为了提高正交空时分组码的MIMO系统性能，提出了采用预编码的空时分组码信号检测方案，该方案在发射端将正交分组编码和预编码矩阵相结合，在接收端采用MMSE均衡译码算法。分析了最小均方误差（MMSE）均衡译码算法和最大似然（ML）译码算法，将此两种算法的性能与最大比值合并（MRC）的性能进行了仿真和比较。仿真结果表明，MMSE算法与ML算法性能相比在误比特率为10-5时有约0.5 dB的增益。

基于matlab的完整的数字通信系统仿真

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对MIMO系统中的空时编码性能分析，本文档是对空时分组码（STBC）的性能仿真,alamouti码

基于典型的多输入—多输出无线通信系统，推导了在瑞利衰落信道下正交空时分组码的瞬时接收信噪比和抗噪声性能的一般表达式，并在MATLAB环境中对不同发送天线、接收天线、调制方式、传输速率下正交空时分组码的误码率性能进行了仿真与结果比较分析，得出误码率性能与分集增益、编码速率、比特传输率和调制方式存在内部关联。

最大似然均衡是在使用线性空时编码的 MIMO 系统中估计传输符号的最佳方法（有关理论背景，请参见参考文献 [1]）。 请注意，对于高阶调制，ML 解码的计算成本可能很高。 zip 文件包含三个 m 文件。 - space_time_coding.m（执行时空编码） -coherent_ML_receiver.m（执行ML均衡） - one_shot_ML_equalizer.m（显示示例） 要使用这些文件，请将这三个文件解压缩到同一文件夹中。 然后，在 matlab 命令窗口中调用脚本 one_shot_ML_equalizer。 请参阅文件 space_time_coding.m 以获取支持的 STBC 列表。 参考： [1] EG Larsson，P.Stoica。 《无线通信的空时分组编码》，剑桥出版社，2003

线性分组码： 一个线性分组码的生成矩阵G,相应的系统生成矩阵Gs，一致校验矩阵为Hs。求其线性分组码.

线性分组码 fpga 7_4汉明码编码程序 verilog

在通信系统中，由于信道存在大量的噪声和干扰，使得经信道传输后的接收码与发送码之间存在差异，出现误码。在数字通信系统中常采用差错控制信道编码技术，以此来减少传输过程的误码，提高数字通信系统的传输质量。

来自“无线通信时空块编码：性能结果”的描述，作者：V.Tarokh、H.Jafarkhani、R.Calderbank 空时分组码为使用多个发射天线在瑞利衰落 (MIMO 衰落) 信道上的传输提供了一种新范式。 使用空时分组码对数据进行编码，并将编码后的数据分成 n 个流，这些流使用 n 个发射天线同时发射。 每个接收天线处的接收信号是受噪声干扰的 n 个发射信号的线性叠加。 最大似然解码是通过对从不同天线传输的信号进行解耦而不是联合检测以简单的方式实现的。 这使用了空时分组码的正交结构，并给出了一个最大似然解码算法仅基于接收端的线性处理。 空时分组码由 ap*n 传输矩阵定义。 矩阵的条目是线性组合变量 x1,x2,...xk 及其共轭。 发射天线的数量是n。