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

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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

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for SNR_dB=SNR
    SNR_dB
    ind    = ind + 1;
    bertmp = 0;
    NUMS   = 0;
    while bertmp <= 100
..........................................................................
          %通过信道
          H=zeros(R_num,T_num);% 初始化信道矩阵  
          for rx = 1:R_num% 为每个信道生成随机复高斯系数 
              for tx = 1:T_num
                  x        = randn(1); 
                  y        = randn(1);
                  alpha    = sqrt(x^2+y^2);
                  theta    = 2*pi*rand(1);   
                  H(rx,tx) = alpha*exp(j*theta);
              end
          end
          %通过MIMO信道
          Channel_Out    = H*modu_output;% 通过MIMO信道，输出通道输出信号  
          module_signal  = [];
          for t=1:T_num
              module_signal =[module_signal abs(Channel_Out(t,:))];			
          end
          %AWGN nosie% 加白高斯噪声，进行AWGN噪声处理，得到解码后的信号Decoder1
          Decoder1 = awgn(Channel_Out,SNR_dB,'measured');
          
          r        = Decoder1;% 解码后的信号r，初始化解码后的信号向量r为Decoder1，长度为T_num*Frames*index  
          y        = zeros(T_num,Frames);
          % 计算信道H的伪逆，得到G，G是发送端到接收端的权值矩阵的转置的逆矩阵，用于MMSE均衡处理  
          G        = pinv(H);
          % 计算G中每列元素的平方和的最小值对应的索引k0，以及对应的列向量gk，用于MMSE均衡处理中的权重调整。
          % 其中'min'函数返回的是每列元素的平方和的最小值，'sum'函数用于计算列元素的平方和。'pinv'函数用于计算矩阵的伪逆。
          % 'min'函数返回的是每列元素的平方和的最小值对应的索引k0，以及对应的列向量gk。
         
          [gk,k0]  = min(sum(abs(G).^2,2));

          for m = 1:T_num    
              k1(m)      = k0;
              w(m,:)     = G(k1(m),:);
              y          = w(m,:)*r;
              a(k1(m),:) = Q(y);
              r          = r - H(:, k1(m))*a(k1(m),:);   
              for t=1:m
                 G(k1(t),:)=inf;
              end
              [gk,k0] = min(sum(abs(G).^2,2));
          end

          %16QAM% 初始化解调输出向量
..........................................................
    end
    BER(ind) = bertmp/NUMS/length(Signals);
end

figure;
semilogy(SNR,BER,'b-o');
grid on;
xlabel('SNR(db)');
ylabel('BER');
 

save R1.mat SNR BER
01_097m

4.算法理论概述

       基于MIMO+16QAM系统的VBLAST（Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time）译码算法是一种用于提高无线通信系统性能的技术。

       MIMO（多输入多输出）技术利用多个天线来提高无线通信系统的性能，通过增加天线数量和多样性，可以增加信道容量和传输效率。16QAM（16阶正交幅度调制）是一种调制技术，通过将信号调制为多个幅度和相位的组合，可以提高信号的传输效率。

      VBLAST译码算法是一种基于分层空时码的技术，通过将多个天线接收到的信号进行分层处理，可以有效地提高信号的抗干扰能力和可靠性。具体而言，VBLAST算法利用多个天线的空间分集优势，将接收到的信号进行分层解码，从而提高了信号的解码性能和传输效率。

       基于MIMO+16QAM系统的VBLAST译码算法的数学模型可以表示为：

       y = Hx + n

其中，y表示接收端接收到的信号，H表示信道矩阵，x表示发送端发送的信号，n表示噪声。

VBLAST算法的核心思想是将接收到的信号进行分层解码，具体步骤如下：

1. 对接收到的信号y进行预处理，例如信道估计、噪声抑制等。
2. 对预处理后的信号进行分层，将每个天线的接收信号分为多个层次。
3. 对每个层次的信号进行解码，得到相应的发送信号。
4. 将解码后的信号进行合并，得到最终的发送信号。

      VBLAST算法,通过如下步骤实现，MMSE接收器抑制了干扰和噪声成分，但是ZF接收器仅仅排除了干扰的成分。这暗示了在发射符号和接收器估计的均方误差达到最小值。因此，MMSE在噪声存在的情况下性能要优于ZF接收器。其运算法则如下所示：

初始值设定

递归式

5.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O