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最新推荐文章于 2025-03-07 10:51:55 发布
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分类专栏： 系统安装
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tianya9006/article/details/103380842
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MIMO预编码技术的MATLAB仿真
code_welike的博客
09-16 259
假设我们使用一个2x2的MIMO系统，其中发送端有两个天线（Tx1和Tx2），接收端有两个天线（Rx1和Rx2）。在本文中，我们将使用MATLAB进行MIMO预编码技术的仿真，并提供相应的源代码。通过比较发送符号和检测符号之间的差异，我们可以评估预编码技术的效果。此外，对于更复杂的MIMO系统，可能需要使用更高级的预编码技术和更复杂的信道模型。在Alamouti编码中，发送符号按照特定的规则进行编码，并通过两个天线进行传输。接下来，我们将编码后的符号通过信道进行传输，并添加高斯噪声。
大规模MIMO通信系统性能理论matlab仿真分析
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
10-20 111
随着无线通信技术的不断发展，用户对数据速率和服务质量的要求越来越高。大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术作为第五代（5G）及未来移动通信系统的关键技术之一，能够显著提高系统容量和频谱效率，为满足日益增长的无线通信需求提供了有力的解决方案。大规模 MIMO 通信系统由基站端配备大量天线（通常几十到几百根）和多个单天线用户终端组成。基站通过这些天线同时与多个用户进行通信。
MIMO大规模天线阵列原理与matlab仿真（含GUI）
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weixin_53750855的博客
02-13 1万+
本文仿真比较简单的2x2（两个发送天线，两个接收天线）多天线系统与传统1x1单天线系统的性能差异，建立MIMO系统基本概念并了解其相对单天线系统的优势所在。 A.不考虑信道编码，采用格雷映射，考虑调制方式分别为QPSK和16QAM两种情况。利用Matlab仿真得到两种情况下的SNR-BER（信噪比-误码率）性能曲线。 B.不考虑信道编码，采用格雷映射，考虑调制方式分别为BPSK和QPSK两种情况。利用Matlab仿真得到调制方式分别为BPSK和QPSK两种情况下的SNR-BER（信噪比-误码率）性能曲线。
基于5G通信系统的大规模MIMO系统吞吐量matlab性能仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-30 3680
大规模多输入多输出（Massive MIMO）是第五代移动通信系统（5G）的一项关键技术，旨在显著提高系统吞吐量、频谱效率和连接可靠性。它通过在基站端使用大量的天线，同时为多个用户提供服务，从而实现高度并行的数据传输。
本matlab程序主要研究无线通信mimo情况下使用mrc 大比合并和stbc空时编码，比较不同天线情况
kFYOBLUxH的博客
03-07 377
本文将使用Matlab 2016b版本，针对MIMO中STBC空时编码与MRC最大比合并的性能进行研究，并比较不同天线配置下的误码率（BER）性能。使用Matlab 2016b版本，我们将编写一个仿真程序来比较不同天线配置下STBC空时编码与MRC最大比合并的BER性能。MRC是一种在接收端进行信号合并的技术，通过根据每个天线的信道状态信息对接收到的信号进行加权求和，从而增强信号的信噪比。在Matlab程序中，我们将实现一种基本的STBC编码方案，并分析其在不同天线配置下的性能。四、MRC最大比合并。
【MIMO雷达】 基于压缩感知大规模MIMO的雷达仿真附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
02-14 1100
摘要近年来，大规模多入多出 (MIMO) 雷达技术因其在目标检测、成像和定位方面的卓越性能而备受关注。压缩感知 (CS) 作为一种先进的信号处理技术，能够从欠采样测量中恢复稀疏信号，为大规模 MIMO 雷达的实现提供了新的可能性。本文介绍了一种基于 CS 的大规模 MIMO 雷达仿真平台，该平台能够模拟真实雷达场景并评估 CS 技术在 MIMO 雷达中的应用效果。引言大规模 MIMO 雷达通过使用大量天线阵列来实现高分辨率和高检测灵敏度。
MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现pdf（包括matlab代码）无缺少的
06-13
MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）与OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是现代无线通信领域的核心技术，尤其在4G、5G以及Wi-Fi等高速无线通信系统中发挥着至关重要的作用。 **MIMO技术** ...
《MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现》随书源码-第13章 多用户MIMO.rar
10-14
《MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现》是深入探讨和实践现代无线通信中关键技术和算法的专业书籍。本书不仅涉及了无线通信技术的基础理论，还包括了使用MATLAB这一强大工具进行算法仿真的实操指导。全书共包含多个...
MIMO通信系统中空间编码对系统容量及信道计算影响的Matlab仿真研究
最新发布
05-10
内容概要：本文深入探讨了MIMO通信系统中的空间编码、系统容量及其信道计算，并提供了详细的Matlab仿真代码。首先介绍了MIMO通信系统的基本概念和发展背景，强调了其在提高系统容量和频谱效率方面的重要作用。接着...
Matlab实现MIMO通信系统仿真：课程目标与关键技术
课程目标包括理解移动通信的关键技术、掌握数字通信系统仿真流程、使用MATLAB实现信道编译码、调制解调等核心模块，以及学习MIMO空时处理技术。MIMO技术在现代通信系统中扮演着重要角色，它通过多天线同时发送和接收...
mimo 的matlab仿真
09-22
很好的mimo仿真程序 for con_ro=1:co_time %Compute delta,epsilon,eta and conj matrices for con_co=1:Nt if abs(real(O(con_ro,con_co)))~=0 %? delta(con_ro, abs(real(O(con_ro,con_co))))=sign(real(O(con_ro,con_co)));%元素赋值操作，每次对一个元素赋值，下同 epsilon(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=con_co; co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1)=co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1)+1; eta(abs(real(O(con_ro,con_co))),co_x(abs(real(O(con_ro,con_co))),1))=con_ro; coj_mt(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=imag(O(con_ro,con_co)); end end end
MIMO MATLAB 仿真程序汇总
04-26
近期，我忙于无线通信中的空时分组码的性能仿真测试，所以积累了一些这方面的资料，希望上传上来，供大家分享！
基于Matlab的MIMO通信系统仿真
06-25
基于Matlab的MIMO通信系统仿真；了解移动通信关键技术；了解数字通信系统仿真流程；实现基本的信道编译码、调制解调等通信模块；学习并实现MIMO空时处理技术；学习性能分析的思路和方法。MIMO communication system based on Matlab simulation; understand key mobile communication technology; understand digital communication system simulation process; achieve basic channel encoding and decoding, modulation and demodulation of communication module; learn and achieve MIMO space-time processing technology; learning ideas and performance analysis methods.
关于大规模MIMO的系统仿真matlab程序
04-20
对于学习MIMO的同学很有帮助，而且代码比较简单易懂而且有注释
MATLAB MIMO信道仿真
04-14
用MATLAB实现的MIMO系统，可以计算误码率，以及各种检测方法
matlab通信仿真：24 mimo通信系统中空时编码处理案例.zip
05-26
本案例主要关注的是MIMO通信系统中的空时编码处理，这是一种关键的信号处理技术，用于提升MIMO系统的性能。Matlab作为一种强大的数学和计算工具，常被用来进行通信系统的仿真和研究。 首先，我们来理解一下空时编码...
【MIMO】基于matlab模拟带零强迫均衡器MIMO
qq_72962865的博客
09-06 741
多输入多输出 (MIMO) 技术是现代无线通信系统中的核心技术之一，它能够显著提高系统容量和频谱效率。然而，多径传播带来的符号间干扰 (ISI) 严重影响了 MIMO 系统的性能。为了克服 ISI，均衡技术应运而生。零强迫 (ZF) 均衡器是一种常用的线性均衡器，它能够有效地消除 ISI，提高系统性能。本文将基于 MATLAB 模拟一个带 ZF 均衡器的 MIMO 系统，并通过仿真分析其性能。
STBC-MIMO-OFDM无线通信系统MATLAB仿真
weixin_26805451的博客
11-20 1052
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：STBC-MIMO-OFDM技术结合空间分集、多输入多输出技术和正交频分复用，显著提升了无线数据传输的速率、可靠性和频谱效率。本MATLAB程序详细涵盖了STBC编码、MIMO架构、OFDM调制、PSK调制及信道估计等关键技术，是研究和验证现代无线通信系统的重要仿真工具。 1. STBC-MIMO-OFDM技术概述 1...
MIMO MATLAB
03-08
### MIMO System Implementation in MATLAB In MATLAB, implementing Multi-Input Multi-Output (MIMO) systems involves several key components that allow for both simulation and analysis of complex communication channels or control systems. The MathWorks platform provides comprehensive support through its toolboxes specifically designed for this purpose. For communications engineering, the Communications Toolbox offers functions and apps to model, simulate, and analyze the performance of wireless transceivers using multiple antennas at both transmitter and receiver ends[^2]. This toolbox includes capabilities for generating modulated waveforms with space-time block coding schemes which are essential techniques used within modern MIMO architectures. Control system design can be facilitated by employing Simulink along with Control System Toolbox where users have access not only to predefined blocks but also custom modeling elements necessary when working on sophisticated feedback loops involving multiple inputs/outputs scenarios [^1]. #### Example Code Demonstrating Basic MIMO Channel Simulation Using Rayleigh Fading Model Below is an illustrative piece of MATLAB code demonstrating how one might set up a simple yet effective demonstration of signal propagation over a flat-fading channel characterized by independent identically distributed (i.i.d.) complex Gaussian random variables representing multipath effects typical found inside urban environments: ```matlab % Define parameters numTx = 4; % Number of transmit antennas numRx = 8; % Number of receive antennas snr_dB = 0:2:20; ber = zeros(length(snr_dB),1); for i=1:length(snr_dB) snr_linear = db2pow(snr_dB(i)); % Generate transmitted symbols tx_symbols = randn(numTx,1)+j*randn(numTx,1); % Create channel matrix H following Rayleigh distribution h_real = randn(numRx,numTx)/sqrt(2); h_imag = randn(numRx,numTx)/sqrt(2); H = h_real + j*h_imag; % Add noise n ~ CN(0,N_0*I) N0 = 1/snr_linear; rx_noise = sqrt(N0/2)*(randn(numRx,1)+j*randn(numRx,1)); % Received vector y = H*x+n rx_signal = H * tx_symbols + rx_noise; end ``` This script initializes some basic properties like number of transmitting/receiving nodes before entering into loop structure iterating across different Signal-to-noise ratios values. Inside each iteration step, it creates sample data points drawn randomly according standard normal distributions serving as our hypothetical 'transmitted' information bits encoded via quadrature amplitude modulation scheme. Then constructs corresponding transfer function matrices whose entries follow circularly symmetric complex Normal probability density function approximating small-scale fading phenomena observed under non-line-of-sight conditions common among densely populated areas. Finally adds white additive gaussian noises corrupting received copies thereby emulating realistic noisy environment faced during actual transmissions.
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