MIMO通信系统的信道容量分析及MATLAB仿真实现

【概述】MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术在无线通信领域具有广泛的应用，通过利用多个天线，MIMO技术可以显著提高无线信道的传输容量和可靠性。

而信道容量则是衡量无线信道性能的重要指标，它表示在给定的无线信道条件下，信道可以支持的最大数据传输速率。

本文将以matlab代码为例，通过对MIMO信道容量进行仿真分析，来深入探讨MIMO技术在无线通信中的应用和性能。

【1. MIMO信道容量的基本原理】MIMO系统通过利用多个天线进行信号的传输和接收，可以有效地提高无线信道的传输容量。

其基本原理是，利用了空间分集技术，通过将数据分别送入多个天线，并在接收端进行合并处理，从而提高了系统的传输速率和稳定性。

MIMO系统的信道容量受到信道质量、天线数目和信号调制方式等多个因素的影响，因此需要通过仿真分析来进行评估。

【2. MIMO信道容量的matlab代码实现】在matlab中，可以通过编写相应的MIMO信道容量仿真代码，来实现对MIMO系统性能的分析。

以下是一个简化的MIMO信道容量计算的matlab代码示例：```matlab定义MIMO系统参数Nt = 2; 发射天线数Nr = 2; 接收天线数SNR_dB = 0:5:30; 信噪比范围生成随机信道矩阵H = (randn(Nr, Nt) + 1i*randn(Nr, Nt)) / sqrt(2);计算MIMO信道容量capacity = zeros(1, length(SNR_dB));for i = 1:length(SNR_dB)SNR = 10^(SNR_dB(i)/10);capacity(i) = log2(det(eye(Nr) + SNR/Nt*H*H'));end绘制MIMO信道容量曲线plot(SNR_dB, capacity, 'b-o')xlabel('SNR (dB)')ylabel('Capacity (bps/Hz)')title('MIMO Channel Capacity')grid on```以上代码中，首先定义了MIMO系统的参数，包括发射天线数Nt、接收天线数Nr和信噪比范围SNR_dB。

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。

稀疏阵列mimo天线matlab仿真稀疏阵列MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统是一种利用多个天线进行传输和接收的技术，可以有效提高通信系统的传输速率和可靠性。

在稀疏阵列MIMO系统中，天线之间的间距较大，形成了一个“稀疏”分布的阵列。

本文将介绍稀疏阵列MIMO系统的原理，并通过MATLAB仿真来验证其性能。

稀疏阵列MIMO系统的基本原理是利用空间信道的多径传输来增加传输路径和信道容量。

通过多个天线进行信号传输和接收，可以实现空间分集和空间复用的效果，从而提高系统的传输速率。

与传统的天线阵列相比，稀疏阵列的天线间距较大，可以减少阵列间的干扰，提高系统的可靠性和性能。

稀疏阵列MIMO系统在无线通信、雷达、无人机通信等领域具有广泛的应用前景。

为了验证稀疏阵列MIMO系统的性能，可以利用MATLAB进行仿真。

首先，需要建立稀疏阵列MIMO系统的模型。

模型包括天线阵列的布局、信道模型的建立、发送和接收信号处理等。

通过设置好参数和信道条件，可以进行系统的仿真实验。

在MATLAB中，可以利用MIMO通信工具箱进行稀疏阵列MIMO系统的建模和仿真。

首先，需要定义阵列的几何布局和天线的数量。

根据阵列的布局和天线的坐标，可以计算出天线之间的距离、角度等信息。

然后，需要定义信道模型和路径损耗模型，包括多径传输、衰落模型等。

根据信道模型，可以计算出信道增益和相位差等信息。

在稀疏阵列MIMO系统中，常用的传输技术是空时编码（STC）和垂直波束成形（VBF）。

可以分别计算出两种传输技术的系统容量和误码率，以评估系统的性能。

在进行仿真实验之前，还需考虑天线之间的互相干扰问题。

由于天线之间的间距较大，可以采用空间滤波和天线选择技术来减小干扰。

通过优化天线权重和信号处理算法，可以实现稀疏阵列MIMO系统的性能优化。

通过MATLAB的仿真实验，可以得到稀疏阵列MIMO系统在不同信道条件下的性能曲线。

MIMO系统的信道容量分析及Matlab仿真剖析学校代码 14199 学号 00909002 分类号密级本科毕业论文（设计）MIMO系统的信道容量分析及Matlab仿真教学部信息工程教学部专业名称通信工程年级 2021级学生姓名包宇坤指导教师黄威2021 年 5月 21 日本科毕业论文(设计)MIMO系统的信道容量分析及Matlab仿真摘要：MIMO技术是在通信系统的收发两端放置多根天线的一种通信技术。

多输入多输出技术是近年来无线通信领域理论研究的一个重大突破。

该技术能在不增加系统带宽和发射功率的前提下大大增加系统容量、提高系统频带利用率、改善系统的性能,从而成为新一代高数据率、多数据类型无线通信系统的关键技术。

众所周知,信道容量表示一个通信系统的极限传输率。

由于对容量分析结果会对实际通信系统的设计提供理论依据和指导。

因此,对MIMO系统信道容量的分析无疑是一个重要而基本的研究课题。

本文对MIMO系统进行了研究,主要集中在MIMO系统的信道容量分析。

首先从MIMO的概念入手，介绍了当前的无线通信技术。

然后围绕MIMO无线通信系统进行了展开，介绍了MIMO技术的基本原理、空时编码技术和MIMO系统的模型与容量。

随后对仿真软件MATLAB做了简单的介绍。

最后应用MATLAB软件对不同发射天线、不同接收天线、不同信噪比下的MIMO系统容量进行计算机仿真，并对仿真结果进行了分析。

关键字：MIMO技术,信道容量,空时编码,无线通信本科毕业论文(设计)Channel capacity of MIMO systems analysis and Matlab simulationAuthor ：Bao YukunTutor ：Huang WeiAbstract：Multiple-input-multiple-output (MIMO) is a communication technology thatmultiple antennas are set transmitters and receivers. It is an important breakthrough in the area of wireless communication. The system capacity and frequency spectrum efficiency of communication systems can be improved by this technology without extra frequency bandwidth and with no additional power expenditure. MIMO is becoming a key technology of the new generation high data rate wireless mobile communication system. As well known , the channelcapacity of a communications system is the limit of the transmission rate. The analysis results of capacity can provide the theoretical basis and guidance to the actual capacity communications system designed. Therefore, the MIMO system channel capacity analysis is an important and basic research topics.This paper investigates the MIMO system, mainly concentrated in thecapacity of the MIMO system. First of all, from the perspective of the concept of MIMO, this paper introduces the current wireless communication technologies. Then revolves around MIMO wireless communication system, introduces the basic principle of MIMO technology space-time coding technique and model and the capacity of MIMO system. After this, the paper makes a simple introduction about the simulation software MATLAB. At last, applies MATLAB software to simulate this system in different transmitting antenna, different receiving antenna and different signal to noise ratio. And make some analysis of the simulation results.Keywords：MIMO technology，channel capacity，Space-Time Coding，wirelesscommunication本科毕业论文(设计)目录第1章绪论 1 1.1MIMO的概念 11.2无线MIMO技术的研究现状 2 1.3 论文的主要内容 3 第2章 MIMO无线通信系统 42.1 MIMO技术的基本原理 4 2.2空时编码技术 5 2.2.1 空时编码技术及其分类 5 2.2.2 空时编码技术的应用前景 6 2.3 MIMO系统信道容量6 2.3.1 MIMO系统信道模型 62.3.2 MIMO系统信道容量推导 9 第3章 MIMO系统容量仿真 143.1 MATLAB简介 14 3.2搭建MATLAB仿真平台 14 3.3 MIMO系统信道容量的仿真和结果分析 16 结论18 致谢 19 参考文献 20 附录21本科毕业论文(设计)第 1 页第1章绪论未来移动通信的目标是，能在任何时间、任何地点、向任何人提供快速可靠的通信服务。

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。

学校代码 14199 学号 00909002 分 类 号 密级本科毕业论文（设计）教 学 部 信息工程教学部专业名称 通信工程年 级 2009级学生姓名 包宇坤指导教师 黄 威2013 年 5月 21 日 MIMO 系统的信道容量分析 及Matlab 仿真MIMO系统的信道容量分析及Matlab仿真摘要：MIMO技术是在通信系统的收发两端放置多根天线的一种通信技术。

多输入多输出技术是近年来无线通信领域理论研究的一个重大突破。

该技术能在不增加系统带宽和发射功率的前提下大大增加系统容量、提高系统频带利用率、改善系统的性能,从而成为新一代高数据率、多数据类型无线通信系统的关键技术。

众所周知,信道容量表示一个通信系统的极限传输率。

由于对容量分析结果会对实际通信系统的设计提供理论依据和指导。

因此,对MIMO系统信道容量的分析无疑是一个重要而基本的研究课题。

本文对MIMO系统进行了研究,主要集中在MIMO系统的信道容量分析。

首先从MIMO的概念入手，介绍了当前的无线通信技术。

然后围绕MIMO无线通信系统进行了展开，介绍了MIMO技术的基本原理、空时编码技术和MIMO系统的模型与容量。

随后对仿真软件MATLAB做了简单的介绍。

最后应用MATLAB软件对不同发射天线、不同接收天线、不同信噪比下的MIMO系统容量进行计算机仿真，并对仿真结果进行了分析。

关键字：MIMO技术,信道容量,空时编码,无线通信Channel capacity of MIMO systems analysis and Matlab simulationAuthor ：Bao YukunTutor ：Huang Wei Abstract：Multiple-input-multiple-output (MIMO) is a communication technology that multiple antennas are set transmitters and receivers. It is an important breakthrough in the area of wireless communication. The system capacity and frequency spectrum efficiency of communication systems can be improved by this technology without extra frequency bandwidth and with no additional power expenditure. MIMO is becoming a key technology of the new generation high data rate wireless mobile communication system. As well known , the channel capacity of a communications system is the limit of the transmission rate. The analysis results of capacity can provide the theoretical basis and guidance to the actual capacity communications system designed. Therefore, the MIMO system channel capacity analysis is an important and basic research topics.This paper investigates the MIMO system, mainly concentrated in the capacity of the MIMO system.First of all, from the perspective of the concept of MIMO, this paper introduces the current wireless communication technologies.Then revolves around MIMO wireless communication system, introduces the basic principle of MIMO technology space-time coding technique and model and the capacity of MIMO system. After this, the paper makes a simple introduction about the simulation software MATLAB.At last, applies MATLAB software to simulate this system in different transmitting antenna, different receiving antenna and different signal to noise ratio. And make some analysis of the simulation results.Keywords：MIMO technology，channel capacity，Space-Time Coding，wireless communication目录第1章绪论 11.1MIMO的概念 11.2无线MIMO技术的研究现状 21.3 论文的主要内容 3 第2章MIMO无线通信系统 42.1 MIMO技术的基本原理 42.2空时编码技术 52.2.1 空时编码技术及其分类 52.2.2 空时编码技术的应用前景 62.3 MIMO系统信道容量 62.3.1 MIMO系统信道模型 62.3.2 MIMO系统信道容量推导9 第3章MIMO系统容量仿真143.1 MATLAB简介143.2搭建MATLAB仿真平台143.3 MIMO系统信道容量的仿真和结果分析16 结论18 致谢19 参考文献20 附录21第1章绪论未来移动通信的目标是，能在任何时间、任何地点、向任何人提供快速可靠的通信服务。

MIMO无线信道建模分析与仿真实现MIMO无线信道建模分析与仿真实现摘要：近年来，随着无线通信技术的迅猛发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术逐渐成为无线通信领域的热门研究方向之一。

本文通过对MIMO无线信道的建模分析与仿真实现进行研究，探讨了MIMO技术的基本原理、信道模型和系统性能评价等关键问题，为今后在MIMO技术研究领域的进一步深入工作提供了重要的参考。

一、引言随着电子设备的普及和无线通信需求的增加，无线通信技术的研究与应用也日益重要。

MIMO技术作为一种提高无线通信系统传输速率和可靠性的重要技术手段，受到了广泛的关注。

MIMO技术的基本原理是利用多个天线来传输和接收信号，并通过合理的处理和信号分配方式来提高系统的性能。

本文主要通过建模分析和仿真实现来探讨MIMO无线信道的基本特点和系统性能。

二、技术概述1. MIMO技术的原理MIMO技术利用多个发射天线和接收天线，通过多个独立的信道传输数据，从而提高了系统的传输速率和可靠性。

MIMO技术主要包括空时编码和空分复用两种方式。

2. MIMO信道建模MIMO信道建模是对信号在无线信道中传输过程进行描述的数学模型。

常用的MIMO信道模型有瑞利信道模型、高斯信道模型和纯频率选择性信道模型等。

本文主要以瑞利信道模型为例进行分析和仿真。

三、MIMO无线信道的建模分析1. 瑞利信道模型介绍瑞利信道模型是一种广义的无线信道模型，能够较好地描述实际无线信道中的多径效应。

瑞利信道模型的特点是具有时变性、时延离散性和频谱选择性。

2. 瑞利信道模型的数学描述瑞利信道模型可以通过复信道增益矩阵和复高斯白噪声进行描述。

复信道增益矩阵是一个矩阵，每个元素代表了信号在不同天线之间的传输增益；复高斯白噪声模拟了信道中的噪声干扰。

3. MIMO信道容量分析MIMO信道容量是衡量MIMO系统传输速率的重要指标。

通过对瑞利信道模型进行分析，可以得到MIMO信道的容量公式，并测量系统的信道容量。

北京邮电大学基于Matlab的MIMO通信系统仿真专业：信息工程班级：2011211126姓名：学号：目录一、概述 (1)1、课题的研究背景 (1)2、课程设计的研究目的 (1)3、MIMO系统 (1)【1】MIMO的三种主要技术 (1)【2】MIMO系统的概述 (2)【3】MIMO系统的信道模型 (2)二、基本原理 (3)1、基本流程 (3)2、MIMO原理 (3)3、空时块码 (4)三、仿真设计 (5)1、流程图 (5)2、主要模块及参数 (5)3、信源产生 (5)4、信道编码 (6)5、调制 (6)6、AWGN信道 (6)7、输出统计 (7)四、程序块设计 (7)1、代码 (7)五、仿真结果分析 (11)1、仿真图 (11)2、结果分析 (12)六、重点研究的问题 (12)七、心得与体会 (12)八、参考文献 (12)一、概述1、背景MIMO 表示多输入多输出。

在第四代移动通信技术标准中被广泛采用，例如IEEE 802.16e (Wimax)，长期演进(LTE)。

在新一代无线局域网(WLAN)标准中，通常用于IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。

MIMO 有时被称作空间分集，因为它使用多空间通道传送和接收数据。

只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署MIMO。

MIMO 技术可以显著克服信道的衰落，降低误码率。

该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖范围。

通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。

然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。

MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。

传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，I=1，……，N。

这N个子流由N个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。

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)南京林业大学本科生毕业设计（论文）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。

目录（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真…………………………一、基本原理………………………………………………………二、仿真……………………………………………………………三、仿真结果………………………………………………………四、仿真结果分析…………………………………………………（二）自选习题部分…………………………………………………（三）总结与体会……………………………………………………（四）参考文献……………………………………………………实训报告（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真一、基本原理二、仿真三、仿真结果四、仿真结果分析OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小了多径衰落的影响。

OFDM技术如果要提高传输速率，则要增加带宽、发送功率、子载波数目，这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。

MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流，即传输速率很高。

这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率，也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。

但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。

所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起，现在是3G，未来也是4G，以及新一代WLAN技术的核心。

总之，是核心物理层技术之一。

1、MIMO系统理论：核心思想：时间上空时信号处理同空间上分集结合。

时间上空时通过在发送端采用空时码实现： 空时分组、空时格码，分层空时码。

空间上分集通过增加空间上天线分布实现。

此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。

2、MIMO 系统模型：11h 12h 21h 22h rn h 1rnh 21R n h 2R n h 1n n R h 可以看到，MIMO 模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。

为什么说nt>nr ，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。

北京邮电大学基于Matlab的MIMO通信系统仿真专业：信息工程班级：2011211126：学号：目录一、概述 (1)1、课题的研究背景 (1)2、课程设计的研究目的 (1)3、MIMO系统 (1)【1】MIMO的三种主要技术 (1)【2】MIMO系统的概述 (2)【3】MIMO系统的信道模型 (2)二、基本原理 (3)1、基本流程 (3)2、MIMO原理 (3)3、空时块码 (4)三、仿真设计 (5)1、流程图 (5)2、主要模块及参数 (5)3、信源产生 (5)4、信道编码 (6)5、调制 (6)6、AWGN信道 (6)7、输出统计 (7)四、程序块设计 (7)1、代码 (7)五、仿真结果分析 (11)1、仿真图 (11)2、结果分析 (12)六、重点研究的问题 (12)七、心得与体会 (12)八、参考文献 (12)一、概述1、背景MIMO 表示多输入多输出。

在第四代移动通信技术标准中被广泛采用，例如IEEE 802.16e (Wimax)，长期演进(LTE)。

在新一代无线局域网(WLAN)标准中，通常用于IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。

MIMO 有时被称作空间分集，因为它使用多空间通道传送和接收数据。

只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署MIMO。

MIMO 技术可以显著克服信道的衰落，降低误码率。

该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖围。

通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。

然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。

MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。

传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，I=1，……，N。

这N个子流由N个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。

多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现最佳的处理。

空间复用mimo信号检测matlab仿真代码空间复用MIMO信号检测技术采用多个天线同时向同一地面接收机发射信号，当接收机进行解调时，需要同时检测多个信号，以实现最大传输速率和最小误码率。

本文介绍了空间复用MIMO信号检测的matlab仿真代码。

1. MIMO信道模型首先，我们需要构建一个MIMO信道模型，代码如下：% MIMO信道模型clc;close all;clear;nTx=4; % 发射端天线数量nRx=4; % 接收端天线数量n=10000; % 发送的数据块数量SNR=20; % 信噪比H=randn(nRx,nTx)+1i*randn(nRx,nTx); % 发送天线到接收天线的信道模型X=randi([0 1],nTx,n); % 发送的数据N=sqrt(0.5/SNR)*(randn(nRx,n)+1i*randn(nRx,n)); % 噪声2. 空间复用技术接下来，我们使用调制方式和空间复用技术对数据进行编码和传输，代码如下：% 空间复用M=4; % 4-QAM 星座图bitsPerSymbol=log2(M);nSymbolsPerTx=floor(nTx/bitsPerSymbol);nBits=nSymbolsPerTx*n*bitsPerSymbol;bits=reshape(X,nTx*n,1);txBits=reshape(bits,bitsPerSymbol,nSymbolsPerTx*n); % 分组txSymbols = qammod(double(txBits'),M,'gray'); % 4-QAMtxSymbols = reshape(txSymbols, nSymbolsPerTx*nTx,n); % 并排放置y=H*txSymbols+N; % 接收的信号y=y(:,1:n);3. 检测算法最后，我们使用几种经典的检测算法来检测接收的信号，比较其性能优劣。