基于MIMO系统的预编码matlab性能仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释）

            G        = pinv(((h*Pcbk)')*(h*Pcbk)+sigma.^2*eye(length(Pcbk(1,:))))*((h*Pcbk)');
            rx       = G*rx;
            Rdat     = [Rdat;rx];
            % 寻找最优码字
            Vmin     = inf;
            Num_cbk2 = 1;
            % SVD分解和最优预编码矩阵计算
            [u,s,v]  = svd(h);
            for k_book=1:N_bk
                % 获取第K个码字
                Cbks = func_CB_HH(k_book);
                % 根据准则计算MSE
                if ij == 1% MMSE准则
                   Vmse = trace(pinv((Pcbk'*h'*h*Pcbk)/(sigma.^2)+eye(length(Pcbk(1,:)))));
                end
                if ij == 2% 量化
                   Vmse = acos(abs(det(v(:,1:2)'*Cbks)));
                end
                if Vmse < Vmin% 更新最优码字
                   Num_cbk2 = k_book;
                   Vmin     = Vmse;
                end
figure
semilogy(SNRmax,error2(1,:),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
semilogy(SNRmax,error2(2,:),'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
grid on
legend('MMSE准则','量化准则');
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('误比特率');
153

4.算法理论概述

在现代通信系统中，多天线多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）技术因其能显著提高信道容量和传输可靠性而受到广泛关注。预编码（Precoding）作为一种重要的信号处理技术，在MIMO系统中扮演着核心角色，旨在通过在发射端对信号进行处理，以优化接收端的信号质量。预编码设计涉及到多种准则，其中最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）准则和量化准则（Quantization-based Criteria）是最常见的两种。

4.1 最小均方误差（MMSE）准则