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2.部分仿真图预览
3.算法概述
在无线通信中。 无线信道由各种类型的损伤组成，例如延迟扩展、衰落和多普勒扩展等。信道中的多径传播引入延迟扩展，导致 ISI、ICI等等问题，在信号接收端，我们需要进行均衡以减少失真，减轻 ISI 和噪声的综合影响。 因此为了恢复原始信号，使用滤波器，常用基本的滤波器有破零（Zero Forcing，ZF） 和最小均方误差（ Minimum Mean Square Error，MMSE）算法。ZF算法使用一个加权矩阵W消除信道的干扰，根据估计的信道响应H初始化矩阵W,其中x表示发送的信号,，h表示信道冲击响应，H是估计的信道冲击响应，z表示恢复的信号。
MIMO桌接收的时候，把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题，MRC（Maximal Ratio Combining，最大比合并）是偏心信号，ZF（Zero Foring，迫零）是偏心干扰消除（即最小化干扰，使得干扰接近0），MMSE（Minimum Mean Squared Error，最小均方误差）是将两者折中。
4.部分源码
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errZF=0;
errZF_DFE=0;
ro=10^(snr(bi)/10);
for n=1:No_uncode
S_out=[]; % Symbol stream output_estimate
S_in = randsrc(mTx,1,xcodebook)+ i*(randsrc(mTx,1,ycodebook)); % Symbol stream input
S_in1=S_in/sqrt(Es);
noise=(randn(nRx,1)+i*randn(nRx,1))/sqrt(2);%Get noise
uncode_H=(randn(nRx,mTx)+i*randn(nRx,mTx))/sqrt(2);%Get Rayleigh channel
y=sqrt(ro/mTx)*uncode_H*S_in1 + noise; % At receiver
%Demodulate via ZF Equalizer
G_ZF = sqrt(mTx/ro)*pinv(uncode_H);
S_out=sqrt(Es)*G_ZF*y; % Symbol out of equalizer
% Decoder
for ii=1:mTx % detector
[o,a(ii)]=quantiz(real(S_out(ii)),partition,xcodebook);
[o,b(ii)]=quantiz(imag(S_out(ii)),partition,ycodebook);
end
S_out_dec = a + i*b;
err_real= sum (real(S_out_dec)~=real(S_in.'));
err_imag= sum (imag(S_out_dec)~=imag(S_in.'));
errZF=errZF+err_real+err_imag;
%End ZF only
%ZF-DFE or V-Blast ----------------------------------------------------------------
H=uncode_H;
r=sqrt(Es)*y;
G=sqrt(mTx/ro)*pinv(H);
for j=1:mTx %i loop
for J=1:mTx
n(J)=(norm(G(J,:)))^2;
end
for t=1:j-1
n(k(t))= Inf;
end
[ Y,I]=min(n);
k(j)=I;
w=G(I,:);
yy=w*r;
[ o,n1]=quantiz(real(yy),partition,xcodebook);
[ o,n2]=quantiz(imag(yy),partition,ycodebook);
b(I)=n1+i*n2;
r=r-sqrt(ro/mTx)*H(:,I)*b(I);
H(:,I)=0;
G=sqrt(mTx/ro)*pinv(H);
end % end i loop
err_real= sum (real(b)~=real(S_in.'));
err_imag= sum (imag(b)~=imag(S_in.'));
errZF_DFE=errZF_DFE+err_real+err_imag;
...................................................
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