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⛄ 内容介绍
多输入多输出（MIMO）系统已成为现代通信系统中的重要组成部分。在这种系统中，通过利用多个天线和信道的并行传输，可以显著提高通信质量和传输速率。为了更好地理解MIMO系统的性能，我们可以使用多种算法来模拟系统的误码率和合速率随天线数量N的变化关系。
在这篇博文中，我们将讨论基于奇异值分解（SVD）、波束成形（BD）、零离子滤波（ZF）、最大比合并（MF）和信噪比最大比合并（SLNR）等算法的MIMO系统模拟。
首先，奇异值分解是一种常用的MIMO信号处理技术，它通过将信道矩阵分解为三个矩阵的乘积来实现信号的分离和合并。通过模拟不同天线数量N下的误码率和合速率，我们可以评估SVD算法在MIMO系统中的性能表现。
其次，波束成形算法通过调整天线的指向性来增强信号的接收和发送。在模拟中，我们将考察不同波束成形算法在不同天线数量下的误码率和合速率表现。
零离子滤波是一种基于线性代数的算法，它通过消除信道干扰来提高系统性能。我们将研究不同天线数量下零离子滤波算法的误码率和合速率。
最大比合并和信噪比最大比合并是两种常用的接收算法，它们通过最大化信号和噪声之间的比值来提高接收性能。我们将模拟不同天线数量下这两种算法的误码率和合速率。
通过对以上算法的模拟，我们可以得出不同天线数量对MIMO系统性能的影响。这些模拟结果将有助于我们更好地理解MIMO系统，并为未来的通信系统设计提供指导。
总之，基于SVD、BD、ZF、MF和SLNR等多种算法的MIMO系统模拟可以帮助我们评估不同算法在不同天线数量下的性能表现。这些模拟结果对于优化MIMO系统的设计和性能提升具有重要意义。
⛄ 部分代码
function [W]=SLNR2(H,sigma2,P,K,Ni,S,Nt)
W=zeros(Nt,K*S);
eigg=zeros(1,Nt);
for i_user=1:K
Hi=H((i_user-1)*Ni+1:i_user*Ni,:);
B=Hi'*Hi;
C=Ni*sigma2*Ni*K/P*eye(Nt,Nt)+H'*H-Hi'*Hi;
[eig_vec,eig_val]=eig(B,C);
eigg=diag(eig_val);
[eig_dec,pos]=sort(eigg,1,'descend');
Wi=eig_vec(:,pos(1:S,:));
%Wi=Wi/norm(Wi,'fro')*sqrt(S);
W(:,(i_user-1)*S+1:i_user*S)=Wi;
end
for i=1:K*S
W(:,i)=W(:,i)/norm(W(:,i));
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 张远.面向MU-MIMO系统广播信道预编码技术的研究[D].东华大学[2023-08-06].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.032571.
[2] 何忠蛟.数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟[J].湖北民族学院学报：自然科学版, 2006, 24(1):2.DOI:10.3969/j.issn.1008-8423.2006.01.010.
[3] 何忠蛟.数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟[J].湖北民族學院學報(自然科學版), 2006, 24.