基于MIMO+16QAM系统的VBLAST译码算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.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：
对接收到的信号y进行预处理，例如信道估计、噪声抑制等。
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。
对每个层次的信号进行解码，得到相应的发送信号。
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
4.部分核心程序
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
