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用于OFDM注水功率分配，以及MIMO-ofdm算法等

MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现pdf（包括matlab代码）没有缺胳膊少腿的，放心食用。 作为研究生导师的工具人，找出来的资料必须记录上！

本资源为基于空时分编码的MIMO-OFDM的通信系统的仿真，调制解调技术采用了OFDM技术，并且设置了多个发射机和接收机。代码可以正常运行，最后得出该系统的误码率，本人跑过，可以出图。

这是一个基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统的仿真设计。此系统包括QPSK调制解调，IFFT调制，空时编解码，基于训练符号的信道估计等通信模块。

用于研究mimo-ofdm信道估计的文献资料，此资料涵盖了多种信道估计的导频结构，信道估计算法等关键技术。

在本文中，我们研究了多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）系统中的信道频率响应（CFR）矩阵和干扰加噪声协方差矩阵（ICM）估计，以抑制同信道干扰在接收方。 我们采用最小二乘准则执行初始CFR估计。 然后，我们在时域中估计干扰加噪声的自相关函数，而不是直接在频域中估计ICM。 自相关函数估计包括两个步骤。 首先，我们给出了残差样本自相关函数（SAFR）的期望与真实自相关函数之间的内在关系，该函数实际上是线性变换。 基于此，我们提出了一种补偿方法。 当导频OFDM符号数量小时，这种补偿将带来显着的性能提升。 其次，由于不能保证补偿后的SAFR是自相关序列（ACS），这会使获得的ICM损失具有正半确定性质，因此我们利用半定值编程（SDP）来找到最接近补偿后SAFR的ACS。 SDP以其双重形式解决，从而大大降低了复杂性。 最后，估算的ICM被重新利用以修改CFR估算。 估计的CFR和ICM在应用于干扰抑制合并接收机中时，表现出出色的干扰抑制性能。

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.

在MATLAB上实现扩展的SCM信道模型 clc;clear; scmpar=scmparset; linkpar=linkparset(6); % 10 links %linkpar.MsVelocity=0; scmpar.NumMsElements=2; scmpar.NumBsElements=2; antpar=antparset; [H delays out]=scm(scmpar,linkpar,antpar); % Initialize the parameters NumLoop = 90;%帧长 carrier_count=80;%子载波个数 carriers=1:carrier_count; NumSubc = 128;%IFFT和FFT的点数 NumCP =8;%循环前缀 NT=20 ; %导频之间的间隔,块状导频 Np=ceil(NumLoop/NT)+1;%导频数 %加1的原因：使最后一列也是导频 delta_t = out.delta_t; f_sym = 3.84e6; % sample frequency osr = floor((1/f_sym)/scmpar.DelaySamplingInterval); % over sample rate ts = 1/(f_sym*osr); % sample time_step

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。