任意发送天线,任意接收天线的STBC-MIMO-OFDM的MATLAB程序
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现
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QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现一、引言MIMO-OFDM系统是一种融合了多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术的无线通信系统,能够显著提高数据传输速率和系统可靠性。
在MIMO-OFDM系统中,调制方式的选择对系统性能具有重要的影响。
QPSK和16QAM是两种常用的调制方式,它们在MIMO-OFDM系统中的应用对系统的性能和效率有着明显的影响。
本文将针对QPSK和16QAM调制下的MIMO-OFDM系统进行Matlab仿真实现,以研究两种调制方式对系统性能的影响。
二、MIMO-OFDM系统基本原理MIMO-OFDM系统由MIMO技术和OFDM技术组成。
MIMO技术利用多个天线发射和接收信号,通过空间分集和空间复用的方式提高系统的性能和可靠性。
而OFDM技术将带宽分成多个子载波,并采用正交调制方式传输数据,能够有效克服多径干扰和频率选择性衰落,提高系统的抗干扰能力和频谱利用率。
MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术结合,充分发挥两者的优势,实现了高速率和高可靠性的无线通信。
1. Matlab仿真环境搭建需要在Matlab环境中搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
在Matlab中,可以使用Communications Toolbox和Wireless Communications Toolbox工具箱来搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。
通过这些工具箱,可以方便地构建MIMO通道模型、OFDM调制器和解调器等系统组件,并进行参数设置和仿真运行。
2. QPSK调制方式在QPSK调制方式下,将复数信号映射到星座图上,每个符号点代表两个比特。
QPSK调制方式可以实现较高的传输速率和频谱利用率,适用于高速率和大容量的无线通信场景。
在MIMO-OFDM系统中,QPSK调制方式通常用于传输速率要求较高的场景,例如视频传输和高速数据传输等。
2. MIMO-OFDM系统仿真实现与QPSK调制方式类似,利用Matlab中的Wireless Communications Toolbox,可以进行16QAM调制下MIMO-OFDM系统的仿真实现。
基于天线选择和STBC编码的MIMO-OFDM系统
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基 于天 线选 择和 S B T C编 码 的 MI O D 系统 MO-F M
李鸿林 , 杨业强
( 尔滨工程大学 信息与通信工程学院, 哈 黑龙江 哈 尔滨 10 0 ) 50 1
摘 要 : MO-F M 系统能够极大地提高无线通信 系统 的容量和频谱利用率 , 了增加系统 的可靠性 , MI O D 为 采用空时 分组 编
c nb s dt b a nt e e r e f p t l ie st F r h c e s f n yu i g l -n e n ,n e n lci n a eu e o t i g e ai v ri . o e n r a e l kb sn t a t n aa tn a ee t o h d o s ad y t i o RF i mu i s o tc n q e a e s d o l n t e i t f s t se B s do e r d t n l MO OF e h i u s nb e i ae h mio RFc to y t m a e t a i o a c u t e mi t l o s nh t i MI - DM se t i p p r s t m, h s a e y
i r v ec pa i n e u n ys e tu ut ia ino wie e s o mp o et a ct a df q e c p cr m i z t f r l s mmu i ai n I r e r a er la lt , TBC h y r l o c n c to .no d roi e s ibi y S t nc e i
s c -i e bl c Байду номын сангаас o ng pa e tm o k c di
mimo信道容量matlab代码
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【概述】MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术在无线通信领域具有广泛的应用,通过利用多个天线,MIMO技术可以显著提高无线信道的传输容量和可靠性。
而信道容量则是衡量无线信道性能的重要指标,它表示在给定的无线信道条件下,信道可以支持的最大数据传输速率。
本文将以matlab代码为例,通过对MIMO信道容量进行仿真分析,来深入探讨MIMO技术在无线通信中的应用和性能。
【1. MIMO信道容量的基本原理】MIMO系统通过利用多个天线进行信号的传输和接收,可以有效地提高无线信道的传输容量。
其基本原理是,利用了空间分集技术,通过将数据分别送入多个天线,并在接收端进行合并处理,从而提高了系统的传输速率和稳定性。
MIMO系统的信道容量受到信道质量、天线数目和信号调制方式等多个因素的影响,因此需要通过仿真分析来进行评估。
【2. MIMO信道容量的matlab代码实现】在matlab中,可以通过编写相应的MIMO信道容量仿真代码,来实现对MIMO系统性能的分析。
以下是一个简化的MIMO信道容量计算的matlab代码示例:```matlab定义MIMO系统参数Nt = 2; 发射天线数Nr = 2; 接收天线数SNR_dB = 0:5:30; 信噪比范围生成随机信道矩阵H = (randn(Nr, Nt) + 1i*randn(Nr, Nt)) / sqrt(2);计算MIMO信道容量capacity = zeros(1, length(SNR_dB));for i = 1:length(SNR_dB)SNR = 10^(SNR_dB(i)/10);capacity(i) = log2(det(eye(Nr) + SNR/Nt*H*H'));end绘制MIMO信道容量曲线plot(SNR_dB, capacity, 'b-o')xlabel('SNR (dB)')ylabel('Capacity (bps/Hz)')title('MIMO Channel Capacity')grid on```以上代码中,首先定义了MIMO系统的参数,包括发射天线数Nt、接收天线数Nr和信噪比范围SNR_dB。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
![基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真](https://img.taocdn.com/s3/m/6f093a2d24c52cc58bd63186bceb19e8b8f6ece8.png)
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及,使得我们对海量数据的存储交换,以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要,随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道,引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统,在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术通过将信道分成数个互相正交的子信道,再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用,5G 技术作为新一代的无线通信技术,对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰,整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能,有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心,其目前在欧洲的数字音频广播,北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务,所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展,MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术,所以对其深入分析和学习,对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
稀疏阵列mimo天线matlab仿真
![稀疏阵列mimo天线matlab仿真](https://img.taocdn.com/s3/m/34461976777f5acfa1c7aa00b52acfc789eb9fd9.png)
稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统是一种利用多个天线进行传输和接收的技术,可以有效提高通信系统的传输速率和可靠性。
在稀疏阵列MIMO系统中,天线之间的间距较大,形成了一个“稀疏”分布的阵列。
本文将介绍稀疏阵列MIMO系统的原理,并通过MATLAB仿真来验证其性能。
稀疏阵列MIMO系统的基本原理是利用空间信道的多径传输来增加传输路径和信道容量。
通过多个天线进行信号传输和接收,可以实现空间分集和空间复用的效果,从而提高系统的传输速率。
与传统的天线阵列相比,稀疏阵列的天线间距较大,可以减少阵列间的干扰,提高系统的可靠性和性能。
稀疏阵列MIMO系统在无线通信、雷达、无人机通信等领域具有广泛的应用前景。
为了验证稀疏阵列MIMO系统的性能,可以利用MATLAB进行仿真。
首先,需要建立稀疏阵列MIMO系统的模型。
模型包括天线阵列的布局、信道模型的建立、发送和接收信号处理等。
通过设置好参数和信道条件,可以进行系统的仿真实验。
在MATLAB中,可以利用MIMO通信工具箱进行稀疏阵列MIMO系统的建模和仿真。
首先,需要定义阵列的几何布局和天线的数量。
根据阵列的布局和天线的坐标,可以计算出天线之间的距离、角度等信息。
然后,需要定义信道模型和路径损耗模型,包括多径传输、衰落模型等。
根据信道模型,可以计算出信道增益和相位差等信息。
在稀疏阵列MIMO系统中,常用的传输技术是空时编码(STC)和垂直波束成形(VBF)。
可以分别计算出两种传输技术的系统容量和误码率,以评估系统的性能。
在进行仿真实验之前,还需考虑天线之间的互相干扰问题。
由于天线之间的间距较大,可以采用空间滤波和天线选择技术来减小干扰。
通过优化天线权重和信号处理算法,可以实现稀疏阵列MIMO系统的性能优化。
通过MATLAB的仿真实验,可以得到稀疏阵列MIMO系统在不同信道条件下的性能曲线。
MIMO通信系统的设计与实现要点
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MIMO通信系统的设计与实现摘要新一代移动通信系统需要提供极高的数据速率,在有限的频谱下提供尽可能高的传输速率,这就需要采用高频谱利用率技术。
在理想情况下,MIMO技术相对于传统的单天线系统可以随着天线数目的增大而线性增大信道容量,使得系统能在有限的无线频带下传输更高速率的数据业务。
本文详细介绍了MIMO通信系统的模型与信道容量,并介绍了目前存在的三种空时编码方案:分层空时码、空时网格码和空时分组码,实现了一种性能较好的方案,与正交频分复用技术相结合建立了STBC-MIMO-OFDM系统模型,并对用MATLAB模型进行了仿真和性能分析。
关键词:多输入多输出;正交频分复用;空时分组码;MATLAB;Design and Implementation of MIMO CommunicationSystemAbstractA new generation of mobile communication system needs to provide high data rate, transmission rate is as high as possible in the limited frequency spectrum, this requires the use of high frequency spectrum utilization technology. In the ideal case, the MIMO technology to the traditional single antenna system can increase linearly with the number of antennas to increase channel capacity, so the system can in the radio frequency band limited transmission under high-speed data service. This paper introduces the model and the channel capacity of MIMO communication system, and introduces the existing three kinds of space-time coding scheme: Layered Space-time Coding, Space-time Trellis Coding and Space-time Block Coding, to achieve a better performance of the scheme, the combination model of STBC-MIMO-OFDM is established and the technology of orthogonal frequency division multiplexing, the MATLAB model is used to analyze the performance.Keyword::MIMO;OFDM;Space-time Block Coding;MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1研究背景 (1)1.2 MIMO概述 (2)1.3 OFDM概述 (3)1.4 空时编码概述 (3)第二章MIMO-OFDM系统 (5)2.1 无线衰落信道 (5)2.1.1 多普勒扩展引起的衰落效应 (5)2.1.2 多径时延扩展产生的衰落效应 (6)2.1.3 几种常用的信道模型 (6)2.2 MIMO系统模型及信道容量分析 (7)2.2.1 MIMO系统模型 (7)2.2.2 MIMO 系统容量分析 (9)2.3 MIMO-OFDM系统模型 (10)第三章空时编码技术 (13)3.1 分层空时编码(BLAST) (13)3.2 空时网格编码(STTC) (14)3.3 空时分组编码(STBC) (14)第四章基于STBC的MIMO-OFDM系统设计与实现 (17)4.1 STBC-MIMO-OFDM系统模型 (17)4.2 STBC-MIMO-OFDM系统性能分析 (18)4.3 STBC-MIMO-OFDM通信系统设计与实现 (19)4.3.1 系统仿真参数 (19)4.3.2 系统性能仿真 (20)第五章结语 (28)参考文献 (29)致谢 (30)附录 (31)第一章 绪论无线移动通信传输信道复杂(时变的多径传播环境,以及快衰落、慢衰落、空间选择性衰落、时间选择性衰落、频率选择性衰落、传播损耗等)。
mimoofdm无线通信技术与matlab代码
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mimoofdm无线通信技术与matlab代码1. 引言1.1 概述无线通信技术的发展迅猛,随着移动互联网时代的到来,人们对高速、稳定的无线通信需求日益增加。
MIMO-OFDM无线通信技术作为一种重要的解决方案,在提升系统容量和抗干扰性能方面具有显著优势。
本文旨在介绍MIMO-OFDM 无线通信技术原理,并借助MATLAB代码实现,通过仿真和性能评估分析展示其有效性和优越性。
1.2 文章结构本文分为五个部分:引言、MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望。
在引言部分,我们将简要介绍文章的背景和目标。
接下来,会详细讲解MIMO-OFDM无线通信技术的基本原理,并说明其在提高系统容量和抗干扰性能方面的作用。
然后,我们会详细描述如何使用MATLAB编写MIMO-OFDM系统模拟代码,并进行性能评估与分析。
随后,我们会展示仿真参数设置和结果展示,并对结果进行深入分析和性能讨论。
最后,在结论与展望部分,我们将总结本文的研究工作和贡献,并讨论目前的不足之处以及可能的改进方案。
1.3 目的本文的主要目的是深入介绍MIMO-OFDM无线通信技术及其原理,并通过MATLAB代码实现来验证其性能。
通过对实验结果进行分析和讨论,我们旨在揭示MIMO-OFDM技术在提高系统容量和抗干扰性能方面的优势。
同时,本文也希望为读者提供一个了解和学习MIMO-OFDM无线通信技术以及使用MATLAB进行系统模拟的参考。
以上就是“1. 引言”部分内容,概述了本文的背景、目标和结构。
在接下来的章节中,我们将逐一展开讲解MIMO-OFDM无线通信技术、MATLAB代码实现、实验结果与讨论以及结论与展望部分。
2. MIMO-OFDM无线通信技术:2.1 MIMO技术介绍:多输入多输出(MIMO)技术是一种通过在发射和接收端使用多个天线来增加系统容量和提高通信质量的无线通信技术。
MIMO技术利用空间上的多样性,通过在不同天线之间形成独立的传输通道,从而带来更好的抗干扰能力和信号接收品质。
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图
![手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图](https://img.taocdn.com/s3/m/268500066bd97f192279e9af.png)
手把手教你天线设计——用MATLAB仿真天线方向图吴正琳天线是一种变换器,它把传输线上传播的导行波,变换成在无界媒介(通常是自由空间)中传播的电磁波,或者进行相反的变换。
在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。
无线电通信、广播、电视、雷达、导航、电子对抗、遥感、射电天文等工程系统,凡是利用电磁波来传递信息的,都依靠天线来进行工作。
此外,在用电磁波传送能量方面,非信号的能量辐射也需要天线。
一般天线都具有可逆性,即同一副天线既可用作发射天线,也可用作接收天线。
同一天线作为发射或接收的基本特性参数是相同的。
这就是天线的互易定理。
天线的基本单元就是单元天线。
1、单元天线对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线,单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源,也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子,称半波对称振子。
对称振子是一种经典的、迄今为止使用最广泛的天线,单个半波对称振子可简单地单独立地使用或用作为抛物面天线的馈源,也可采用多个半波对称振子组成天线阵。
两臂长度相等的振子叫做对称振子。
每臂长度为四分之一波长、全长为二分之一波长的振子,称半波对称振子。
1.1用MATLAB画半波振子天线方向图主要是说明一下以下几点:1、在Matlab中的极坐标画图的方法:polar(theta,rho,LineSpec);theta:极坐标坐标系0-2*pirho:满足极坐标的方程LineSpec:画出线的颜色2、在方向图的过程中如果rho不用abs(f),在polar中只能画出正值。
也就是说这时的方向图只剩下一半。
3、半波振子天线方向图归一化方程:Matlab程序:clear alllam=1000;%波长k=2*pi./lam;L=lam/4;%天线臂长theta=0:pi/100:2*pi;f1=1./(1-cos(k*L));f2=(cos(k*L*cos(theta))-cos(k*L))./sin(theta);rho=f1*f2;polar(theta,abs(rho),'b');%极坐标系画图2、线性阵列天线2.1方向图乘积定理阵中第i 个天线单元在远区产生的电场强度为:2(,)ij i i i i ie E K If r πλθϕ-=式中,i K 为第i 个天线单元辐射场强的比例常数,i r 为第i 个天线单元至观察点的距离,(,)i f θϕ为第i 个天线单元的方向图函数,i I 为第i 个天线单元的激励电流,可以表示成为:Bji i i I a e φ-∆=式中,i a 为幅度加权系数,B φ∆为等间距线阵中,相邻单元之间的馈电相位差,亦称阵内相移值。
matlab代码天线测量的近场到口径场变换
![matlab代码天线测量的近场到口径场变换](https://img.taocdn.com/s3/m/a622b4c0fbb069dc5022aaea998fcc22bcd143d7.png)
matlab代码天线测量的近场到口径场变换近场到口径场变换是天线测量中的重要步骤,它可以将天线在近场中的电磁场转换为在远场中的电磁场。
在matlab中,我们可以使用一些函数和工具箱来实现这个变换。
首先,我们需要使用matlab中的天线工具箱来建立天线模型。
天线工具箱提供了一些函数来创建不同类型的天线模型,例如dipole、patch、yagi等。
我们可以根据实际情况选择合适的天线模型,并设置其参数,如长度、宽度、频率等。
接下来,我们需要使用matlab中的场计算函数来计算天线在近场中的电磁场。
这些函数可以根据天线模型和输入信号的特性,计算出天线在不同位置的电场和磁场分布。
我们可以使用这些函数来模拟天线在近场中的工作情况,并得到近场中的电磁场数据。
然后,我们需要使用matlab中的近场到远场变换函数来将近场中的电磁场转换为远场中的电磁场。
这些函数可以根据天线的位置和近场中的电磁场数据,计算出在远场中的电磁场分布。
我们可以使用这些函数来模拟天线在远场中的工作情况,并得到远场中的电磁场数据。
最后,我们可以使用matlab中的绘图函数来可视化近场到远场变换的结果。
我们可以绘制出天线在远场中的电磁场分布图,以及其他相关的图像,如功率图、辐射图等。
这些图像可以帮助我们更好地理解天线在远场中的性能和特性。
总之,matlab代码天线测量的近场到口径场变换是一个重要的步骤,它可以帮助我们将天线在近场中的电磁场转换为在远场中的电磁场。
通过使用matlab中的天线工具箱、场计算函数和近场到远场变换函数,我们可以模拟天线在不同工作条件下的性能,并得到相应的电磁场数据。
这些数据可以帮助我们更好地设计和优化天线系统。
ofdm的matlab实现
![ofdm的matlab实现](https://img.taocdn.com/s3/m/6cc0e248854769eae009581b6bd97f192279bf09.png)
ofdm的matlab实现OFDM(正交频分复用)是一种常用的调制解调技术,被广泛应用于无线通信和数字电视等领域。
在本篇文章中,我们将探讨OFDM的基本原理,并介绍如何使用Matlab实现OFDM系统。
一、OFDM基本原理OFDM是一种基于频域的多载波调制技术,通过将高速数据流分成多个较低速的子流,并将这些子流分配到不同的频率载波上来传输数据。
通过这种方式,OFDM可以有效地抵抗频率选择性衰落和多径传播引起的时域间隔干扰,提供更好的抗干扰性能。
OFDM系统的主要构成部分包括信源、调制器(调制器和反调制器)和调制解调器(调制器和解调器)。
在发送端,调制器将输入数据流分为多个子流,并进行调制后输出。
在接收端,解调器对接收到的信号进行解调并还原为原始数据流。
OFDM调制器的实现主要依赖于以下两个关键概念:正交性和多载波调制。
1. 正交性:在OFDM系统中,子载波之间需要满足正交性条件,即相邻子载波之间的正弦波形式相互垂直,相位差为0或π。
这样可以确保子载波之间的干扰最小。
2. 多载波调制:OFDM系统中,将整个频率带宽划分为多个子载波,每个子载波都可以用不同的调制方式来传输数据。
常见的调制方式有BPSK、QPSK、16-QAM等。
二、Matlab实现OFDM系统下面我们将使用Matlab来实现OFDM系统。
按照OFDM系统的基本原理,需要完成以下几个步骤:1. 生成原始数据:首先,我们需要生成一组原始数据作为输入。
可以使用随机数生成器来生成一个指定长度的数据序列。
2. 子载波生成:根据系统设置,生成需要的子载波。
可以使用fft函数计算离散傅里叶变换,得到频域上的正弦波。
3. 数据调制:将原始数据按照设定的调制方式进行调制,得到对应的调制符号。
可以使用BPSK、QPSK或其他调制方式。
4. 倍频:将调制符号乘以子载波的复数载波,得到OFDM的时域信号。
5. CP(循环前缀)添加:为了避免多径效应引起的信号间干扰,在时域信号的开头添加一个与其末尾相同的循环前缀。
mimo波束成形matlab
![mimo波束成形matlab](https://img.taocdn.com/s3/m/de27a88d1b37f111f18583d049649b6648d709d1.png)
mimo波束成形matlabMIMO波束成形技术是当前无线通信领域中较为热门和前沿的研究方向之一。
它利用多个天线在发射端和接收端进行信号处理和传输,可以大大提高无线信号传输的性能和效率。
MIMO波束成形技术可以通过优化信号功率和控制传输角度等方式,实现信号传输的定向性和高效性,从而提高数据传输效率。
在Matlab 中进行MIMO波束成形研究和模拟非常方便和实用。
Matlab提供了很多工具箱和函数库,可以很方便地进行MIMO波束成形研究和数据处理。
下面我们简单介绍一下Matlab中进行MIMO波束成形的基本流程和步骤:1.建立信道模型:首先,需要利用Matlab中提供的信道建模工具箱,建立MIMO 系统的信道模型。
根据不同的应用场景和需求,可以选择不同的信道模型,如Rayleigh衰落信道模型、Rician衰落信道模型、高斯信道模型等。
2.设置参数:在进行信道建模后,需要设置MIMO系统的一些参数,如发射端和接收端的天线数、信号功率等。
3.设计波束形成算法:根据需要,可以设计不同的波束形成算法,如线性波束成形、最小方差波束成形、最大比合成波束成形等。
在设计波束形成算法时需要充分考虑MIMO系统的天线数、信道模型、系统噪声和信噪比等因素。
4.模拟波束成形:在进行完算法设计后,可以利用Matlab中提供的波束成形工具箱对波束进行模拟和测试。
通过波束成形的模拟和测试,可以评估和比较不同的波束形成算法的效果和性能。
5.性能评估和优化:通过波束成形模拟和测试,可以得出MIMO系统的性能和效率数据,并对波束形成算法进行评估和优化。
在优化波束形成算法时需要充分考虑系统复杂度、计算复杂度和功耗等因素。
以上是Matlab进行MIMO波束成形的基本流程和步骤。
通过Matlab进行MIMO波束成形研究和模拟,可以更加方便和高效地进行无线通信系统的设计和优化,为无线通信领域的应用和发展提供了强有力的支持和保障。
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现
![QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现](https://img.taocdn.com/s3/m/e1dd482c1fd9ad51f01dc281e53a580217fc5064.png)
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现1. 引言1.1 背景介绍MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术和OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是目前无线通信领域中常用的关键技术。
MIMO技术通过在传输端和接收端利用多个天线进行数据传输,从而提高系统的传输效率和抗干扰性能。
而OFDM技术则利用频谱分割和并行传输的方式,提高信道传输效率和抗多径干扰的能力。
本文将结合QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制和16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)调制两种常见调制方式,设计并实现MIMO-OFDM系统。
QPSK调制使用4个相位点来表示传输信号,适用于简单的调制场景;而16QAM调制则利用16个不同的信号点表示传输信号,可以提高传输速率和频谱利用效率。
通过Matlab仿真实现这两种调制方式下的MIMO-OFDM系统,并进行性能分析和实验结果展示,旨在探究不同调制方式对系统性能的影响,为未来的无线通信系统设计提供参考和借鉴。
1.2 研究意义研究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的意义在于探索该组合对系统性能的影响,进一步优化系统设计和参数配置。
通过比较不同调制方式下MIMO-OFDM系统的性能表现,可以为实际通信系统的部署提供重要参考依据。
研究还有助于深化对多址接入、信道编解码等关键技术的理解,并为提高系统的可靠性、稳定性和数据传输速率提供技术支持。
探究QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的研究意义重大,不仅可以促进通信技术的进步,还可以为实际应用中的无线通信系统提供更加稳定和高效的解决方案。
1.3 研究目的研究目的:通过对QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统的设计和仿真实现,旨在探究在多输入多输出和正交频分复用技术的基础上,如何提高系统的性能和可靠性。
MIMO OFDM MATLAB仿真程序一
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: OFDM Simulator (outer function)clear all;A = [1 1/exp(1) 1/exp(2)]; % power delay profileN = 64; % number of symbols in a single OFDM symbolGI = 16; % guard intervalMt = 1; % number of Tx antennasMr = 1; % number of Rx antennassig2 = 1e-3; % noise varianceM = 8; % max constellation bit numberMgap = 10.^(1:(1.7/10):2.7); % gapBtot = 100*Mt; % total # bits per OFDM symbolTransmitIter = 50; % # iterations of symbol transmissions for each channel instance ChannelIter = 100; % # iterations of independent identically distributed channel instances GapIter = length(Mgap);loadloadloadloadloadTotEbNo = [];Errors =[];EbNo = [];for lGap = 1:GapIterlGapgap = Mgap(lGap);totalErrors = 0;for lChan = 1:ChannelIter% create channel[H h_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N+GI);% decompose each subchannel in the frequency domain[U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% bitloading[bits_alloc,energy_alloc] = BitLoad(S,Btot,Mt*N,gap,sig2,M);%energy_alloc=energy_alloc/(mean(energy_alloc));%energy_alloc=ones(1,128);for lTrans = 1:TransmitIter% bits to transmitx = (randn(1,Btot)>0);% modulatex_mod = modulate(x,bits_alloc,energy_alloc, s2,s4,s16,s64,s256);% precode modulated signalx_pre = precode(Mt, x_mod, V, N);% ifft, with cyclic prefix for each antennaofdm_symbol =[];for i=1:Mtofdm_symbol = [ofdm_symbol; ifft_cp_tx_blk(x_pre(i:Mt:Mt*(N-1)+i),N,GI)];endofdm_symbol2 = reshape(ofdm_symbol,Mt*(N+GI),1);% channely = transpose(channel(sig2, Mt, Mr, ofdm_symbol2, H, N+GI));% fftrec_symbol =[];for i=1:Mtrec_symbol = [rec_symbol; fft_cp_rx_blk(y(i:Mt:Mt*(N+GI-1)+i),N,GI)];endrec_symbol2 = reshape(rec_symbol,1,Mt*N);% shape received signalshaped_vals = shape(rec_symbol2, Mr, U, N);% demodulatey_demod = demodulate(shaped_vals, bits_alloc, energy_alloc, S, s2,s4,s16,s64,s256, c2,c4,c16,c64,c256); % comparisontotalErrors = totalErrors + sum(xor(y_demod,x));endEbNo = [EbNo sum(energy_alloc)/Btot/sig2];endErrors = [Errors totalErrors/Btot/ChannelIter/TransmitIter]TotEbNo = [TotEbNo mean(EbNo)]EbNo = [];endsemilogx(TotEbNo, Errors);xlabel('Eb/No');ylabel('BER');title('SISO link, adaptive rate and power')save Errors EbNo: Generates a Rayleigh fading frequency-selective channel, parametrized by the antenna configuration, the OFDM configuration, and the power-delay profile.function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);% function [H, H_f]=create_channel(Mt, Mr, A, N);%% A - vector containing the power-delay profile (real values)% Mt - number of Tx antennas% Mr - number of Rx antennas% N - number of vector symbols to be sent in a single OFDM symbol Tx% ie: N MIMO transmissions in one OFDM symbol% This is for Rayleigh frequency-selective fading, which assumes complex% Gaussian matrix elements with in-phase and quadrature components independent.% Assume iid matrix channel elements, and further, independent channel taps % define the channel tapsH_int = 1/sqrt(2)*(randn(Mr*length(A),Mt) + j*randn(Mr*length(A),Mt));H_int2=[];for i = 1:length(A)H_int2 = [H_int2;sqrt(A(i))*H_int((i-1)*Mr+1:i*Mr,:)];end%h_f = fft(H_int2',64);%%H = H_int2';H_int2 = [H_int2;zeros((N-length(A))*Mr,Mt)];H_f = zeros(Mr,Mt*(N-16));for i = 1:Mtfor j = 1:Mrh_f = fft(H_int2(j:Mr:(N-16-1)*Mr+j,i));for k = 1:(N-16)H_f(j,i+(k-1)*Mt) = h_f(k);endendendH=[H_int2];for i = 1:N-1H=[H,[zeros(Mr*i,Mt);H_int2(1:(N-i)*Mr,:)]];end: Since full channel knowledge is assumed, transmission is across parallel singular value modes. This function decomposes the channel into these modes.function [U, S, V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);% [U S V] = svd_decompose_channel(Mt, Mr, h_f, N);%% Function decomposes the channel at each subcarrier into its SVD components %% Mt - # Tx antennas% Mr - # Rx antennas% h_f - MIMO impulse response - Mr rows, Mt*L columns, where L is the number of% channel taps% N - # subcarriersU = [];S = [];V = [];for i = 1:N[Utmp Stmp Vtmp] = svd(h_f(:,(i-1)*Mt+1:i*Mt));U=[U Utmp];V=[V Vtmp];S=[S Stmp];endS = sum(S,1);: Apply the bit-loading algorithm to achieve the desired bit and energy allocation for the current channel instance.function [bits_alloc,energy_alloc] =BitLoad(subchan_gains,total_bits,num_subc,gap,noise,M)% Bit Loading Algorithm% ---------------------%% Inputs :% subchan_gains : SubCarrier Gains% total_bits : Total Number of bits% num_subc : Number of Subcarriers% gap : Gap of the system% noise : Noise Power% M : Max Constellation Size% Outputs:% bits_alloc : Bits allocation for each subchannel% power_alloc : Total Power allocation% ---------------------------------------------------------------% Compute SNR's for each channelSNR = ComputeSNR(subchan_gains,noise,gap);% This function just initializes the system with a particular bit% allocation and energy allocation using Chow's Algorithm. This is% further efficientize using Campello's Algorithm[bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M);% Form the Energy Increment Table based on the present channel% gains for all the subchannels in order to be used by Campello% Algorithmenergytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Efficientize the algorithm using the Campello's algorithm[bits_alloc,energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M );: Given the subcarrier gains, this simple function generates the SNR values of each channel (each singular value on each tone is a separate channel).function SNR = ComputeSNR(subcar_gains,noise,gap)SNR = abs((subcar_gains.^2)./(noise*gap));: Apply Chow's algorithm to generate a particular bit and energy allocation.% Chow's Algorithm% ----------------% This is based on the paper by Chow et al titled%% A Practical Discrete Multitone Transceiver Loading Algorithm% for Data Transmission over Spectrally Shaped Channels.IEEE Trans% on Communications. Vol. 43, No 2/3/4, pp. 773-775, Feb/Mar/Apr 1995 function [bits_alloc, energy_alloc] = chow_algo(SNR,num_subc,M)for i = 1:num_subc% Assuming each of the subchannels has a flat fading, we get initial estimate % of the bits for each subchanneltempbits = log2(1 + abs(SNR(i))); % bits per two dimension. roundtempbits = round(tempbits); % round the bitsif (roundtempbits > 8) % Limit them between 2 and 15 roundtempbits = 8;endif (mod(roundtempbits,2)== 1 & roundtempbits ~= 1)roundtempbits = roundtempbits -1;endif roundtempbits > 0 % Calculate the Energy required for the subchannelenergy_alloc(i) = (2^roundtempbits-1)/SNR(i) ;elseenergy_alloc(i) = 0;endbits_alloc(i) = roundtempbits; % Update the BitSubChan end% end of function: Given the SNR values, form a table of energy increments for each channel.function energytable = EnergyTableInit(SNR,M);% Inputs:% subcar_gains : Subcarrier Gains% M : max Constellation Size% Gap : Gap of the system% Noise : Noise Power% Outputs:% energytable : Energytable%% Based on the Subcarrier Gains, we calculate the energy% increment required by each subcarrier for transmitting% 1,2 ,4 ,6,8 bits.% Energy = 2^(i-1)/subcar_gains;% ------------------------------------------------------%subcar_gains = (subcar_gains.^2)/(Gap*Noise);energytable = abs((1./SNR)'*(2.^([1:M+1]-1)));% Increase the energy value for constellation size of more than M to% a very high value so that it is not assigned.energytable(:,M+1) = Inf*ones(size(energytable(:,M+1)));for i = 3:2:Menergytable(:,i) = (energytable(:,i) +energytable(:,i+1))/2;energytable(:,i+1) = energytable(:,i);end%energytable = [ones(1,size(energytable,1))' energytable];: Apply Campello's algorithm to converge to the optimal bit and energy allocation for the given channel conditions.% --------------% This function is used by Campello's algorithm to allocate bits and energy for% each subchannel optimally.function [bits_alloc, energy_alloc] =campello_algo(bits_alloc,energy_alloc,energytable,total_bits,num_subc,M)bt = sum(bits_alloc);% We can't transmit more than M*(Number of subchannel) bitsif total_bits > M*num_subctotal_bits = M*num_subc;endwhile (bt ~= total_bits)if (bt > total_bits)max_val = 0;max_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;elsetemp = 0;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendif (bits_alloc(max_ind) > 0)bits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) -1;energy_alloc(max_ind) = energy_alloc(max_ind) - max_val;bt = bt-1;endelsemin_val = Inf;min_ind = ceil(rand(1)*num_subc);for i = 1:num_subcif bits_alloc(i) ~=0 & bits_alloc(i) <9temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);elsetemp = Inf;endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendif (bits_alloc(min_ind) < 8)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) +1;if (min_val==inf)min_val = energytable(min_ind,bits_alloc(min_ind));endenergy_alloc(min_ind) = energy_alloc(min_ind) +min_val;bt = bt+1;endendendfor i = 1:length(bits_alloc)if (mod(bits_alloc(i),2) == 1 & bits_alloc(i) ~=1)[bits_alloc,energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,i,energytable,num_subc);endend: An optimal bit-loading of the last bit requires a unique optimization.function [bits_alloc, energy_alloc] =ResolvetheLastBit(bits_alloc,energy_alloc,index,energytable,num_subc) max_val = 0;for i = 1:num_subcif (i ~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~= 0temp = energytable(i,bits_alloc(i)) ;endif (temp > max_val)max_val = temp;max_ind = i;endendendmin_val = Inf;for i = 1:num_subcif (i~= index & bits_alloc(i) == 1)if bits_alloc(i) ~=0temp = energytable(i,bits_alloc(i) + 1);endif (temp < min_val)min_val = temp;min_ind = i;endendendif (min_val < max_val)bits_alloc(min_ind) = bits_alloc(min_ind) + 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) - 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) - min_val; elsebits_alloc(max_ind) = bits_alloc(max_ind) - 1;bits_alloc(index) = bits_alloc(index) + 1;energy_alloc(index) = energy_alloc(index) + max_val; end。
mimoofdm无线通信技术与matlab pdf
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mimoofdm无线通信技术与matlab pdfMIMO-OFDM无线通信技术与MATLAB PDF无线通信在现代社会中扮演着重要的角色,而MIMO-OFDM无线通信技术则是其中一种重要的通信技术。
本文将介绍MIMO-OFDM无线通信技术的基本原理和应用,并提供一本关于该技术的MATLAB PDF资源供读者学习参考。
MIMO-OFDM无线通信技术是一种利用多天线和正交频分复用技术相结合的通信系统。
其中,MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)指的是多天线技术,通过在发送和接收端使用多个天线,可以提高信号的传输效率和可靠性。
而OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)则是正交频分复用技术,通过将高速数据流分成多个低速子流,在不同的子流上进行传输,有效地提高了频谱利用率。
MIMO-OFDM无线通信技术的优点之一是提高了信号的传输速率和可靠性。
通过利用多个天线,可以同时传输多个数据流,从而将数据传输速率提高到传统通信技术的数倍。
同时,MIMO技术还可以通过利用空间多样性和信道编码技术来提高信号的可靠性,减少信号的传输误码率。
除了传输速率和可靠性的提升,MIMO-OFDM无线通信技术还具有抗干扰和抗衰落的特点。
由于多个天线可以同时接收多个信号,MIMO技术可以通过空间分集和空间复用的方式来减少信号的传输误差和干扰。
此外,OFDM技术通过将频谱分成多个子载波,在传输过程中可以充分利用频谱,从而有效地抵抗多径衰落等信道问题。
针对MIMO-OFDM无线通信技术的学习和研究,MATLAB是一个非常实用的工具。
MATLAB提供了丰富的工具箱和函数,可以用于模拟、设计和优化MIMO-OFDM系统。
对于初学者来说,一本关于MIMO-OFDM无线通信技术的MATLAB PDF资源将会是一个很好的学习资料。
在这本MATLAB PDF资源中,读者可以学习到MIMO-OFDM系统的基本原理和信道模型,了解到MIMO技术和OFDM技术的具体实现方式。
OFDM完整仿真过程及解释(MATLAB)
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OFDM完整仿真过程及解释(MATLAB)OFDM(正交频分复用)是一种多载波调制技术,在无线通信系统中得到广泛应用。
其基本原理是将高速数据流分成多个较低速的子载波,使得每个子载波的传输速率降低,从而提高了系统的可靠性和抗干扰性能。
以下是OFDM的完整仿真过程及解释。
1. 生成数据:首先,在MATLAB中生成需要传输的二进制数据,可以使用随机数生成函数randi(生成0和1的二进制序列。
2.编码:将生成的二进制数据进行编码,例如使用卷积码、块码等编码方式。
编码可以提高数据传输的可靠性,对抗信道中的噪声和干扰。
3.映射:将编码后的数据映射到调制符号,例如使用QPSK、16-QAM 等调制方式。
调制方式决定了每个符号所携带的比特数,不同调制方式具有不同的抗噪声和传输速率性能。
4.并行-串行转换:将映射后的调制符号进行并行-串行转换,将多个并行的调制符号转换为串行的数据流。
这是OFDM的关键步骤,将高速数据流分成多个较低速的子载波。
5. 添加保护间隔:为了消除多径传播引起的码间干扰,需要在串行数据流中插入保护间隔(Guard Interval),通常是循环前缀。
保护间隔使得子载波之间相互正交,从而避免了码间干扰。
6.IFFT:对添加保护间隔后的数据进行反快速傅里叶变换(IFFT),将时域信号转换为频域信号。
IFFT操作将子载波映射到频域,每个子载波代表系统的一个子信道。
7.添加导频:在OFDM符号的频域信号中添加导频,用于估计信道的频率响应和相位差。
导频通常位于频谱的首尾或者分布在整个频谱中,用于信道估计和均衡。
8.加载子载波:将导频和数据子载波合并,形成完整的OFDM符号。
数据子载波携带着编码后的数据,导频子载波用于信道估计。
9.加性高斯白噪声(AWGN)信道:将OFDM符号通过加性高斯白噪声信道进行传输。
AWGN信道是一种理想化的信道模型,可以模拟实际信道中的噪声和干扰。
10.解调:接收端对接收到的OFDM符号进行解调,包括载波恢复、频偏补偿、信道估计和均衡等操作。
基于MATLAB的MIMO通信系统仿真
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其中卷积码的解码深度设为8
调制
在进行编写的进程中,最初没有想到挪用Matlab已经封装好了的QPSK的调制函数而是自己编写了一个函数,先进行了仿真。
先进行了符号映射。
加入噪声,因为输入的是复信息,因此加入的噪声为复噪声
以下图为QPSK系统调制图。
AWGN信道
加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise)是最大体的噪声与干扰模型。
加性噪声:叠加在信号上的一种噪声,通常记为n(t),而且不管有无信号,噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或加性干扰。
白噪声:噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数,那么称如此的噪声为白噪声。若是白噪声取值的概率散布服从高斯散布,那么称如此的噪声为高斯白噪声。
从上图能够看到,MIMO模型中有一个空时编码器,有多根天线,其系统模型和上述MIMO系统理论一致。发送天线的数量要大于接收天线,因为一样来讲,移动终端所支持的天线数量老是比基站端要少。
(3)分集与复用:
依照各根天线上发送信息的不同,MIMO能够分为发射分集技术和空间复用技术。
发射分集:在不同的天线上发射包括一样信息的信号(信号的具体形式不必然完全相同),达到空间分集的成效,起到抗衰落的作用
图2 分层空时码的接收端系统模型
最后的系统结构图:
三、仿真设计
(1)流程图
(2)要紧模块
信源产生
要求:产生独立等概二进制信源
Matlab函数:randsrc()
信道编码
利用卷积码来进行信道编码
依照3GPP的规定,可选取如上所示的卷积码来进行信道编码。
基于MATLAB的MIMO通信系统仿真
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目录(一)基于MATLAB的MIMO通信系统仿真…………………………一、基本原理………………………………………………………二、仿真……………………………………………………………三、仿真结果………………………………………………………四、仿真结果分析…………………………………………………(二)自选习题部分…………………………………………………(三)总结与体会……………………………………………………(四)参考文献……………………………………………………实训报告(一)基于MATLAB的MIMO通信系统仿真一、基本原理二、仿真三、仿真结果四、仿真结果分析OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道,减小了多径衰落的影响。
OFDM技术如果要提高传输速率,则要增加带宽、发送功率、子载波数目,这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。
MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流,即传输速率很高。
这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率,也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。
但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。
所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起,现在是3G,未来也是4G,以及新一代WLAN技术的核心。
总之,是核心物理层技术之一。
1、MIMO系统理论:核心思想:时间上空时信号处理同空间上分集结合。
时间上空时通过在发送端采用空时码实现: 空时分组、空时格码,分层空时码。
空间上分集通过增加空间上天线分布实现。
此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。
2、MIMO 系统模型:11h 12h 21h 22h rn h 1rnh 21R n h 2R n h 1n n R h 可以看到,MIMO 模型中有一个空时编码器,有多根天线,其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。
为什么说nt>nr ,因为一般来说,移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。
空间复用mimo信号检测matlab仿真代码
![空间复用mimo信号检测matlab仿真代码](https://img.taocdn.com/s3/m/0c1b3631c4da50e2524de518964bcf84b9d52d2d.png)
空间复用mimo信号检测matlab仿真代码空间复用MIMO信号检测技术采用多个天线同时向同一地面接收机发射信号,当接收机进行解调时,需要同时检测多个信号,以实现最大传输速率和最小误码率。
本文介绍了空间复用MIMO信号检测的matlab仿真代码。
1. MIMO信道模型首先,我们需要构建一个MIMO信道模型,代码如下:% MIMO信道模型clc;close all;clear;nTx=4; % 发射端天线数量nRx=4; % 接收端天线数量n=10000; % 发送的数据块数量SNR=20; % 信噪比H=randn(nRx,nTx)+1i*randn(nRx,nTx); % 发送天线到接收天线的信道模型X=randi([0 1],nTx,n); % 发送的数据N=sqrt(0.5/SNR)*(randn(nRx,n)+1i*randn(nRx,n)); % 噪声2. 空间复用技术接下来,我们使用调制方式和空间复用技术对数据进行编码和传输,代码如下:% 空间复用M=4; % 4-QAM 星座图bitsPerSymbol=log2(M);nSymbolsPerTx=floor(nTx/bitsPerSymbol);nBits=nSymbolsPerTx*n*bitsPerSymbol;bits=reshape(X,nTx*n,1);txBits=reshape(bits,bitsPerSymbol,nSymbolsPerTx*n); % 分组txSymbols = qammod(double(txBits'),M,'gray'); % 4-QAMtxSymbols = reshape(txSymbols, nSymbolsPerTx*nTx,n); % 并排放置y=H*txSymbols+N; % 接收的信号y=y(:,1:n);3. 检测算法最后,我们使用几种经典的检测算法来检测接收的信号,比较其性能优劣。
MIMO-OFDM技术在无线通信系统中的应用研究
![MIMO-OFDM技术在无线通信系统中的应用研究](https://img.taocdn.com/s3/m/1f93abf318e8b8f67c1cfad6195f312b3169eb7c.png)
MIMO-OFDM技术在无线通信系统中的应用研究邹杨;崔金斗;鱼佳欣;王卫平【摘要】MIMO技术即在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和信道利用率.OFDM技术即在可用频段内,将信道"划分",进行"串并转换",使得子信道上的符号周期增加,降低甚至避免了每个子信道上的ISI,从而有效地对抗信道衰落.通过对MIMO-OFDM原理的阐述,以及对信道容量公式进行推理,得到了信道容量的近似公式,之后结合两者的优点来构建一个MIMO-OFDM无线局域网系统,并应用MATLAB工具对MIMO技术和OFDM技术是否结合、调制方式、发收数目等进行仿真对比分析,定性地得到了影响系统误码率的影响因子.%MIMO technology, using multiple transmitting and receiving antennas at the transmitting end and the receiving end, could exponentially improve the capacity and channel utilization of the communication systems without incraesing the bandwidth. OFDM technology, which divids the channel and executes serial-parallel conversion in available spectrum, could make the symbol period of the sub channel increase, then reduce or even avoid ISI in each sub channel to withstand channel fading. By describing the priciple of MIMO-OFDM and deducing the channel capacity expression, the approximate formula of channel capacity is obtained. Later, combining the advantages of both, a MIMO-OFDM wireless communication system is constructed, then using MATLAB to simulate the combination of MIMO and OFDM, modulation mode, numbers of transmitting and receiving, then the influence factors of the system error rate can be obtained qualitatively.【期刊名称】《微处理机》【年(卷),期】2017(038)004【总页数】6页(P30-34,50)【关键词】MIMO-OFDM技术;信道容量;WLAN技术;空时编码;无线通信;误码率;QPSK调制【作者】邹杨;崔金斗;鱼佳欣;王卫平【作者单位】中国洛阳电子装备试验中心,河南济源,459000;中国洛阳电子装备试验中心,河南济源,459000;中国洛阳电子装备试验中心,河南济源,459000;中国洛阳电子装备试验中心,河南济源,459000【正文语种】中文【中图分类】TP311MIMO(Multiple-Input Multiple-Output多输入多输出)技术是无线通信领域智能天线技术的重大突破。
ofdm的matlab例程
![ofdm的matlab例程](https://img.taocdn.com/s3/m/6dff1faf162ded630b1c59eef8c75fbfc77d942c.png)
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种无线通信技术OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种无线通信技术,它将多个数据流映射到不同的子载波上,从而实现高带宽和低干扰的传输。
以下是一个简单的OFDM MATLAB例程:```matlab参数设置N = 1024; 符号数M = 8; 子载波数SNR = 10; 信噪比(dB)data_length = 1000; 数据长度生成随机数据data = randi([0, 1], 1, data_length);初始化OFDM信号ofdm_signal = zeros(1, N);将数据映射到子载波上for i = 1:data_lengthsymbol_index = mod(i-1, M) + 1;ofdm_signal(symbol_index) = data(i);end添加循环前缀cp = randi([0, 1], 1, M);ofdm_signal = [cp, ofdm_signal];添加频偏补偿码pilot_sequence = randi([0, 1], 1, M);pilot_symbols = zeros(1, N);pilot_symbols(mod(1:N, M) + 1) = pilot_sequence;生成OFDM调制信号modulated_signal = ifft(fft(ofdm_signal).*fft(pilot_symbols));添加高斯白噪声noise = awgn(modulated_signal, SNR, 'measured');接收信号received_signal = ifft(fft(noise).*fft(pilot_symbols));received_signal = received_signal(M+1:end);去除循环前缀received_signal = received_signal(cp+1:end);解调并提取数据demodulated_signal = fft(received_signal).*fft(pilot_symbols);demodulated_data = real(ifft(demodulated_signal));计算误比特率error_bits = sum(abs(data - demodulated_data));ber = error_bits / data_length;disp(['误比特率:', num2str(ber)]);```这个例程首先生成随机数据,然后将其映射到子载波上,接着添加循环前缀、频偏补偿码和高斯白噪声。
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XX((con_r-1)*carrier_count+1:con_r*carrier_count,con_c)=data((abs(real(O(con_r,con_c)))-1)*carrier_count+1:abs(real(O(con_r,con_c)))...
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;
re_met_sym_buf=zeros(carrier_count,symbols_per_carrier,Nr);
re_met_bit=zeros(baseband_out_length,bits_per_symbol,Nr);
baseband_out=round(rand(baseband_out_length,bits_per_symbol)); %生成随机数用于仿真
*carrier_count,1)*sign(real(O(con_r,con_c)));
else
XX((con_r-1)*carrier_count+1:con_r*carrier_count,con_c)=conj(data((abs(real(O(con_r,con_c)))-1)*carrier_count+1:abs(real(O(con_r,con_c)))...
for con_co=1:Nt %用于确定矩阵“O”中元素的位置,符号以及共轭情况
if abs(real(O(con_ro,con_co)))~=0
co_time=size(O,1);
Nt=size(O,2); %发射天线数目
end
end
co_x=zeros(num_X,1);
for con_ro=1:co_time %计算delta,epsilon,eta and conj matrices
data=[];
for ii=1:Nt
tx_buf_buf=carrier_matrix(:,tt+ii-1);
data=[data;tx_buf_buf];
end
XX=zeros(co_time*carrier_count,Nt);
addprefix_length=IFFT_bin_length+cp_length;
M_psk=4;
bits_per_symbol=log2(M_psk); %位数/符号
Nr=2; %接收天线数目
num_X=1;
for cc_ro=1:co_time
for cc_co=1:Nt
num_X=max(num_X,abs(real(O(cc_ro,cc_co))));
de_data=bi2de(baseband_out); %二进制向十进制转换
data_buf=pskmod(de_data,M_psk,0); %PSK调制
coj_mt(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=imag(O(con_ro,con_co));
end
end
end
eta=eta.';
eta=sort(eta);
eta=eta.';
carriers = (1: carrier_count) + (floor(IFFT_bin_length/4) - floor(carrier_count/2)); % 坐标: (1 to 100) + 14=(15:114)
conjugate_carriers=IFFT_bin_length-carriers+2; % 坐标 :256 - (15:114) + 1= 257 - (15:114) = (242:143)
disp('Wait until SNR=');disp(snr_max);
SNR
n_err_sym=zeros(1,Nr);
n_err_bit=zeros(1,Nr);
Perr_sym=zeros(1,Nr);
Perr_bit=zeros(1,Nr);
delta(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=sign(real(O(con_ro,con_co)));
epsilon(con_ro,abs(real(O(con_ro,con_co))))=con_co;
symbols_per_carrier=66; %符号数/载波
cp_length=10; %循环前缀长度
%%STBC-MIMO-OFDM.m
clear all;
i=sqrt(-1);
IFFT_bin_length=512; %傅立叶变换抽样点数目
carrier_count=100; %子载波数目
XX=[tx_training_symbols;XX]; %添加训练序列
rx_buf=zeros(1,addprefix_length*(co_time+1),Nr);
graph_inf_sym=zeros(snr_max-snr_min+1,2,Nr);
for SNR=snr_min:snr_max %开始仿真
clc
for rev=1:Nr
for ii=1:Nt
tx_buf=reshape(XX(:,ii),carrier_count,co_time+1);
*carrier_count,1))*sign(real(O(con_r,con_c)));
end
end
end
end %空时编码结束
%O=[1 2;-2+j 1+j]; %Alamouti Scheme [x1 x2;-x2* x1*] 二天线发送矩阵
O=[1 -2 -3;2+j 1+j 0;3+j 0 1+j;0 -3+j 2+j]; %for [x1 -x2 -x3;x2* x1* 0;x3* 0 x1*;0 -x3* x2*] 三天线发送矩阵
carrier_matrix=reshape(data_buf,carrier_count,symbols_per_carrier);
for tt=1:Nt:symbols_per_carrier %取数为空时编码做准备,此处每次取每个子载波上连续的两个数
for con_r=1:co_time %进行空时编码
for con_c=1:Nt
if abs(real(O(con_r,con_c)))~=0
tx_training_symbols=training_symbol(Nt,carrier_count);
baseband_out_length = carrier_count * symbols_per_carrier;
snr_min=3; %最小信噪比
snr_max=15; பைடு நூலகம் %最大信噪比
graph_inf_bit=zeros(snr_max-snr_min+1,2,Nr); %绘图信息存储矩阵