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    发布日期: 2021-05-21
  • 语言: Matlab
  • 标签: ZFMMSESIC  

资源简介

其中包含了三种线性信号检测算法MRC,ZF,MMSE和两种非线性信号检测算法ZF-SIC和MMSE-SIC,实测可用

资源截图

代码片段和文件信息

% 仿真五种(MRCZFMMSE,ZF-SICMMSE-SIC) Vblast接收的检测性能,绘制误比特率~接收天线数曲线。 
% 发端初始化=============================================================== 
% 发射天线数tx接收天线数rx发射矩阵长度L(帧长) 
clear all;
clc;

tx=10;
rx_number=[20:20:200];
L=10000; 
Modulation=‘BPSK‘;
EbN0=5;
B=30000;Ts=1/24300; 
SNR=EbN0-10*log10(Ts*B);
% SNR=5;
% 信源A 
A=randint(tx*L1); 
% 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X 
X=zeros(txL); 
for k=1:tx 
    X(k:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); 
end 

% 检测

% MRC======================================================================
disp(‘MRC‘);
berm=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt(1/2)*(randn(rxtxL)+i*randn(rxtxL)); 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt(1/2)*(randn(rxL)+i*randn(rxL));
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros(rxL); 
    for k=1:L
       R(:k)=sqrt(1/tx)*H(::k)*X(:k); 
    end
    
    snr=10^(SNR/10);
    R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
    x=[];
    a=zeros(tx*L1);
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测,合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised(:t);
        HH=H(::t);
        G=HH‘;
        y=G*r;
        xtemp=(y>0)-(y<0);
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
    end
    % 比较A和a计算错值率temp_ber
    [errbittemp_ber]=biterr(Aa);
    berm=[bermtemp_ber];
end
figure
semilogy(rx_numberberm‘*- g‘);
hold on

% ZF=======================================================================
disp(‘ZF‘);
berz=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt(1/2)*(randn(rxtxL)+i*randn(rxtxL)); 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt(1/2)*(randn(rxL)+i*randn(rxL));
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros(rxL); 
    for k=1:L
       R(:k)=sqrt(1/tx)*H(::k)*X(:k); 
    end
    
    snr=10^(SNR/10);
    R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
    x=[];
    a=zeros(tx*L1);
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测,合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised(:t);
        HH=H(::t);
        G=pinv(HH);
        y=G*r;
        xtemp=(y>0)-(y<0);
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
    end
    % 比较A和a计算错值率temp_ber
    [errbittemp_ber]=biterr(Aa);
    berz=[berztemp_ber];
end
semilogy(rx_numberberz‘o- b‘);

% MMSE=====================================================================
disp(‘MMSE‘);
bermm=[];

for rx=rx_number
    rx
    % 快衰落Rayleigh信道H 
    H=sqrt(1/2)*(randn(rxtxL)+i*randn(rxtxL)); 
    % 均值为0方差为1的高斯白噪声n 
    n=sqrt(1/2)*(randn(rxL)+i*randn(rxL));
    % 未叠加噪声的接收信号R 
    R=zeros(rxL); 
    for k=1:L
       R(:k)=sqrt(1/tx)*H(::k)*X(:k); 
    end
    
    snr=10^(SNR/10);
    R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
    x=[];
    a=zeros(tx*L1);
    % 逐时隙对接收符号矢量进行检测,合并得到一帧发射矩阵X的估计x 
    for t=1:L
        r=R_noised(:t);
        HH=H(::t);
        G=inv(HH‘*HH+(1/snr)*eye(tx))*HH‘;
        y=G*r;
        xtemp=(y>0)-(y<0);
        x=[xxtemp];
    end
    % 从x求A的估计a 
    for k=1:tx
        a(k:tx:end)=(x(k:

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        5951  2017-12-14 21:49  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\bpsk_large_linear_nolinear.m
     文件        5263  2017-12-11 19:08  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\bpsk_test_linear_nolinear.m
     文件         205  2017-12-10 19:06  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\minnorm.m
     文件        7908  2017-12-14 23:15  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qam_large_linear_nolinear.m
     文件        7189  2017-12-14 19:45  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qam_test_linear_nolinear.m
     文件        8193  2017-12-14 22:58  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qpsk_larage_linear_nolinear.m
     文件        7468  2017-12-14 20:01  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\qpsk_test_linear_nolinear.m
     目录           0  2017-12-20 19:51  MIMO和Massive MIMO信号检测算法仿真程序\

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