即通过给分集的N路不同信号乘上一个不同的系数wi,i=1,2,……,N,系数的确定与N路分支的衰落系数hi,i=1,2,……,N有关。通常有650) this.w
MRC.zip_MRC接收分集_MRC最大比合并_softly7jc_分集合并_分集合并技术
07-13
基于最大比合并，瑞利信道下接收端的分集接收技术
19、L分支最大比合并器在κ-μ和η-μ衰落下的中断性能与符号错误率分析
最新发布
mongodb5scout的博客
07-27 36
本文研究了L分支最大比合并器（MRC）在κ-μ和η-μ衰落信道下的中断性能和符号错误率（SEP）表现。首先介绍了κ-μ和η-μ分布的数学模型及其统计特性，分别适用于视距（LoS）和非视距（NLoS）场景。随后分析了MRC在两种衰落模型下的输出信号的统计特性，并推导出中断概率和平均符号错误率的闭式表达式。对于非相干检测，通过积分直接求解平均SEP；对于相干检测，采用矩生成函数（MGF）精确解及Q函数的上下界方法进行分析。最后通过仿真验证了理论结果，并讨论了不同参数（如κ、μ、η和分支数L）对系统性能的影响。研
最大比合并算法 (Maximal Ratio Combining, MRC)
Bangzhao的博客
09-24 2万+
MRC
精选资源
下行链路多用户MIMO系统中的MRT预编码
03-06
当将MRT预编码与最大比合并（MRC）相结合时，可以在不增加额外复杂度的情况下获得更多的空间分集增益。这种组合尤其适用于需要高可靠性传输的应用场景，例如高清视频流传输或实时通信。 #### 四、仿真结果分析 ...
多干扰下机会中继协议的性能比较：SC vs MRC
第三种是最大比值合并（MRC），即利用中继节点接收到的最强信号进行解码。 文章的核心内容围绕中断概率展开，分别在独立同分布和独立不同分布的瑞利信道环境中分析了这三种协议的性能。通过理论推导，作者得出了每...
详解最大比合并算法（Maximum Ratio Combining）
forest_LL的博客
08-15 6763
​ 一. 空间分集（space diversity） 二. 系统模型 三. 尝试性译码 四. 最大比合并算法 五. 波束赋形 六. 译码 七. 写在最后 一. 空间分集（space diversity） 在接收端实现空间分集最常见有两种：一个叫选择性合并（selection combining）；另一个就是本文的主题叫最大比合并。 其实最大比合并算法可以看成在接收端实现波束赋形（generalized beamforming）。 二. 系统模型 假定某个无线系统有一根发射天线（
MIMO系统中最大比合并分集技术的研究
12-02
随着无线多媒体通信网络的高速发展以及用户数目的迅速增长，人们对高速 率和高可靠性的数据传输的需求与日俱增
Rake接收机：最大比合并
12-04
直扩系统，32倍扩频，设置多径信道，最后rake接收机最大比合并，可以仿真得到BER性能
最大比合并 MRC的介绍、证明及应用举例
Nved23的博客
07-22 1万+
无线通信中的最大比合并（MRC）介绍、推导证明及举例分析
MRC最大比合并
一去不复返的通信er
02-12 1459
最大比合并
MRC(最大比联合)
weixin_42594427的博客
02-16 1968
最大比联合 (Maximum Ratio Combining，简称MRC) 是一种无线通信接收技术，主要用于提高接收机的性能。MRC技术会同时接收来自多个天线的无线信号，然后将这些信号按照一定的比例加权合并在一起，从而提高接收机对信号的灵敏度和鲁棒性。具体来说，MRC技术可以有效地抵抗多径效应、信号衰落等干扰，提高无线信号的质量和可靠性。因此，MRC技术在现代无线通信系统中得到了广泛应用。 ...
MIMO通信系统中Alamouti编码和MRC最大比合并matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-26 1178
Alamouti编码是一种基于空时块码（STBC）的发射分集技术，适用于两个发射天线和一个接收天线的情况。其基本原理是在两个连续的时间间隔内从两个发射天线发送两个符号，使得在接收端可以获得分集效果。具体来说，假设发送端要发送两个符号s1和s2，那么在第一个时间间隔内，天线1发送s1，天线2发送s2；在第二个时间间隔内，天线1发送-s2*，天线2发送s1*，其中*表示取共轭。这样，在接收端可以获得两个独立的方程，通过最大比合并（MRC）可以获得分集增益。
最大接收比合并（MRRC）
Chamjrmin的博客
07-26 1957
为了详细描述 Alamouti 编码，首先简单回顾最大比值接收组合（MRRC），因为 MRRC 是最佳线性接收组合技术；因此，它是与 Alamouti 编码进行比较的标准。后续将看到，Alamouti 编码与 MRRC 组合的性能相匹配，因此是最佳的。
基于中继协作和MRC最大合并比的BPSK通信系统matlab仿真仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-30 1428
在接收端使用某种算法，对各接收路径上的信号进行加权汇总，信号好的路径分配最高的权重，实现接收端的信号改善。在分集技术中，其基本原理是通过特性不同的多个信道（时间、频率或者空间特性等不同），接收到承载相同信息的多个发送信号的副本。对于比特“0”，载波的相位不改变（例如，余弦波），而对于比特“1”，载波的相位移动180度（例如，负余弦波）。在移动通信系统中，受 多径效应 和 阴影衰落 等 快 衰落的影响，如果在信号接收端有多个幅度和相位不同的信号相叠加，使得复合信号相互抵消或增强，就会产生较严重的失真。
MRC最大比合并 matlab
02-13
### MRC（最大比合并）算法在Matlab中的实现 MRC是一种常用的信号处理技术，在多输入多输出(MIMO)系统中用于提高信噪比(SNR)，从而降低误码率(BER)[^1]。下面是一个简单的例子，展示如何利用Matlab实现MRC。 #### 基本原理 假设存在两个天线接收到同一发送端的信息副本，则可以表示为： \[ y_1 = h_1 \cdot s + n_1 \] \[ y_2 = h_2 \cdot s + n_2 \] 其中\(y_i\)代表第i个接收机处的接收信号；\(h_i\)是对应的信道增益；s是要传送的数据符号；而\(n_i\)则指加性高斯白噪声(AGWN)。对于MRC而言，目标就是找到一种方式组合这两个独立观测值以获得更好的估计效果。 #### Matlab代码示例 ```matlab % 参数设置 Nt = 2; % 发射天线数量 Nr = 2; % 接收天线数量 SNR_dB = 0:2:20; BER_mrc = zeros(length(SNR_dB),1); for i=1:length(SNR_dB) snr_linear = 10^(SNR_dB(i)/10); % 初始化变量 error_count = 0; total_bits = 1e5; for k=1:total_bits/2 % 数据生成 bits = randi([0,1], Nt, 1); % BPSK调制 symbols = 2*bits - 1; % Rayleigh fading channel generation H = (randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); % AWGN noise addition noise_power = sqrt(0.5*(1./snr_linear)); noises = noise_power * (randn(Nr,1)+1j*randn(Nr,1)); % Received signals at each antenna received_signals = H*symbols + noises; % MRC combining weights calculation w = conj(H)./sum(abs(H).^2); % Combined signal after MRC processing combined_signal = sum(w.*received_signals); % Decision making based on the sign of real part detected_bit = double(real(combined_signal)>0); % Error counting if ~isequal(detected_bit,bits') error_count = error_count + 1; end end BER_mrc(i)=error_count/(total_bits/Nt); end semilogy(SNR_dB,BER_mrc,'-*'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Bit Error Rate '); title('Performance Comparison Between Different Combining Techniques'); legend({'MRC'}); grid on; ``` 此段脚本模拟了一个具有两根发射和接收天线的理想化场景下的二进制相移键控(BPSK)传输过程，并通过绘制不同信噪比条件下的比特错误概率曲线来评估所采用的最大比率合并方案的效果。
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值