【MATLAB源码-第36期】matlab基于BD,SVD,ZF,MMSE,MF,SLNR预编码的MIMO系统误码率分析。

news2024/11/24 3:10:38

操作环境:

MATLAB 2022a

1、算法描述

1. MIMO (多输入多输出):这是一个无线通信系统中使用的技术,其中有多个发送和接收天线。通过同时发送和接收多个数据流,MIMO可以增加数据速率和系统容量,同时提高信号的可靠性。

2. BD (块对角化):这是一种MIMO预编码策略,用于消除多用户干扰。它的目标是使每个用户只受到自己的干扰,而不受其他用户的干扰。

3. SVD (奇异值分解):这是一种数学方法,用于分解一个矩阵为三个其他矩阵的乘积。在MIMO通信中,SVD可以用来得到最佳线性无干扰传输。

4. ZF (零干扰):这是一种预编码策略,目标是完全消除多用户干扰。零干扰预编码会使发送信号的功率增加,从而可能导致功率效率较低。

5. MMSE (最小均方误差):与ZF相似,MMSE也是一种预编码策略。但与ZF不同的是,MMSE在消除干扰时会考虑背景噪声,从而达到更好的信号到噪声比。

6. MF (匹配滤波器):这是一种简单的预编码策略,它只是根据信道的衰减来增加发送信号的功率。匹配滤波器并不试图消除干扰。

7. SLNR (信号到干扰加噪声比):SLNR是一种基于信号到干扰和噪声比优化的预编码策略。它旨在最大化每个用户的SLNR,从而提高系统的总体性能。

预编码是MIMO通信系统中的关键技术,它可以显著提高系统的容量和可靠性。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

4、MATLAB 源码获取

点击下方原文链接获取

【MATLAB源码-第36期】matlab基于BD,SVD,ZF,MMSE,MF,SLNR预编码的MIMO系统误码率分析。_svd和bd的区别-CSDN博客文章浏览阅读482次。通过同时发送和接收多个数据流,MIMO可以增加数据速率和系统容量,同时提高信号的可靠性。但与ZF不同的是,MMSE在消除干扰时会考虑背景噪声,从而达到更好的信号到噪声比。:这是一种MIMO预编码策略,用于消除多用户干扰。它的目标是使每个用户只受到自己的干扰,而不受其他用户的干扰。:这是一种预编码策略,目标是完全消除多用户干扰。:这是一种简单的预编码策略,它只是根据信道的衰减来增加发送信号的功率。预编码是MIMO通信系统中的关键技术,它可以显著提高系统的容量和可靠性。、MATLAB 源码获取。_svd和bd的区别https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/133278788?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171245918816800215074461%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171245918816800215074461&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-133278788-null-null.nonecase&utm_term=36%E6%9C%9F&spm=1018.2226.3001.4450

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