m基于MATLAB的上行链路MIMO关键技术的研究与性能分析

简介: m基于MATLAB的上行链路MIMO关键技术的研究与性能分析

1.算法概述

   多输入多输出(MIMO)天线技术的巨大潜力为新一代无线通信技术的研究提供了广阔的舞台。近年来,多用户的MIMO研究逐渐成为热点问题。针对多用户的MIMO,天线选择和用户选择特别值得研究,因为天线选择在获得多天线性能增益的同时又能降低系统的复杂度和成本,用户选择可以通过合理地选择部分最优的用户,有效地提高系统容量。就多用户MIMO系统中的天线选择技术和用户选择技术展开研究。具体讨论了MIMO系统天线的选择,多用户情况下MIMO系统的性能分析以及多用户和天线联合选择,并通过利用MATLAB对系统进行性能分析,通过研究得到,普通的MIMO系统,我们一般采用8*8的天线阵,作为收发天线。同时本文详细考虑了多用户情况下MIMO系统的天线选择。并对同时进行了单用户和多用户条件下系统的性能分析。

   空时编码是MIMO技术中的基本问题。信息论的研究证明了MIMO系统具有巨大的理论信道容量。研究表明,只有使用空时编码方式对传输信号进行编码,然后通过多天线发送和接收,才一能有效提高系统的信道容量。目前最具代表性的空时编码有空时块码(STBC)、分层空时码LST)和空时格码(STTC)。

  空时块码最先是又Alamouti引入的,采用了简单的两天线发分集编码方式。其实质上是将同一信息经过正交编码从两根天线上发射出去,两路信号因此具有正交性,在接收端就能够将两路独立的信号区别出来。这种STBC编码的最大的优势在于,采用简单的最大似然译码准则,可以获得完全的天线增益。Tarokh进一步将两天线TBC推广到多天线的形式,提出了通用的正交设计准则。这些STBC码可以获得完全的分集增益,并且只需要利用线性信号处理进行简单的最大似然译码。

·MIMO系统模型

   假定一个点对点的MIMO系统有N根发射天线,M根接收天线,采用离散时间的复基带线性系统模型描述,其基本的系统框图如下所示:

1.jpeg

     MIMO系统的天线选择技术的准则包括两种:以最大化多天线提供的分集增益提高传输质量;以最大化多天线提供的容量来提高传输效率。一般而言,学者进行研究的时候都着眼于其中一个目标,也有的设计方案则对这两个目标进行折中。本文主要讨论以最大化多天线提供的容量提高传输效率的准则。不管是空间分集还是空间复用,一般来说,天线选择既可以在发送端进行,也可以在接收端进行,或者收发两端同时进行天线选择。根据其在发射端或接收端的位置不同,可分为发送天线选择,接收天线选择,发送/接收天线联合选择。并且采用不同的天线选择,对MIMO系统的性能影响也是不同的。

·接收天线选择

  如图2所示,接收天线选择即从所有的接收天线中选出最合适的天线子集,也即最好的L个信噪比的天线,然后再对这些天线进行空时解码及信号处理,处理方式有最大合并比,等增益合并。

2.jpeg

假定一个平坦衰落的信道模型,信道矩阵H的各系数独立同分布,服从均值为零,方差为1/2的复高斯随机变量。发射端采用等功率发射信号,接收端的盯链路不止一条,且噪声为加性高斯白噪声,接收天线选择的目标是通过一定的选择算法,尽量使信道容量的最大化。

    发送天线选择的系统原理图,如3所示。

3.jpeg

   发送天线选择就是在发射端选出适当的发送天线子集,来使得对系统容量有最大的贡献。它需要一个来自接收端的反馈,以此作为发射天线选择的其中一个重要的依据圈,这是与接收天线选择的最大不同之处。

·发送/接收联合天线选择

    发送/接收联合天线选择,就是在发送端和接收端同时进行天线选择,如图4所示,有两条反馈回路来保证反馈信息的及时获取。

4.jpeg

2.仿真效果预览
2022a版本仿真结构如下:

5.png
6.png

3.MATLAB部分代码预览

nr_V = [1 2 4 8];
 
N0 = 1e-4;
B  = 1;
Iteration = 1e4; 
 
SNR_V_db = [-10:3:20];
SNR_V    = 10.^(SNR_V_db/10);
 
color = ['b';'r';'g';'k'];
notation = ['-o';'->';'-*';'-^'];
 
for(k = 1 : 4)
    nt = nt_V(k);
    nr = nr_V(k);
    for(i = 1 : length(SNR_V))
        Pt = N0 * SNR_V(i);
        for(j = 1 : Iteration)
            H = random('rayleigh',1,nr,nt);
            [S V D] = svd(H);
            landas(:,j)  = diag(V);
            [Capacity(i,j) PowerAllo] = WaterFilling_alg(Pt,landas(:,j),B,N0);
        end
    end
 
    f1 = figure(1);
    hold on
    plot(SNR_V_db,mean(Capacity'),notation(k,:),'color',color(k,:))
    hold on
    [y,x] = hist(reshape(landas,[1,min(nt,nr)*Iteration]),100);
    plot(x,y/Iteration,'color',color(k,:));
    clear landas
end
f1 = figure(1)
legend_str = [];
for( i = 1 : length(nt_V))
    legend_str =[ legend_str ;...
        {['nt = ',num2str(nt_V(i)),' , nr = ',num2str(nr_V(i))]}];
end
01-20m
相关文章
|
2月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP
本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法,包括最小二乘法(LS)、正交匹配追踪(OMP)、多正交匹配追踪(MOMP)和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果,验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道,而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
217 84
|
25天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
MIMO系统中差分空间调制解调matlab误码率仿真
本项目展示了一种基于Matlab 2022a的差分空间调制(Differential Space Modulation, DMS)算法。DMS是一种应用于MIMO通信系统的信号传输技术,通过空间域的不同天线传输符号序列,并利用差分编码进行解调。项目包括算法运行效果图预览、核心代码及详细中文注释、理论概述等内容。在发送端,每次仅激活一个天线发送符号;在接收端,通过差分解调估计符号和天线选择。DMS在快速衰落信道中表现出色,尤其适用于高速移动和卫星通信系统。
|
5月前
|
Linux API 调度
技术笔记:Linux内核跟踪和性能分析
技术笔记:Linux内核跟踪和性能分析
|
1月前
|
数据采集 算法 5G
基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
该研究采用MATLAB 2022a仿真大规模MIMO系统中的信道估计,利用压缩感知技术克服传统方法的高开销问题。在稀疏信号恢复理论基础上,通过CoSaMP等算法实现高效信道估计。核心程序对比了LS、OMP、NOMP及CoSaMP等多种算法的均方误差(MSE),验证其在不同信噪比下的性能。仿真结果显示,稀疏CoSaMP表现优异。
52 2
|
2月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
3D-MIMO信道模型的MATLAB模拟与仿真
该研究利用MATLAB 2022a进行了3D-MIMO技术的仿真,结果显示了不同场景下的LOS概率曲线。3D-MIMO作为5G关键技术之一,通过三维天线阵列增强了系统容量和覆盖范围。其信道模型涵盖UMa、UMi、RMa等场景,并分析了LOS/NLOS传播条件下的路径损耗、多径效应及空间相关性。仿真代码展示了三种典型场景下的LOS概率分布。
75 1
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
星座图整形技术在光纤通信中的matlab性能仿真,分别对比标准QAM,概率整形QAM以及几何整形QAM
本文介绍了现代光纤通信系统中的星座图整形技术,包括标准QAM、概率整形QAM和几何整形QAM三种方法,并对比了它们的原理及优缺点。MATLAB 2022a仿真结果显示了不同技术的效果。标准QAM实现简单但效率有限;概率整形QAM通过非均匀符号分布提高传输效率;几何整形QAM优化星座点布局,增强抗干扰能力。附带的核心程序代码展示了GMI计算过程。
50 0
|
4月前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
基于MIMO系统的预编码matlab性能仿真
**摘要** 本文展示了在MATLAB2022a中运行的无水印预编码算法效果。核心程序采用详细中文注释,涉及MIMO系统中关键的MMSE和量化预编码技术。MMSE准则追求信号估计的准确性,通过利用信道状态信息优化发射,减少干扰,适合高容量需求;而量化准则结合格雷码量化,将连续信号映射至离散集合,简化硬件实现,适用于功耗敏感场景,但会引入量化误差。两者权衡了性能与实现复杂度。
|
5月前
|
存储 编解码
数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真
### 课题概述 分析DDS(数字频率合成器)量化性能的MATLAB仿真,研究累加器、截位和DAC位宽对频谱的影响。 ### 核心程序 在MATLAB 2022a中,使用相位映射、量化码本和频偏分析函数,比较了10bit DAC位宽截取、无截取以及相位位宽截取的频谱特性。 ### 系统原理 DDS利用相位累加器、波形查找表、DAC和LPF生成精确频率信号。相位累加器的位数决定频率分辨率和杂散性能,量化和非线性影响信号质量。 ### 分析重点 频率分辨率与相位累加器位数相关,杂散和噪声性能受相位截断、幅度量化及DAC非线性影响。提高这些参数能提升DDS输出质量。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
使用MATLAB进行数值计算的技术指南
【6月更文挑战第4天】MATLAB是款强大的数值计算软件,适用于工程计算、科学分析和数据分析。本文介绍了MATLAB的基础,包括界面、变量和数组、基本运算。接着讲解了MATLAB在数值计算的应用,如线性代数(求解线性方程组)、微积分(函数积分)和数据分析可视化(绘制图形)。MATLAB还支持高级应用,如外部设备通信和机器学习。通过学习,用户能更高效地进行数值计算和数据分析。
|
6月前
|
数据可视化 算法
MATLAB Simulink 交交变流电路性能研究
MATLAB Simulink 交交变流电路性能研究
74 2