基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测

本文主要是介绍基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

5.算法完整程序工程


1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

................................................................
for i=1:length(SNR) Bit_err(i) = 0;Num_err    = 0;Numbers    = 0; %误码率累加器   N0         = 10/(10^(SNR(i)/10));  while Num_err <= Times(i)Num_errfprintf('SNR = %f\n', SNR(i));%产生需要发送的随机数Trans_data  = round(rand(1,2*data_Numbers)); %QPSKQPSK_IQ      = [-1 1]; QPSK_input_I = QPSK_IQ(Trans_data(1:2:end)+1);QPSK_input_Q = QPSK_IQ(Trans_data(2:2:end)+1);Trans_QPSK   =(QPSK_input_I + sqrt(-1) * QPSK_input_Q)/sqrt(2);%作为发送信源MIMO_Tx(1,:) = Trans_QPSK;for send_loop = 2:Tm            MIMO_Tx(send_loop,:) = MIMO_Tx(1,:);              end%信道H_Ray  = (randn(Rn,Tm)+sqrt(-1)*randn(Rn,Tm))/sqrt(2);%对信道进一步加入随机干扰H_Ray  = abs(H_Ray)+randn(Rn,Tm);%球形译码 decoder算法for k=1:data_NumbersR0      = 1;dR      = 0.05;Nr      = 10;Nv      = 10;rho     = 0.99;jj1     = 0;jj2     = 0;y       = H_Ray*MIMO_Tx(:,k) + 4*N0*randn(size(H_Ray*MIMO_Tx(:,k)));y       = y/max(max(abs(y)));smin    = y;
....................................................................smin       = smin/max(abs(smin));smin2(:,k) = smin;end%接收MIMO_Rx      = smin2 + 2.5*sqrt(N0)*randn(size(smin2))/mod;MIMO_Rx2     = rand(1,Tm)*MIMO_Rx(:,:);  %QPSK解调
................................................................end Bit_err(i)=Num_err/(data_Numbers*Numbers);
endfigure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-r');
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
grid on;
save R.mat SNR Bit_err
01_123m

4.算法理论概述

       球形译码算法(SD)是一种基于多输入多输出(MIMO)通信系统的检测算法。与相移键控(PSK)和软件定义无线电(SDR)相比,它具有更高的频谱效率和可靠性,下面将详细介绍SD算法。

        球形译码算法是一种最大似然估计方法,它通过最小化误码率(BER)来估计接收信号的相位和幅度。在MIMO系统中,SD算法可以同时处理多个发送和接收天线,从而提高系统容量和可靠性。

       SD算法的核心思想是将接收信号向量视为以原点为球心、以信号强度为半径的球体。在这个球体上,每个接收信号向量都有一个对应的相位和幅度。通过搜索这个球体,找到与每个接收信号向量最近的发送信号向量,从而估计出相位和幅度。

       假设发送信号向量X=[x1,x2,...,xm]T,接收信号向量Y=[y1,y2,...,yn]T,其中T表示转置。则MIMO系统可以表示为:

Y=HX+N

其中,H是m×n的信道矩阵,N是噪声矩阵。

      在SD算法中,我们假设发送信号向量X是均匀分布的复高斯随机向量,并且与噪声矩阵N相互独立。根据这个假设,我们可以计算出每个接收信号向量的似然函数:

L(x∣y)=exp(-(y−Hx)H(y−Hx)/σ2)

       其中,σ2是噪声功率。为了简化计算,我们只考虑噪声矩阵N中的实部和虚部,而忽略它们的相位。这样,我们可以将每个接收信号向量的实部和虚部表示为以原点为球心、以信号强度为半径的半球体。通过搜索这个半球体,我们可以找到与每个接收信号向量最近的发送信号向量,从而估计出相位和幅度。

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

这篇关于基于MIMO通信系统的球形译码算法matlab性能仿真,对比PSK检测,SDR检测的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/345339

相关文章

使用Python实现Word文档的自动化对比方案

《使用Python实现Word文档的自动化对比方案》我们经常需要比较两个Word文档的版本差异,无论是合同修订、论文修改还是代码文档更新,人工比对不仅效率低下,还容易遗漏关键改动,下面通过一个实际案例... 目录引言一、使用python-docx库解析文档结构二、使用difflib进行差异比对三、高级对比方

JWT + 拦截器实现无状态登录系统

《JWT+拦截器实现无状态登录系统》JWT(JSONWebToken)提供了一种无状态的解决方案:用户登录后,服务器返回一个Token,后续请求携带该Token即可完成身份验证,无需服务器存储会话... 目录✅ 引言 一、JWT 是什么? 二、技术选型 三、项目结构 四、核心代码实现4.1 添加依赖(pom

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

基于Python实现自动化邮件发送系统的完整指南

《基于Python实现自动化邮件发送系统的完整指南》在现代软件开发和自动化流程中,邮件通知是一个常见且实用的功能,无论是用于发送报告、告警信息还是用户提醒,通过Python实现自动化的邮件发送功能都能... 目录一、前言:二、项目概述三、配置文件 `.env` 解析四、代码结构解析1. 导入模块2. 加载环

linux系统上安装JDK8全过程

《linux系统上安装JDK8全过程》文章介绍安装JDK的必要性及Linux下JDK8的安装步骤,包括卸载旧版本、下载解压、配置环境变量等,强调开发需JDK,运行可选JRE,现JDK已集成JRE... 目录为什么要安装jdk?1.查看linux系统是否有自带的jdk:2.下载jdk压缩包2.解压3.配置环境

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章:日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”

Python脚本轻松实现检测麦克风功能

《Python脚本轻松实现检测麦克风功能》在进行音频处理或开发需要使用麦克风的应用程序时,确保麦克风功能正常是非常重要的,本文将介绍一个简单的Python脚本,能够帮助我们检测本地麦克风的功能,需要的... 目录轻松检测麦克风功能脚本介绍一、python环境准备二、代码解析三、使用方法四、知识扩展轻松检测麦

Java实现本地缓存的四种方法实现与对比

《Java实现本地缓存的四种方法实现与对比》本地缓存的优点就是速度非常快,没有网络消耗,本地缓存比如caffine,guavacache这些都是比较常用的,下面我们来看看这四种缓存的具体实现吧... 目录1、HashMap2、Guava Cache3、Caffeine4、Encache本地缓存比如 caff

Linux查询服务器系统版本号的多种方法

《Linux查询服务器系统版本号的多种方法》在Linux系统管理和维护工作中,了解当前操作系统的版本信息是最基础也是最重要的操作之一,系统版本不仅关系到软件兼容性、安全更新策略,还直接影响到故障排查和... 目录一、引言:系统版本查询的重要性二、基础命令解析:cat /etc/Centos-release详

Java慢查询排查与性能调优完整实战指南

《Java慢查询排查与性能调优完整实战指南》Java调优是一个广泛的话题,它涵盖了代码优化、内存管理、并发处理等多个方面,:本文主要介绍Java慢查询排查与性能调优的相关资料,文中通过代码介绍的非... 目录1. 事故全景:从告警到定位1.1 事故时间线1.2 关键指标异常1.3 排查工具链2. 深度剖析: