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  • MIMO信道容量

    2012-04-06 16:59:09
    详细讲解了MIMO信道容量的计算。 3.5.1MIMO系统模型 3.5.2 MIMO无线信道的容量 3.5.3 用SVD方法对MIMO的进一步分析
  • MIMO信道容量仿真matlab代码,最全的M文件,使用非常棒。
  • mimo信道容量

    2013-07-22 19:50:26
    主要是mimo信道容量仿真代码,信道类型有瑞丽信道和高斯信道两种
  • MIMO信道容量分析.docx

    2021-02-24 18:42:42
    MIMO信道容量分析
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  • MIMO信道容量仿真

    2014-04-24 20:55:11
    MIMO信道容量仿真,可成功运行,希望能够帮到你
  • MIMO信道容量 matlab

    2013-07-04 16:21:53
    用于MIMO信道容量计算的matlab代码,很好用。
  • MIMO信道容量仿真matlab代码,最全的M文件
  • hslogic_MIMO信道容量

    千次阅读 2020-09-09 22:18:53
    ·MIMO信道容量 平均功率分配的MIMO信道容量:通过Matlab仿真在加性高斯白噪声情况下的SISO (1*1)、SIMO(1*6)、MISO(4*1)、MIMO(3*3)、MIMO(4*4)系统的信道容量进行分析。 对于信道容量的仿真,这里可以按你的...

    ·MIMO信道容量

    平均功率分配的MIMO信道容量:通过Matlab仿真在加性高斯白噪声情况下的SISO (1*1)、SIMO(1*6)、MISO(4*1)、MIMO(3*3)、MIMO(4*4)系统的信道容量进行分析。

        对于信道容量的仿真,这里可以按你的这个要求进行。这里可以这样实施。这个部分的代码可以反映出MIMO系统的信道容量的相关分析需求。

       但参数设置最好为:SISO (1*1)、SIMO(1*4)、MISO(4*1)、MIMO(2*2)、MIMO(4*4)

    ·关于空间复用

    主要通过基于码本的预编码技术和非码本的预编码技术:

    码本的预编码技术:基于TxAA模式的码本、基于DFT的码本

        这里主要涉及到码本的设计,

    非码本的预编码技术:SVD,GMD,UCD技术。

    ·把空间分集

    仿真重点,改为2发一收的SFBC和FSTD-SFBC。就是空频编码和频率切换分集与空频编码结合的,对这两种方式进行仿真。

    二、设计流程简要说明(最后要仿真的,不同于最早的方案,90%相同)

        整个系统的设计流程:

    ·步骤一:

    对不同的天线数目的MIMO系统进行仿真,主要包括:

    SISO (1*1)、SIMO(1*4)、MISO(4*1)、MIMO(2*2)、MIMO(4*4),对上面的五个部分进行仿真,获得系统的信道容量进行仿真。

    ·步骤二:

    空间复用,在步骤一的基础上,选择性能较好的一组仿真环境,然后在此基础上,进行基于非码本的预编码和基于码本的预编码。分别进行性能对比分析。

    非码本的预编码:SVD,GMD;

    码本的预编码:DFT,基于TxAA模式的码本;

    ·步骤三:

    空间分集,重点仿真2发一收的SFBC(空频编码)和FSTD-SFBC(频率切换分集与空频编码),对两种方式进行仿真。

    三、设计流程与仿真说明分析

    3.1步骤一:对不同的天线数目的MIMO系统进行仿真:

    主要包括:SISO (1*1)、SIMO(1*4)、MISO(4*1)、MIMO(2*2)、MIMO(4*4),对上面的五个部分进行仿真,获得系统的信道容量进行仿真。

    得到的仿真结果如下所示:

     

    从上面的仿真结果可知:

    44信道容量 > 22信道容量 > 14信道容量 = 14信道容量 >11信道容量

    44信道容量 > 33信道容量 > 16信道容量 > 41信道容量 >11信道容量

    这个部分对应的代码集在如下的文件夹中:

     

    3.2步骤二:空间复用:

    在步骤一的基础上,选择性能较好的一组仿真环境,然后在此基础上,进行基于非码本的预编码和基于码本的预编码。分别进行性能对比分析。

    非码本的预编码:SVD,GMD;

    码本的预编码:DFT,基于TxAA模式的码本;

    3.2.1破零均衡,MMSE均衡

    从上面的仿真结果可知,采用MMSE均衡的误码率性能要优于采用破零均衡的方法。

    故后面的非码本码本预编码均将基于MMSE进行此部分代码见:

    ·SVD分解的预编码 

    ·GMD分解的预编码 

    A01-43

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    2012-04-27 19:39:33
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    2011-04-15 10:27:44
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    本科毕业论文(设计)

    2.3.2 MIMO系统信道容量推导

    1、 MIMO系统的瞬时信道容量的推导

    第 9 页

    这部分我们将给出MIMO信道容量的一般性表达。根据上面的信道模型,我们可以得到收发信号关系为:

    y?H x ? n (2.10)

    首先假设信道的加性噪声n是服从协方差为Rnn = E{nnH}的零均值循环对称复高斯分布(ZMCSCG),即:n~CN(0N,N0IN)并且n与x之间是不相关的。发送信号x是服从零均值、协方差为RXX ={xxH }、概率密度函数为fs(x)的分布,总的发送功率限制为Tr{Rxx}=P,其中Ex为在一个符号周期内总的发送能量。

    在下面的推导过程中我们假设信道矩阵H在接收端已经完全已知,但是它是随机的,因此我们可以得到瞬时信道容量为:

    C(H)?maxI(x;y) (2.11)

    fs(x)其中I(x;y)为在已知信道H的情况下输入x与输出y之间的互信息量,有:

    I(x;y)?H(y)?H(y|x) (2.12)

    H(y)是y的差分熵,H(y|x)是给定x条件下y的差分熵,由于发送信号与噪声之间是独立的,因此有H(y|x)=H(n),所以式(2.12)可以重新写为:

    I(x;y)?H(y)?H(n) (2.13)

    因为接收信号的协方差矩阵为:

    Ryy?E{yyH}?HRxxHH?N0IN

    (2.14)

    对于输出信号y的差分熵,根据Neeser的分析,在给定协方差矩阵Ryy的条件下,H(y)只有在y是也服从ZMCSCG分布情况下才可以达到最大值,所以发送信号x也应该服从ZMCSCG分布,此时的y与n的差分熵分别为:

    (2.15) H(y)?log2{det(?eRyy)} bits/s/ H (2.16) H(n)?log2{det(?eN0IN)} bits/s/ H 本科毕业论文(设计)

    所以我们可以得到信道瞬时交互信息I(x;y)为:

    I(x;y)?log2{det[IN?

    第 10 页

    1 (2.17) HRxxHH]} bits/s/ HN0我们知道信道容量是最大的输入输出交互信息,所以(2.11)可以重新写为:

    C(H)?maxlog2{det[IN?

    Tr{Rxx}?p1HRxxHH]} bits/s/Hz (2.18) N0上面得到的瞬时容量值是随不同的信道条件而不断变化的,由于信道矩阵H的随机性,所以我们可以知道瞬时信道容量也是随机的,是一个随机变量。

    2、利用矩阵理论推导MIMO系统容量

    对于MIMO无线信道,信道是极其复杂的。因此原始的信道矩阵也就显得复杂,不便于分析,而且一般矩阵不经过处理计算行列式很困难。这就自然想到在信源端对发射信号做某种预处理,使得经过预处理的信号经过的信道变得简单易分析,而且具体实现也变得简单。对于信道矩阵来说,对角矩阵是最简单的,所以自然就想到把信道矩阵分解,利用矩阵理论中的奇异值分解可以达到这种目的。下面就矩阵的奇异值分解来计算MIMO的信道容量。首先,假设信道矩阵在发射端为未知,在接收端为已知。

    由奇异值分解(SVD)理论,任何一个nR×nT矩阵H可以写成

    H?UDVH (2.19)

    式中,D是nR×nT非负对角矩阵;U和V分别是 nR×nR和 nT×nT 的酉矩阵。则有UUH=InR和VVH=InT,其中InR和InT分别是nR×nR和nT×nT单位阵。D的对角元素是矩阵HHH的特征值的非负平方根。HHH的特征值(用λ表示)定义为

    HHHy??y,y?0

    (2.20)

    式中,y是与λ相对应的nR×1维矢量,称为特征矢量。

    特征值的非负平方根也称为H的奇异值,而且U的列矢量是HHH的特征矢量,V的列矢量是HHH的特征矢量。把把(2.19)代入(2.10),可以得到接收矢量r

    r?UDVHx?n

    (2.21)

    引入下列变换:

    本科毕业论文(设计)

    第 11 页

    r??UHr

    x??VHx (2.2

    2)

    n??UHn

    U和V是可逆的。显然,式(2.22)中定义的矩阵r 、x和n与相应矩阵的乘积仅有一个缩放比例的效果。矢量n′是一个零均值高斯随机变量,其实部和虚部独立同分布。这样,前面讨论的信道与下式所描述的信道是等价的。

    r??Dx??n (2.23)

    矩阵HHH的非零特征值的数量等于矩阵H的秩,用r表示。对nR×nT矩阵H,秩的最大值为m=min(nR,nT),也就是说,至多有m个奇异值是非零的。用?i表示H的奇异值。将?i代入式(2.23),得到接收信号元素为

    ???ri??ixi?ni?i?1,2,?,r?

    ??ri?ni?i?r?1,r?2,?,nR? (2.24)

    ?式(2.24)显示,接收元素ri(i?r?1,r?2,?,nR)并不依赖于发射信号,即信道增

    ?益是零。另一方面,接收元素ri(i?1,2?,r)仅仅取决于发射元素Xi’。因此,可以认为,通过(2.23)得到的等效MIMO信道是由r个去耦平行子信道组成的。为每个子信道分配的矩阵H的奇异值,相当于信道幅度增益。因此,信道功率增益等于矩阵HHH的特征值。例如,如果nT > nR,由于H的秩不可能比nR高,那么式(2.24)显示了在等效的MIMO信道中,最多有nR个非零增益子信道。

    另一方面,如果nR > nT,在等效的MIMO信道中,最多有nT个非零增益子信道。特征值谱是对MIMO信道的一种描述方式,适用于对最佳发射路径进行估计。

    由式(2.22),可以导出信号r′、x′和n′的协方差矩阵和它们的迹

    Rr?r??UHRrrU

    Rx?x??VHRxxV

    (2.25)

    本科毕业论文(设计)

    第 12 页

    Rn?n??UHRnnU

    r?)?tr(rrR) tr(r?R?x?)?tr(xxR) (2.26) tr(xR?n?)?tr(nnR) tr(nR以上关系显示,r'、x' 和n' 的协方差矩阵有相等的对角元素和,从而有相等的功率;而对于原始信号和r、x和n,它们是各不相等的。

    考虑到(2.22)所描述的等价MIMO信道模型中,子信道是去耦的,因此其容量可以直接相加。假设在等效MIMO信道中,每根天线的发射功率为P/nT,运用香农公式,可以估算出总的信道容量(用C表示)为:

    ?P? C?W?log2?1?ri? (2.27)2???i?1

    r式中,W是每个子信道的带宽;Pri是在第i个子信道中接收的信号功率,由下式给出:

    Pri?

    ?iP (2.28) nT式中,?i是信道矩阵H的奇异值。因此信道容量可以写成:

    r???iP??iP??? (2.29) C?W?log2?1??Wlog1?2??2?2?nT??i?li?1??nT??

    r下面说明信道容量是如何与信道矩阵H相关的。假定m=min(nR,nT),(2.20)定义了特征值-特征矢量的关系,可重新写为:

    ??Im?Q?y?0

    y?0 (2.30)

    式中,Q是威沙特(Wishart)矩阵,定义为:

    n?nT?HHHQ??H R (2.31)

    n?nRT?HH

    即当且仅当?Im?Q是奇异矩阵时,λ是Q的一个特征值。因此?Im?Q的行列式必定为零,即

    展开全文
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