【通信仿真】基于matlab V-BLAST结构检测算法仿真【含Matlab源码 1683期】

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海神之光 发表于 2022/05/29 01:14:27 2022/05/29
【摘要】 一、获取代码方式(附实验题目说明) 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:【通信仿真】基于matlab V-BLAST结构检测算法仿真【含Matlab源码 1683期】 获取代码方式2: 通过订阅...

一、获取代码方式(附实验题目说明)

获取代码方式1:
完整代码已上传我的资源:【通信仿真】基于matlab V-BLAST结构检测算法仿真【含Matlab源码 1683期】

获取代码方式2:
通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

备注:
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二、部分源代码

%仿真V-BLAST结构ZF检测算法性能,调制方式为QPSK
clear
close all
Nt = 4; %发射天线数
Nr = 4; %接收天线数
N = 10; %每帧的长度
L = 10000; %仿真的总帧数
EbN0 = 0:2:20;
M = 4; %QPSK调制
x = randi([0,1],N*L,Nt); %信源数据
s = pskmod(x,M,pi/4); %QPSK调制

for index=1:length(EbN0)
    s1 = [];
    s2 = [];
    s3 = [];
    for index1 = 1:L
        h = randn(Nt,Nr)+j*randn(Nt,Nr); %Rayleigh衰落信道
        h = h./sqrt(2); %信道系数归一化
        [q1,r1] = qr(h'); %信道QR分解
        r = r1(1:Nt,:)'; %矩阵R
        q = q1(:,1:Nt)'; %矩阵Q
        
        sigma1 = sqrt(1/(10.^(EbN0(index)/10))); %每根接收天线的高斯白噪声标准差
        n = sigma1*(randn(N,Nr)+j*randn(N,Nr)); %每根接收天线的高斯白噪声
        
        y = s((index1-1)*N+1:index1*N,:)*h*q'+n*q'; %信号通过信道
        
        y1 = y*inv(r); %无干扰消除时的ZF检测
        s1 = [s1;pskdemod(y1,M,pi/4)];
        
        %有干扰消除时的ZF检测
        y(:,Nt) = y(:,Nt)./(r(Nt,Nt)); %检测第Nt层
        y1(:,Nt) = pskdemod(y(:,Nt),M,pi/4); %解调第Nt层
        y(:,Nt) = pskmod(y1(:,Nt),M,pi/4); %对第Nt层解调结果重新进行调制
        y2 = y;
        y3 = y1;
        for jj=Nt-1:-1:1
            for kk=jj+1:Nt
                y(:,jj) = y(:,jj)-r(kk,jj).*y(:,kk); %非理想干扰消除
                y2(:,jj) = y2(:,jj)-r(kk,jj).*s((index1-1)*N+1:index1*N,kk); %理想干扰消除
            end
            y(:,jj) = y(:,jj)./r(jj,jj);
            y2(:,jj) = y2(:,jj)./r(jj,jj); %第jj层判决变量
            y1(:,jj) = pskdemod(y(:,jj),M,pi/4); %第jj层进行解调
            y3(:,jj) = pskdemod(y2(:,jj),M,pi/4);
            y(:,jj) = pskmod(y1(:,jj),M,pi/4); %第jj解调结果重新进行调制
            y2(:,jj) = pskmod(y3(:,jj),M,pi/4);
        end
        s2 = [s2;y1];
        s3 = [s3;y3];
    end
    
    [temp,ber1(index)] = biterr(x,s1,log2(M)); %无干扰消除时的系统误码
    [temp,ber2(index)] = biterr(x,s2,log2(M)); %非理想干扰消除时的系统误码
    [temp,ber3(index)] = biterr(x,s3,log2(M)); %理想干扰消除时的系统误码
    
    [temp,ber24(index)] = biterr(x(:,1),s2(:,1),log2(M)); %非理想干扰消除时第4层的系统误码
    [temp,ber23(index)] = biterr(x(:,2),s2(:,2),log2(M)); %非理想干扰消除时第3层的系统误码
    [temp,ber22(index)] = biterr(x(:,3),s2(:,3),log2(M)); %非理想干扰消除时第2层的系统误码
   
    
    [temp,ber34(index)] = biterr(x(:,1),s3(:,1),log2(M)); %理想干扰消除时第4层的系统误码
    [temp,ber33(index)] = biterr(x(:,2),s3(:,2),log2(M)); %理想干扰消除时第3层的系统误码
    [temp,ber32(index)] = biterr(x(:,3),s3(:,3),log2(M)); %理想干扰消除时第2层的系统误码
    [temp,ber31(index)] = biterr(x(:,4),s3(:,4),log2(M)); %理想干扰消除时第1层的系统误码
    
end


  
 
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三、运行结果

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
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四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:qq912100926.blog.csdn.net/article/details/122658931

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