一个MIMO系统的MATLAB的仿真程序

《Channel Estimation for Gigabit Multi-user MIMO-OFDM Systems MIMO-OFDM Systems》为国外一博士论文，内附详细MATLAB代码。文章结构如下： 1 An Introduction to MIMO-OFDM Systems 3 1.1 Predicting the Emerging and Future Wireless Communications Technologies . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . 4 1.2 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 The MIMO-OFDM System Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4 The MIMO-OFDM Air Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.1 IQ Constellation Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.4.2 Digital multitone/multi-carrier modulation . . . . . . . . 17 1.4.3 Maximum Likelihood Detection . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 The MIMO-OFDM Mapping/De-mapping Function . . . . . . . 23 1.5.1 Space-Frequency Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.5.2 Spatial Multiplexing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.6 Multi-user MIMO-OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.7 Research Objectives of the Thesis . . . . . . . . . . . . . . .31 2 The Wireless Channel 33 2.1 Multipath Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.2 Tapped-Delay-Line System Model . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.2.1 Statistical Model of a Multipath Channel . . . . . . . . . 41 2.2.2 Bandlimited transmission . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.2.3 Rayleigh Fading Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.3 Saleh-Valenzuela channel Model . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.4 Correlation of the channel gain parameters of MIMO antennas . 55 2.5 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3 Coherent Detection for MIMO-OFDM Systems 61 3.1 OFDM Equalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.2 SISO-OFDM Channel Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.2.1 One Dimensional Channel Estimation . . . . . . . . . . . 70 3.2.2 Two Dimensional Channel estimation . . . . . . . . . . . 73 3.3 MIMO-OFDM Channel Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.3

5G 具有很多关键技术，包括控制与转发分离技术、多元场景接入技术、移动 边缘计算技术 MECC、按需组网技术、大规模 MIMO 技术以及无线自组织网络 MESH 技术等。这些关键技术促成了 5G 的很多优势，例如控制转发分离技术使 得 5G 接入灵活，时延较低；移动边缘 MECC 技术使得 5G 时延较低；网络切片 等组网技术使得 5G 业务拓展性较好等等。 5G 网络技术能够作为新一代物流行业的重要技术支撑，主要由于其具备具 有以下优势：高速度数据传输、传输低时延、海量接入特性、按需组网、移动边 缘计算、网络泛在能力高、功耗低、传输安全性高。在 5G 的推动下，一方面核 心技术例如人工智能、大数据与云计算、物联网以及区块链技的产品可以快速落 地为新一代物流服务；另一方面，物流架构中引入 5G 作为关键传输层技术，由 于其无缝接入特性使得其他通信技术的业务可以被有效接入和融合。 5G 在新一代物流行业中有很多应用场景，比较常见的是全自动化运输、智 能仓储还有增强现实应用等等。全自动化运输包括无人车快递运输、无人机配送 等等，因为 5G 的低时延特性，这类场景在新一代物流中很常见；智能仓储场景 得益于 5G 的海量接入特性，大量物联网设备将被无缝接入仓储环境中，形成智 能分拣、无人仓储以及智能佩戴等等应用；增强现实技术实现的场景包括协助员 工完成分拣，协助快递员识别门牌号等等。这些应用场景对于上游企业和广大用 户可以体验到更高的服务质量，当然需要企业投入更多的硬件资源，国家制定更 加合理的法律约束，例如自动化驾驶相关的交通法规

MIMO信道估计

MIMO系统检测性能仿真程序示例,matlab实现，可更改收发天线数。

这是 LTE MIMO 空间复用 Simulink 模型的首批方法之一。 它基于 Turbo 编码、16-QAM、OFDM 和导频。 您可以选择瑞利信道的参数和AWGN信道中的噪声， 然后您可以观察信号频谱和星座中的变化。 另外，获得BER。 我开发了一些基于 QPSK 和 16QAM 的额外 SISO 模块：检查http://behindthesciences.com/useful-links/ltesimulinkmodel 正如我最初提到的，这是一种方法，我想开发标准中指定的模型。 为 Turbo 代码配置了一些全局参数。 如果你想让我寄给你自动加载它们的配置文件，请联系我：natalia.mmingo@gmail.com 谢谢！ 娜塔莉亚（behindthesciences.com）

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难点，提出了一种低复杂度混合预编码方法。首先基于奇异值分解，构造初始射频(RF)预编码矩阵，然后构造数字预编码矩阵。进而将残差矩阵最大左奇异矢量构造的矢量添加到RF矩阵的最后一列，以更新初始RF矩阵。经过多次迭代，从而形成最终RF预编码矩阵。最后基于最小二乘准则设计数字预编码矩阵。理论分析和仿真结果表明，相比于基于正交匹配追踪(OMP)算法的混合预编码设计方法，该方法在计算复杂度大幅下降的同时，其性能远远优于基于OMP算法的混合预编码方法，同时在数据流数相对较小时，其性能接近最优的全数字预编码设计方法。

大规模MIMO天线系统中，基站覆盖范围内的多个用户可以在同一时频资源上 与基站同时通信，既能充分利用大规模天线配置带来的空间自由度，提高空间 复用和多址能力，又能利用大规模天线带来的分集增益和阵列增益，提高用户 与基站通信的可靠性和功率效率。传统MIMO天线设计不能同时满足空间增 益、空间复用和波束赋形应用。采用天线块结构，将波束赋形阵列作为大规模 MIMO天线的天线块，在块间实现空间增益和空间复用，利用块中阵列实现波 束赋形，可使大规模MIMO天线实现其所具有的所有功能。

此代码是基于MATLAB的信道容量仿真分析，通过改变代码中N、M的值，即改变发射和接收天线的数量得到信道容量的仿真分析

该工具允许使用MIMO系统的复杂频率响应函数（FRF）来识别模态参数，特征频率，模态阻尼因子和模态残差。 通过基于fft的法向方程的快速实现来解决最小二乘问题，以提高算法的效率。 该算法基于 -使用离散时间z模型估计特征频率和模态阻尼的线性平方复数频率估计器（LSCF）。 -最小二乘频域估计器（LSFD），用于估计模态残差。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 然后可以自动解释稳定化图表。 该文件夹包含： -基于数字4自由度系统（omg.mat，FRF_tot.mat）的文件示例（file_example.m）。 -函数time2frf.m允许以.txt格式加载时间数据（时间，输入，输出），并返回复数FRF和固有频率矢量。 -函数select_frf.m允许在指定频率范围内选择FRF的一部分。 -函数lscf.m使用稳定度图表在指定的