迫零算法matlab代码描述 这是Price Weller Pinkel（PWP）海洋混合层模型的Python实现。 该代码基于PWP模型的MATLAB验证，该模型最初由（美国罗德岛州）编写，后来由Byron Kilbourne（华盛顿大学）和Sarah Dewey（华盛顿大学）进行了修改。 有关模型背后理论的详细描述，最好的资料是介绍该模型的原始论文。 ;中提供了对该算法的简短介绍。 谷歌搜索可能会产生更好的来源。 此处提供的代码在功能上与其等效的MATLAB类似（请参见matlab_files / PWP_Byron.m ），但是我对代码的组织和流程进行了重大更改。 一个很大的不同是该代码分为两个文件： PWP.py和PWP_helper.py 。 PWP.py包含PWP模型的核心数值算法，并且主要是原始MATLAB代码的逐行转换。 PWP_helper.py包含帮助程序功能，以促进模型初始化，输出分析和其他杂项任务。 在此实现中引入了许多这些功能。 免责声明：我将python翻译作为个人练习，因此建议您在将其用于个人用途之前彻底检查该代码。 如果遇到任何问题，请随时在下面留下注释

迫零算法在室内可见光通信中的应用研究，陈永生，宫芳，在本文中，我们建立了一个使用白光LED的室内可见光无线通信系统。这些LED不仅用来照明，而且还用来组建无线通信系统。首先我们建立

通信中的迫零检测、串行干扰消除、排序串行干扰消除

为了进一步减少多用户MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）下行传输系统的误码率，提出了正则块对角化迫零矢量预编码设计（RBD-ZF-VP）。该方法利用正则块对角化预编码（RBD）和矢量预编码（VP）的优点，在原有MIMO系统RBD预编码的基础上，将RBD预编码的矩阵转变成信道等价矩阵，然后利用迫零（ZF）准则求出VP的扰动矢量，再将扰动矢量加到原有信号上构成新信号向量，接着对新信号向量进行处理。仿真结果表明，该方案支持多用户多天线MIMO传输系统，与传统的块对角化（BD）预编码和RBD预编码相比，有效地提升了系统性能，具有显著的系统误码率性能优势。

MIMO系统中的迫零算法

迫 零 算 法 的 特 点 特点1：需要预先知道无线信道的特性，而且不可用于均衡信道特性变化的无线通信系统。 特点2：计算过程中需要求矩阵的逆，这使得迫零算法在设计阶数较大的均衡器时速度较慢。 特点3：有限阶迫零均衡器不能完全消除码间干扰；随着迫零均衡器阶数N的增加，均衡效果应该越来越好；当 时，理论上可以完全消除多径传输所引起的码间干扰。 特点4：如果迫零均衡器的抽头系数中存在某些较大值，可能导致在均衡过程中对噪声过分放大，致使均衡效果下降。

[最新]时域平衡“迫零算法”的完成.doc

讨论多个（两个）发射天线和多个（两个）接收天线导致形成 2x2 多输入多输出 (MIMO) 信道的情况。 我们假设信道是平坦衰落瑞利多径信道，调制是 BPSK。 使用的均衡方案是迫零。 正如预期的那样，在瑞利信道中使用 BPSK 调制的 2×2 MIMO 系统的模拟结果显示了在瑞利信道中 BPSK 调制的 1×1 系统中获得的匹配结果。 有关 2x2 MIMO 信道中迫零均衡的更多理论描述，请查看http://www.dsplog.com/2008/10/24/mimo-zero-forcing/

零强制均衡器 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 该程序是Matlab中的零强制均衡器的实现和误码率的计算。 理论 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 考虑具有频率响应F（f）的信道，令均衡器的频率响应为C（f）。 均衡器的构造必须使C（f）= 1 / F（f）。 当在均衡器末尾接收到信号时，由于C（f）F（f）= 1，所以消除了信道噪声。 方法 该项目中使用的软件是MATLAB。 将产生随机噪声信号，该噪声信号将被视为信道噪声。 将确定信道噪声的频率响应，并将其通过迫零均衡器，并计算BER。 算法 •以位数或符号为输入•通过以0等于N的概率生成0,1来完成输入初始化•将调制技术选择为fsk，bpsk和qpsk•噪声作为高斯白噪声，通过瑞利添加0dB方差通道•完成信号的均衡•完成误差的计算•模拟的BER

迫零均衡器是一种线性均衡器，用于%combat ISI（符号间干扰）。 此代码是一个演示使用 MatLab 工具简单实现零迫均衡器。 % 一个典型的通道是离散域中的模型： %%%%%% y[n]=h[n]*x[n]+z[n] % 其中 y[n] 是通道输出，x[n] 是通道输入，h[n] 是通道% 脉冲响应，z[n] 是 AWGN 噪声 % 我们可以将信道转换为频域，如下所示： % Y(f)=H(f)X(f)+Z(f) % 迫零均衡器将 Y(f) 乘以 inv(H(f)) % inv(H(f))Y(f)=X(f)+inv(H(f))Z(f) % 因此我们基本上获得了一个 ISI 免费频道。 % 缺点是噪点增强