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基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及，使得我们对海量数据的存储交换，以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要，随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道，引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统，在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术通过将信道分成数个互相正交的子信道，再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用，5G 技术作为新一代的无线通信技术，对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出（Multi Input Multi Output,MIMO）技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰，整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能，有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心，其目前在欧洲的数字音频广播，北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务，所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展，MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术，所以对其深入分析和学习，对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现QPSK和16QAM调制是一种常见的调制方式，而MIMO-OFDM系统是一种利用多输入多输出技术和正交频分复用技术的无线通信系统。
本文将介绍如何使用Matlab对MIMO-OFDM系统进行仿真实现，并分别使用QPSK和16QAM调制方式进行实验。
我们将讨论MIMO-OFDM系统的基本原理和结构，然后介绍Matlab的仿真实现方法，最后进行仿真实验并分析实验结果。
1. MIMO-OFDM系统的基本原理和结构MIMO-OFDM系统是一种结合了多输入多输出（MIMO）技术和正交频分复用（OFDM）技术的无线通信系统。
MIMO技术利用多个天线进行信号传输和接收，可以显著提高系统的传输速率和抗干扰性能。
而OFDM技术将高速数据流分割成多个低速子流，并利用正交频分复用技术进行传输，可以有效克服多径传输引起的频率选择性衰落和提高频谱利用率。
MIMO-OFDM系统的结构包括多个发射天线和多个接收天线，发射端和接收端分别进行信号处理和数据传输。
在发射端，将输入数据流进行调制、符号映射，并进行空间信号处理和频谱分配；在接收端，对接收的信号进行解调、解映射、信道均衡和解调制处理。
整个系统利用MIMO技术和OFDM技术的优势，可以实现高速和高质量的无线通信传输。
2. Matlab的仿真实现方法在Matlab中，可以利用通信工具箱和信号处理工具箱进行MIMO-OFDM系统的仿真实现。
需要定义系统的参数，包括天线数、子载波数、信道模型、调制方式等；然后生成输入数据流，并进行调制和符号映射；接着进行信道编码和传输；最后进行解码和译码，并进行结果分析。
对于QPSK调制方式，可以使用comm.QPSKModulator和comm.QPSKDemodulator进行调制和解调，并使用comm.ErrorRate进行误码率计算；对于16QAM调制方式，可以使用comm.RectangularQAMModulator和comm.RectangularQAMDemodulator进行调制和解调，并进行相应的误码率计算。
本科毕业设计(论文)题目: 基于MATLAB的MIMO-OFDMA系统的设计与仿真学院: 信息科学技术学院专业: 电子信息工程班级: 1208022学号: 120802219学生姓名：陶静指导教师: 许艺瀚职称:副教授二○一六年五月十八日基于MATLAB的MIMO-OFDMA系统的设计与仿真摘要在信息时代的快速发展形势下，产生了越来越多的业务需求，用户对通信系统的性能提出了更高的要求。
基于正交频分复用( Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM )技术和多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO ）技术的无线通信系统在增加系统容量、提高频谱利用率以及对抗频率选择性衰落等方面具备优越的性能，是未来通信领域中的关键技术。
本文首先阐述了MIMO技术和OFDM技术的国内外研究概况，然后通过分析MIMO技术和OFDM技术的基本原理和系统结构，设计出简单的MIMO-OFDM系统。
基于MATLAB软件对所建立的MIMO系统的信道容量进行了仿真，并对SISO-OFDM系统和MIMO-OFDM系统的性能进行了比较，仿真结果表明，本文所提出的MIMO-OFDM系统方案能够在不增加误比特率的情况下增加信道容量，最后结合空时分组码（Space Time Block Coding,STBC）对MIMO-OFDM系统进行了完善并采用MATLAB对其性能进行了仿真，结果显示，相较于未完善的系统完善后的系统的误比特率指标明显降低，传输可靠性得到了极大的提高。
关键词：无线通信；MIMO；OFDM；误比特率Performance Evaluation of MIMO-OFDMASystem using MatlabAbstractAs the rapid development of information technology has resulted in more influences on people’s daily lives and businesses. Higher requirements should be provided by communication system to meet people’s needs. The communication system which based on the technology of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and Multiple Input Multiple Output (MIMO) enables to not only increase the system capacity, but improve the spectrum utilization, and moreover to effectively against frequency selective fading, has become the key technologies in the field of communication in the future.This paper first gives an in-detailed survey on MIMO and OFDM technologies in academic society. After that, we designed a simple MIMO-OFDM system by means of the analysis of the basic concepts and the architecture of MIMO and OFDM technology. Followed by performance evaluation via Matlab to compare SISO-OFDM and MIMO-OFDM systems in term of channel capacity and Bit Error Rate (BER) to validate the proposed MIMO-OFDM system outperforms SISO-OFDM. Finally, we further integrated space-time block codes into the proposed MIMO-OFDM system, through simulation results, we can observe that BER can be significant reduced compared to its counterpart which without implements space-time block codes. Keywords:Wireless communication，MIMO, OFDM, Bit Error Rate (BER)目录第1章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2国内外研究概况 (1)1.2.1OFDM研究概况 (1)1.2.1MIMO研究概况 (2)1.2.2MIMO-OFDM研究概况 (3)1.3论文结构 (3)第2章相关理论基础 (4)2.1OFDM基本原理 (4)2.1.1OFDM数学描述 (4)2.1.2OFDM系统框图 (7)2.2MIMO原理及数学描述 (9)2.2.1MIMO系统模型 (9)2.2.2MIMO信道容量 (11)2.2.3空时编码技术 (11)2.3无线信道环境及数学描述 (12)第3章仿真与分析 (14)3.1MIMO信道容量仿真 (14)3.2MIMO-OFDM系统与仿真 (16)3.3基于STBC的MIMO-OFDM系统与仿真 (19)3.3本章小结 (20)第4章总结 (21)4.1完成的工作 (21)4.2不足与展望 (21)致谢 (22)参考文献 (23)附录 (24)第1章绪论1.1课题背景对于无线通信系统，其性能的优劣通常采用有效性和可靠性指标来进行评价。
mimoofdm无线通信技术与matlab代码-回复MIMO-OFDM无线通信技术与Matlab代码引言：MIMO-OFDM（多输入多输出正交频分复用）无线通信技术是目前无线通信领域中最重要的一项技术。
它结合了多输入多输出系统（MIMO）和正交频分复用（OFDM）技术，能够在无线通信中达到更高的数据传输速率和更好的信号强度。
在本文中，我们将介绍MIMO-OFDM无线通信技术的原理，并使用Matlab代码进行模拟实验。
第一部分：MIMO技术介绍多输入多输出系统（MIMO）是一种利用多个天线来发送和接收信号的技术。
与传统的单输入单输出系统（SISO）相比，MIMO系统能够在相同频谱带宽下实现更高的信号传输速率和更好的抗干扰能力。
MIMO系统的基本原理是利用多个独立的信道来传输数据，每个信道都有一个独立的传输路径，这样可以增加数据传输的容量和可靠性。
第二部分：OFDM技术介绍正交频分复用（OFDM）是一种通过将高速数据流分成多个低速的子流，并使用正交子载波进行传输的技术。
通过将频谱分成多个子载波，每个子载波负责传输部分数据流，可以避免频谱上的干扰，并提高信号传输的可靠性。
OFDM技术在现代无线通信中得到了广泛应用，例如Wi-Fi和LTE等。
第三部分：MIMO-OFDM系统原理MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术相结合，以实现更高的数据传输速率和更好的信号质量。
在MIMO-OFDM系统中，发送端和接收端都有多个天线。
发送端通过MIMO技术将数据流分成多个子流，并分别通过各个天线进行发送。
接收端通过各个天线接收到的信号，利用MIMO技术进行信号处理和解调。
同时，利用OFDM技术将每个子流分配到不同的子载波上进行传输，以提高信号传输的可靠性。
第四部分：MIMO-OFDM系统的Matlab模拟实验为了演示MIMO-OFDM系统的工作原理，我们将使用Matlab进行模拟实验。
下面是一个简单的MIMO-OFDM系统的Matlab代码示例：matlab定义MIMO-OFDM系统参数numOfAntennasTx = 2; 发送端天线数numOfAntennasRx = 2; 接收端天线数numOfSubcarriers = 64; 子载波数生成随机发送信号data = randi([0 1],numOfAntennasTx*numOfSubcarriers,1);将数据流分成多个子流dataStreams = reshape(data,numOfAntennasTx,numOfSubcarriers);对每个子流进行OFDM调制for i=1:numOfAntennasTxofdmSignal(i,:) = ifft(dataStreams(i,:));end通过每个天线发送OFDM信号for i=1:numOfAntennasTxtxSignal(i,:) = awgn(ofdmSignal(i,:),10); 添加高斯白噪声end对接收到的信号进行MIMO信号处理和解调channelMatrix = randn(numOfAntennasRx,numOfAntennasTx) + 1i*randn(numOfAntennasRx,numOfAntennasTx); 信道矩阵，假设为随机信道rxSignal = channelMatrix * txSignal;对接收到的信号进行OFDM解调for i=1:numOfAntennasRxdemodSignal(i,:) = fft(rxSignal(i,:));end将多个子流合并为单个信号流receivedData =reshape(demodSignal,numOfAntennasRx*numOfSubcarriers,1);对接收到的信号进行信号解调和解码decodedData = (receivedData > 0.5);计算误码率ber = sum(decodedData ~= data) / length(data);以上代码中，我们首先定义了MIMO-OFDM系统的参数，包括发送端和接收端的天线数以及子载波数。
目录摘要 (2)ABSTRACT (3)第一章绪论 (4)第二章OFDM系统的基本介绍 (5)2.1OFDM的基本原理 (5)2.1.1 OFDM的产生和发展 (6)2.1.2 DFT的实现 (7)2.1.3 保护间隔、循环前缀和子载波数的选择 (8)2.1.4 子载波调制与解调 (10)2.2OFDM系统的优缺点 (11)2.3OFDM系统的关键技术 (11)第三章OFDM系统仿真实现 (13)3.1OFDM信号的时域及频域波形 (13)3.2带外功率辐射以及加窗技术 (15)3.3在不同信道环境和系统不同实现方式下的仿真 (18)3.3.1 调制与解调 (18)3.3.2 不同信道环境下的系统仿真实现 (20)3.3.3 系统不同实现方式的仿真实现 (22)第四章OFDM系统的仿真结果及性能分析 (23)4.1不同信道环境下的误码特性 (23)4.2不同系统实现方式下的误码特性 (28)第五章总结 (30)摘要本论文以OFDM系统为基础，介绍了OFDM系统的基本原理，以及使用OFDM技术的优势所在，并且展望了今后的无线移动技术的发展前景。
在简单介绍OFDM原理的同时，着重阐述了OFDM系统在不同信道环境和不同实现方式下的误码性能。
主要包括了OFDM系统在加性白高斯信道，在加性白高斯信道和多径干扰两种不同信道环境下系统的误码性能，其中后者还研究了系统在有保护间隔与无保护间隔的误码性能比较。
在理论分析的基础上，用MATLAB进行仿真，最后做出误码性能的分析和比较。
关键字: 正交频分复用（OFDM），离散傅立叶变换，AWGN，，多径干扰，保护间隔。
ABSTRACTThis paper presents you the basic priciple of OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）and where it excels based on OFDM system , following with the prospective of wireless mobile communication. After a brief introduction to OFDM principle , it mainly focuses on the effect of OFDM system under different channels and with different system realizations on the Binary Error Rate (BER). It mainly includes two kinds of channels: the AWGN channel and the AWGN channel with Rayleigh fading. In the latter, we compare the BER with two different system realizations: one with Guarded Intervals(GI), and the other without (GI).Key Words : OFDM, DFT, AWGN, Rayleigh fading ,GI第一章绪论现代移动通信是一门复杂的高新技术，不但集中了无线通信和有线通信的最新技术成就，而且集中了网络接收和计算机技术的许多成果。
无线通信——ＯFDＭ系统仿真一、实验目得1、了解OFＤM技术得实现原理2、利用MATＬAＢ软件对OFＤM得传输性能进行仿真并对结论进行分析。
二、实验原理与方法1ＯFDM调制基本原理正交频分复用（OＦDM）就是多载波调制（MCM）技术得一种。
MＣM得基本思想就是把数据流串并变换为Ｎ路速率较低得子数据流,用它们分别去调制N路子载波后再并行传输。
因子数据流得速率就是原来得1／N,即符号周期扩大为原来得N倍,远大于信道得最大延迟扩展,这样MCM就把一个宽带频率选择性信道划分成Ｎ个窄带平坦衰落信道，从而“先天”具有很强得抗多径衰落与抗脉冲干扰得能力，特别适合于高速无线数据传输。
OＦDＭ就是一种子载波相互混叠得MCM，因此它除了具有上述毗M得优势外,还具有更高得频谱利用率。
OFDM 选择时域相互正交得子载波,创门虽然在频域相互混叠，却仍能在接收端被分离出来.2OFDM系统得实现模型利用离散反傅里叶变换( IDＦT) 或快速反傅里叶变换(IＦFT)实现得ＯFＤM系统如图１所示。
输入已经过调制(符号匹配）得复信号经过串P并变换后，进行IDＦＴ或IFFＴ与并/串变换，然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OＦDM调制后得信号s（ｔ) 。
该信号经过信道后,接收到得信号r ( ｔ）经过模P数变换，去掉保护间隔以恢复子载波之间得正交性,再经过串/并变换与DＦT或FＦT 后,恢复出OＦＤM得调制信号，再经过并P串变换后还原出输入得符号.图1 ＯＦDM系统得实现框图从OFDM系统得基本结构可瞧出，一对离散傅里叶变换就是它得核心，它使各子载波相互正交。
设OFDＭ信号发射周期为［0,T],在这个周期内并行传输得Ｎ个符号为，其中为一般复数, 并对应调制星座图中得某一矢量。
比如分别为所要传输得并行信号, 若将其合为一个复数信号，很多个这样得复数信号采用快速傅里叶变换，同时也实现对正交载波得调制，这就大大加快了信号得处理调制速度(在接收端解调也同样）。
南昌大学实验报告学生姓名：学号：专业班级：实验类型：□验证□综合■设计□创新实验日期：实验成绩：实验四OFDM系统仿真一、实验目的1、了解OFDM技术的原理与特点；2、掌握基于Matlab的OFDM仿真及性能分析；二、实验原理1、OFDM调制基本原理正交频分复用(OFDM)是多载波调制(MCM)技术的一种。
MCM的基本思想是把数据流串并变换为N路速率较低的子数据流，用它们分别去调制N路子载波后再并行传输。
因子数据流的速率是原来的1/N，即符号周期扩大为原来的N 倍，远大于信道的最大延迟扩展，这样MCM就把一个宽带频率选择性信道划分成N个窄带平坦衰落信道，从而“先天”具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力，特别适合于高速无线数据传输。
OFDM是一种子载波相互混叠的MCM，因此它除了具有上述毗M的优势外，还具有更高的频谱利用率。
OFDM选择时域相互正交的子载波，创门虽然在频域相互混叠，却仍能在接收端被分离出来。
2、OFDM系统的实现模型利用离散反傅里叶变换( IDFT) 或快速反傅里叶变换( IFFT) 实现的OFDM 系统如图1 所示。
输入已经过调制(符号匹配) 的复信号经过串P并变换后,进行IDFT 或IFFT 和并/串变换,然后插入保护间隔,再经过数/模变换后形成OFDM调制后的信号s (t) 。
该信号经过信道后,接收到的信号r ( t ) 经过模P数变换,去掉保护间隔以恢复子载波之间的正交性,再经过串/并变换和DFT 或FFT 后,恢复出OFDM的调制信号,再经过并P串变换后还原出输入的符号。
图1 OFDM 系统的实现框图从OFDM 系统的基本结构可看出, 一对离散傅里叶变换是它的核心,它使各子载波相互正交。
设OFDM 信号发射周期为[0,T],在这个周期内并行传输的N 个符号为001010(,...,)N C C C -，,其中ni C 为一般复数, 并对应调制星座图中的某一矢量。
比如00(0)(0),(0)(0)C a j b a b =+⋅和分别为所要传输的并行信号, 若将其合为一个复数信号, 很多个这样的复数信号采用快速傅里叶变换, 同时也实现对正交载波的调制, 这就大大加快了信号的处理调制速度(在接收端解调也同样) 。
OFDM系统设计与仿真共3篇OFDM系统设计与仿真1OFDM系统设计与仿真OFDM技术是一种多载波信号传输技术，将整个信道分割成数个互不干扰的子载波，每个子载波都可以进行调制传输数据，使得OFDM技术具有抗多径和高速传输的优点，因此在现代通信系统中得到广泛应用。
本文将介绍OFDM系统的设计和仿真过程。
一、OFDM系统的设计OFDM系统的设计首先需要确定系统的参数，包括子载波数量、调制方式、误码率等。
具体的设计流程如下：1. 确定子载波数量OFDM系统中子载波数量的选择与系统的带宽有关系，可以通过下式计算出子载波数量：N = B/Δf其中，N是子载波数量，B是系统的带宽，Δf是子载波的带宽。
2. 确定调制方式OFDM系统的调制方式有许多种，如BPSK、QPSK、16QAM、64QAM等。
不同的调制方式可以达到不同的传输速率和误码率，通常选用16QAM和64QAM，可以提高系统的信噪比和传输速率。
3. 确定误码率OFDM系统在传输数据时会受到各种干扰和噪声的影响，因此需要确定合适的误码率。
在一般情况下，当误码率为10^-5时，OFDM系统的性能最优。
二、OFDM系统的仿真OFDM系统的仿真可以通过软件或硬件实现。
其中，软件仿真可以通过Matlab软件实现，硬件实现需要使用FPGA等电路设计工具。
1. Matlab仿真Matlab软件提供了许多工具箱，可以方便地进行OFDM系统的仿真。
例如，可以使用Communications Toolbox进行信道估计、信号变换和误码率分析等，可以使用Simulink进行系统建模和仿真。
下面以Simulink仿真为例，介绍OFDM系统的仿真过程。
首先，将OFDM调制器、仿真信道和OFDM解调器添加到Simulink模型中。
然后，对OFDM信号进行比特随机分配、IFFT和加前缀（保障多径传播），并对信道进行加性白噪声、多径衰减和时间延迟的模拟，最后进行OFDM解调和误码率计算。
2.5 仿真实例实例2-1 瑞利分布与莱斯分布功能：绘制瑞利分布曲线与莱斯分布曲线程序名称：Example2_1.m程序代码：clear, clfN=200000; %产生200000个信道系数供统计使用level=30; %统计区间被划分的分数。
K_dB=[-40 0 15];%莱斯因子为-40dB、0dB、15dBgss=['k-*'; 'k-o'; 'k-+';'k-^'];%绘制曲线的颜色、线形与标志符号% 瑞利模型Rayleigh_ch=Ray_model(N);%调用Ray_model子程序，产生瑞利分布幅度系数[temp,x]=hist(abs(Rayleigh_ch(1,:)),level);%统计数据分布plot(x,temp,gss(1,:))hold on%莱斯模型for i=1:length(K_dB);%对不同莱斯因子进行信道模型仿真Rician_ch(i,:) = Ric_model(K_dB(i),N);%调用Ric_model产生莱斯分布幅度系数[temp x] = hist(abs(Rician_ch(i,:)),level);%统计数据分布plot(x,temp,gss(i+1,:))endxlabel('x'), ylabel('Occurrence')legend('Rayleigh','Rician, K=-40dB','Rician, K=0dB','Rician,K=15dB')%瑞利信道模型子程序，子程序程序名称：Ray_model.mfunction H=Ray_model(L)% 输入参数 L: 仿真信道个数，为N=200000% 输出参数 H：返回瑞利信道矩阵H = (randn(1,L)+j*randn(1,L))/sqrt(2);%产生实部为高斯分布、虚部为高斯分布、包络为瑞利分布的信道系数。
2.5 仿真实例实例2-1 瑞利分布与莱斯分布功能：绘制瑞利分布曲线与莱斯分布曲线程序名称：Example2_1.m程序代码：clear, clfN=200000; %产生200000个信道系数供统计使用level=30; %统计区间被划分的分数。
K_dB=[-40 0 15];%莱斯因子为-40dB、0dB、15dBgss=['k-*'; 'k-o'; 'k-+';'k-^'];%绘制曲线的颜色、线形与标志符号% 瑞利模型Rayleigh_ch=Ray_model(N);%调用Ray_model子程序，产生瑞利分布幅度系数[temp,x]=hist(abs(Rayleigh_ch(1,:)),level);%统计数据分布plot(x,temp,gss(1,:))hold on%莱斯模型for i=1:length(K_dB);%对不同莱斯因子进行信道模型仿真Rician_ch(i,:) = Ric_model(K_dB(i),N);%调用Ric_model产生莱斯分布幅度系数[temp x] = hist(abs(Rician_ch(i,:)),level);%统计数据分布plot(x,temp,gss(i+1,:))endxlabel('x'), ylabel('Occurrence')legend('Rayleigh','Rician, K=-40dB','Rician, K=0dB','Rician,K=15dB')%瑞利信道模型子程序，子程序程序名称：Ray_model.mfunction H=Ray_model(L)% 输入参数 L: 仿真信道个数，为N=200000% 输出参数 H：返回瑞利信道矩阵H = (randn(1,L)+j*randn(1,L))/sqrt(2);%产生实部为高斯分布、虚部为高斯分布、包络为瑞利分布的信道系数。
