【MATLAB源码-第162期】基于matlab的MIMO系统的MMSE检测,软判决和硬判决误码率曲线对比。

news2024/10/6 0:32:34

操作环境:

MATLAB 2022a

1、算法描述

MIMO系统(Multiple-Input Multiple-Output,多输入多输出系统)是现代无线通信技术中的关键技术之一,它能够显著增加通信系统的容量和频谱效率,而不需要增加额外的带宽或发射功率。在MIMO系统中,检测算法的选择对于系统的性能有着决定性的影响。MMSE(Minimum Mean Square Error,最小均方误差)检测是MIMO系统中一种重要的检测技术,它通过最小化均方误差来恢复发送信号,可以分为软判决和硬判决两种方式。下面将详细介绍MIMO系统中MMSE检测的软判决和硬判决。

一、MIMO系统概述

MIMO技术通过在发送端和接收端使用多个天线,能够在相同的时间频率资源上传输多个数据流,显著提高数据传输速率和系统容量。在MIMO系统中,发送的信号在通过多径传播环境后,会在接收端的各个天线上形成复合信号,因此,接收端需要通过特定的检测算法从复合信号中准确恢复出原始发送信号。

二、MMSE检测基础

MMSE检测算法的基本思想是通过最小化接收信号与发送信号之间的均方误差来恢复发送信号。具体来说,假设发送信号为�x,接收信号为�y,噪声为�n,系统的信道矩阵为�H,则接收信号可以表示为�=��+�y=Hx+n。MMSE算法旨在找到一个估计�^x^,使得�^x^和原始发送信号�x之间的均方误差�[∣�^−�∣2]E[∣x^−x∣2]最小。

三、硬判决与软判决

在MIMO系统中,MMSE检测的输出可以是硬判决或软判决。硬判决输出的是决策值,即直接输出每个符号的最可能值;而软判决则输出每个可能符号的概率或置信度,提供了更多关于信号可能性的信息。

1. 硬判决

硬判决是指直接根据接收信号,通过最小化均方误差得到的估计值�^x^,然后将这个估计值量化到最近的符号点。在实际操作中,这意味着直接将连续的接收信号映射到离它最近的离散符号上。硬判决的优点是实现简单,计算量小,但是它没有考虑信号的不确定性,可能会导致性能损失。

2. 软判决

软判决不直接做出最终的符号决策,而是为每个可能的符号值分配一个概率或置信度,这个概率表明了接收到的信号可能对应于该符号的程度。软判决提供的额外信息可以被后续的信号处理阶段,如信道编码的译码过程所利用,从而改善整体系统性能。相较于硬判决,软判决能够更好地处理信号的不确定性,提供更高的抗噪声性能,但是它的实现更复杂,计算量也大得多。

四、MMSE检测的软硬判决实现

1. 硬判决实现

在硬判决中,首先通过MMSE准则计算出接收信号的最佳线性无偏估计�^x^。具体操作包括计算MMSE权重矩阵,然后应用这个权重矩阵到接收信号上得到估计信号。之后,将估计信号量化到最近的符号点上,完成硬判决。

2. 软判决实现

软判决的实现较为复杂。它需要计算接收信号对于每一个可能发送符号的条件概率或似然比。这通常涉及到对于接收信号的统计模型的建立,以及对该模型进行数学上的求解或近似求解。在得到每个符号的条件概率后,可以根据这些概率进行后续的处理,如译码等。

五、总结

MIMO系统中的MMSE检测技术通过最小化均方误差来恢复发送信号,是一种重要的信号检测技术。硬判决和软判决是MMSE检测的两种不同实现方式,它们各有优势和应用场景。硬判决因其简单高效而被广泛应用于对计算资源有限的场景;而软判决则因其提供更多关于信号可能性的信息,在高性能要求的场景下展现出更好的性能

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

4、MATLAB 源码获取

      V

点击下方名片

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1525269.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

PostgreSQL-管理-2.3-Spring项目开发对接

1 Spring Boot中如何使用 在安装好了PostgreSQL之后,下面我们尝试一下在Spring Boot中使用PostgreSQL数据库。 1.1 配置数据库连接 1、在pom.xml中引入访问PostgreSQL需要的两个重要依赖: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><…

VSCode+python单步调试库代码

VSCodepython单步调试库代码 随着VSCode版本迭代更新&#xff0c;在最新的1.87.x中&#xff0c;使用Python Debugger扩展进行调试时&#xff0c;扩展的justMyCode默认属性为true&#xff0c;不会进入库中的代码。这对debug而言不太方便&#xff0c;因此需要手动设置一下&#…

Docker 镜像源配置

目录 一、 Docker 镜像源1.1 加速域名1.2 阿里云镜像源&#xff08;推荐&#xff09; 二、Docker 镜像源配置2.1 修改配置文件2.1.1 Docker Desktop 配置2.1.2 命令行配置 2.2 重启 Docker 服务2.2.1 Docker Desktop 重启2.2.2 命令行重启 2.3 检查是否配置成功 参考资料 一、 …

windows 安装cuda 11.2过程记录

参考&#xff1a; https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99880204?from_voters_pagetrue 在显卡驱动被正确安装的前提下&#xff0c;在命令行里输入nvidia-smi.exe 下载CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/…

SpringBoot实现邮件发送

一.准备 引入starter <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId> </dependency>二.邮件发送需要的配置 因为各大邮件都有其对应安全系统&#xff0c;不是项目中想用就…

【数据结构与算法】(13):冒泡排序和快速排序

&#x1f921;博客主页&#xff1a;Code_文晓 &#x1f970;本文专栏&#xff1a;数据结构与算法 &#x1f63b;欢迎关注&#xff1a;感谢大家的点赞评论关注&#xff0c;祝您学有所成&#xff01; ✨✨&#x1f49c;&#x1f49b;想要学习更多数据结构与算法点击专栏链接查看&…

深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践

目录 写在前面 推荐图书 编辑推荐 内容简介 作者简介 推荐理由 写在最后 写在前面 本期博主给大家推荐一本深度学习的好书&#xff0c;对Python深度学习感兴趣的小伙伴快来看看吧&#xff01; 推荐图书 《深度序列模型与自然语言处理 基于TensorFlow2实践》 直达链接…

数据结构——串,数组和广义表详解

目录 1.串的定义 1.串的几个术语 2.案例引入 3.串的类型定义&#xff0c;存储结构及运算 1.串的顺序存储结构 代码示例&#xff1a; 2.串的链式存储结构 代码示例&#xff1a; 3.串的模式匹配算法 1.BF算法 1.BF算法设计思想 2.BF算法描述 代码示例&…

Github 2024-03-18开源项目日报Top10

根据Github Trendings的统计,今日(2024-03-18统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下: 开发语言项目数量Python项目7TypeScript项目3非开发语言项目1Solidity项目1《Hello 算法》:动画图解、一键运行的数据结构与算法教程 创建周期:476 天协议类型…

数据分析 | NumPy

NumPy&#xff0c;全称是 Numerical Python&#xff0c;它是目前 Python 数值计算中最重要的基础模块。NumPy 是针对多维数组的一个科学计算模块&#xff0c;这个模块封装了很多数组类型的常用操作。 使用numpy来创建数组 import numpy as npdata np.array([1, 2, 3]) print…

二叉搜索树、B-树、B+树

二叉搜索树 二叉查找树&#xff0c;也称为二叉搜索树、有序二叉树或排序二叉树&#xff0c;是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树&#xff1a; 若任意节点的左子树不空&#xff0c;则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值&#xff1b;若任意节点的右子树不空&#xff0…

【C++】手撕红黑树

> 作者简介&#xff1a;დ旧言~&#xff0c;目前大二&#xff0c;现在学习Java&#xff0c;c&#xff0c;c&#xff0c;Python等 > 座右铭&#xff1a;松树千年终是朽&#xff0c;槿花一日自为荣。 > 目标&#xff1a;能直接手撕红黑树。 > 毒鸡汤&#xff1a;行到…

HTML5、CSS3面试题(二)

上一章:HTML5、CSS3面试题&#xff08;一&#xff09; 哪些是块级元素那些是行内元素&#xff0c;各有什么特点 &#xff1f;&#xff08;必会&#xff09; 行内元素: a、span、b、img、strong、input、select、lable、em、button、textarea 、selecting 块级元素&#xff1…

VSCode + PicGo + Github 实现markdown图床管理

目录 PicGo客户端VSvode插件 PicGo客户端 PicGo 是一个图片上传管理工具 官网&#xff1a;https://molunerfinn.com/PicGo/ github图传使用说明&#xff1a;https://picgo.github.io/PicGo-Doc/zh/guide/config.html#GitHub图床 步骤&#xff1a; 1、创建一个github公开仓库…

Mac玩《幻兽帕鲁》为什么打不开D3DMetal?d3d错误怎么办 d3dxl error

我之前发了一篇讲Mac电脑玩Steam热门新游《幻兽帕鲁》的文章&#xff08;没看过的点这里&#xff09;&#xff0c;后来也看到很多朋友去尝试了&#xff0c;遇到了一些问题&#xff0c;无法进入《幻兽帕鲁》游戏&#xff0c;或者是玩的时候卡顿以及出现黑屏&#xff0c;通过我的…

vue 基于elementUI/antd-vue, h函数实现message中嵌套链接跳转到指定路由 (h函数点击事件的写法)

效果如图&#xff1a; 点击message 组件中的 工单管理&#xff0c; 跳转到工单管理页面。 以下是基于vue3 antd-vue 代码如下&#xff1a; import { message } from ant-design-vue; import { h, reactive, ref, watch } from vue; import { useRouter } from vue-router; c…

智慧公厕对于智慧城市管理的意义

近年来&#xff0c;智慧城市的概念不断被提及&#xff0c;而智慧公厕作为智慧城市管理的重要组成部分&#xff0c;其在监测、管理和养护方面发挥着重要的作用。智慧公厕不仅是城市市容提升的重要保障&#xff0c;还能提升城市环境卫生管理的质量&#xff0c;并有效助力创造清洁…

代码+视频,R语言使用BOOT重抽样获取cox回归方程C-index(C指数)可信区间

bootstrap自采样目前广泛应用与统计学中&#xff0c;其原理很简单就是通过自身原始数据抽取一定量的样本&#xff08;也就是取子集&#xff09;&#xff0c;通过对抽取的样本进行统计学分析&#xff0c;然后继续重新抽取样本进行分析&#xff0c;不断的重复这一过程N&#xff0…

python redis中blpop和lpop的区别

python redis中lpop()方法是获取并删除左边第一个对象。 def lpop(self,name: str,count: Optional[int] None,) -> Union[Awaitable[Union[str, List, None]], Union[str, List, None]]:"""Removes and returns the first elements of the list name.By de…

Java在线租车汽车租赁系统设计与实现(Idea+Springboot+mysql)

博主介绍&#xff1a;黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者&#xff0c;CSDN博客专家&#xff0c;在线教育专家&#xff0c;CSDN钻石讲师&#xff1b;专注大学生毕业设计教育和辅导。 所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程&#xff…