毕业设计（论文）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真.doc

《毕业设计（论文）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业设计（论文）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真.doc（21页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、北京邮电大学基于Matlab的MIMO通信系统仿真班级： 姓名： 学号： 日 期： 目录一、 概述3（1）课设目的3（2）数字通信系统概述3二、 基本原理3（1） MIMO系统理论3（2） MIMO系统模型4（3）分集与复用4三、仿真设计7（1）流程图7（2）主要模块8（3）主要参数11四、程序块设计11（1）结构性和关键语句11信源产生11信道编码11调制11MIMO信道模型12（2）状态检验和性能测试13信源产生13调制14MIMO信道模型仿真17五、不同仿真条件下测试误码性能18六、仿真结果与分析19七、 重点研究问题19八、结论（心得体会）20九、参考文献20一、 概述（1） 课设目的

2、本课程设计的目的是了解移动通信关键技术、了解数字通信系统仿真流程，学会用Matlab实现基本的信道编译码、调制解调等通信模块。学习并实现MIMO空时处理技术，通过本次实践学习和掌握性能分析的思路和方法。（2）数字通信系统概述信道中传输的是数字信号的通信方式称为数字通信，它包括将基带数字信号直接送往信道传输的数字基带传输和经载波调制后在送往信道传输的数字载波传输。对应的通信系统称为数字通信系统。具体的通信流程如上图所示。数字通信具有如下特点:抗特点干扰能力强，无噪声积累；保密性能好；便于组成现代化数字通信网，便于实现多媒体通信和占用信道频带宽。二、 基本原理（1） MIMO系统理论：MIMO（M

3、ultiple-Input Multiple-Out-put）表示多输入多输出。MIMO 的优点是能够增加无线范围并提高性能。MIMO 允许多个天线同时发送和接收多个空间流。它允许天线同时传送和接收。利用MIMO 技术可以提高信道的容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。前者是利用MIMO 信道提供的空间复用增益，后者是利用MIMO 信道提供的空间分集增益。核心思想：时间上空时信号处理和空间上分集相结合。时间上空时：通过在发送端采用空时码实现，如空时分组、空时格码，分层空时码。空间上分集：通过增加空间上天线分布实现。可以把原来对用户来说是有害的无电波多径传播转变为对用户有利。（2） MI

4、MO系统模型： 代表发送天线，代表接收天线。 信道矩阵： 接收矢量：，即接收信号为信道衰落系数发射信号+接收端噪声从上图可以看到，MIMO模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO系统理论一致。发送天线的数目要大于接收天线，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。（3） 分集与复用：根据各根天线上发送信息的差别，MIMO可以分为发射分集技术和空间复用技术。l 发射分集：在不同的天线上发射包含同样信息的信号(信号的具体形式不一定完全相同)，达到空间分集的效果，起到抗衰落的作用典型代表：空时块码（STBC）l 空间复用：在不同的天线上发射不同的信息，获得空间复用增

5、益，从而大大提高系统的容量和频谱利用率典型代表：分层空时码空时块码（STBC）Alamouti提出了采用两个发射天线和一个接收天线的系统可以得到采用一个发射天线两个接收天线系统同样的分集增益。将每个输入字符映射为一个 矩阵，矩阵的每行对应在个不同的时间间隔里不同天线上所发送的符号。在此例中，信源发送的二进制信息比特首先进行星座映射。假设采用4进制的调制星座，有。将从信源来的二进制信息比特，每2比特分为一组（此例中是x1和x2），对连续的两组比特进行星座映射，得到两个调制符号x1,x2。把这两个符号送入编码器，并按照如下方式编码：在第一个发送时刻，符号在天线1上发送出去，符号在天线2上发送出去。

6、第二个时刻，符号在天线1上发送出去，符号在天线2上发送出去。可以看出，两幅发送天线上发送信号批次存在着一定的关系，因此这种空时码是基于发送分集的。两幅发送天线上发送的信号满足正交特性。考虑两个发送天线，一个接收天线的情况：假设接收端可以完全准确地估计出信道的衰落系数和，在接收端采用最大似然估计，从星座中找出一对符号，该符号即最终接收端认为发送端发送的符号。在程序中，其判决式为：其中，是根据信道衰落系数和接收信号进行合并得到的信号。考虑多接收天线的情况：多天线系统中，发送端的编码与传输方案和单接收天线系统一样。只是在接收端的处理变得复杂，需要对不同接收天线上接收到的信号进行合并处理。多接收天线下

7、的判决度量可以通过把各副接收天线上的接受信号得到的判决度量线性合并得到。判决式如下：分层空时码（BLAST）空时编码利用多天线组成的天线阵同时发送和接收。在发送端，将数据流分离成多个支流，对每个支流进行空时处理和信号设计(空时编码)，然后通过不同天线同时发送；在接收端，利用天线阵接收，并经过空时处理和空时码解码，还原成发送数据流。串并变换信道编码器1信道编码器2空时编码调制器1调制器2天线1天线n图1 分层空时码的发射端系统模型在接收端，用多个天线分集接收，信道参数通过信道估计获得，由线性判决反馈均衡器实现分层判决反馈干扰抵消，然后进行分层空时译码，单个信道译码器完成信道译码，分层空时码接收端

8、系统框图如下图所示：信道估计线性判决反馈均衡器空时译码信道译码天线1天线2图2 分层空时码的接收端系统模型最后的系统结构图：三、 仿真设计（1） 流程图利用ML准则进行判决解调，进行维特比译码结束（2） 主要模块 信源产生要求：产生独立等概二进制信源Matlab函数：randsrc() 信道编码利用卷积码来进行信道编码 根据3GPP TS36.212 5.1.3.1的规定，可选取如上所示的卷积码来进行信道编码。卷积码 卷积码与分组码不同，其编码器具有记忆性，即编码器的当前输出不仅与当前输入有关，还跟以前时刻的输入有关。速率R=k/n、存储器阶数为m的卷积编码器可用k个输入、n个输出、输入存储器

9、阶数为m的线性序贯电路实现，即输入在进入编码器后仍会多存储m个时间单元。通常，n和k都是比较小的整数，kn，信息序列被分成长度为k的分组，码字被分成长度为n的分组。当k1时，信息序列无需分组，处理连续进行。值得注意的是，卷积码不像分组码，较大的最小距离和低错误概率不是通过增加k和n实现的，而是通过增加存储器阶数m实现的。卷积码的编码分为两类：前馈和反馈。卷积码的译码可以分成两大类：代数译码的门限译码、概率译码的序列译码与维特比译码。在该数字通信系统中，我们采用的是维特比译码。（1） 最大似然译码： 如果所有码字都是等概率发送,则最佳的译码方法是:收到序列r后,译码器对所有个码字计算条件概率。若

10、某一个似然函数取最大值,则译码器认为码字就是最可能发送的码字这种译码方案称为最大似然译码,它的译码错误概率最小,但复杂性却随码长呈指数增长。在维特比译码中，硬判决时，信道可假设为较理想的二进制对称BSC信道，此时最大似然准则又可等效于最小汉明距离准则；而软判决则常用最大似然准则。在本题中，我们采用的是硬判决。（2）译码算法：它主要由路径度量的“加比选”运算、度量的更新、路径的更新、最大似然路径的回溯等几个过程组成。它不是在网格图上依次比较所有的路径,而是接收一段,计算比较一段,保留最有可能的路径,从而使整个码序列是一个最大似然序列。Viterbi译码算法的步骤可以简述如下: 从某一时间单位j=

11、m开始,对进入每一状态的所有长为j段分支的部分路径,计算部分路径度量。对每一状态,挑选并存贮一条有最大度量的部分路径及其部分度量值,称此部分路径为幸存路径。 j增加1,把此时刻进入每一状态的所有分支度量，和同这些分支相连的前一时刻的幸存路径的度量相加，得到了此时刻进入每一状态的幸存路径，加以存储并删去其它所有路径，因此幸存路径延长了一个分支。 若j .5就可以直接生成01序列。（2） QPSK调制在进行仿真时，最初并不知道Matlab自带的QPSK调制的函数，所以在QPSK调制和解调的时候也花费了很多的时间。在自己编写的过程中，我采用的如下图所示的星座图这样的情况下，错到相邻符号的概率比较小，

12、但是在实际调用程序的时候发现，实际上是采用星座点在坐标轴上的调制方法。（3） MIMO信道模型仿真因为是多天线发多天线收系统，所以要知道h信道矩阵的形式。对于不同的信道，h的形式是不相同的。在实现加性高斯白噪声信道是，认为h的值均为1，而对于瑞利信道，认为信道矩阵是随机产生的参数值。由于考虑到噪声的影响，所以发送信号在通过信道之后，要叠加上噪声。因为通过QPSK调制后的信号时复信号，所以添加的噪声也为复噪声。（4） 输出统计Eb/N0：Eb指的是平均比特能量。Es/N0：Es指的是平均符号能量 N0是指加性噪声的单边功率谱密度 对于误比特率的计算，可以直接调用matlab的自带函数biterr

13、。八、 结论（心得体会）通过两个星期的课程设计，我初步了解了基于MATLAB的MIMO通信系统仿真。两个星期的课程设计过得很快。对于MIMO通信系统，最初我们只是在移动通信课上有所了解，但对于它的整个实现流程实际上是陌生的。在课设开始初期，我也面临无从下手的困境，毫无头绪。后来我根据老师给出的基本流程图，一步步拆解，从最初产生信源，到最终完成两发两收，在这个过程中，我对基于MATLAB的MIMO通信系统仿真有了比较深刻的认识。MIMO 的优点是能够增加无线范围并提高性能。MIMO 允许多个天线同时发送和接收多个空间流。它允许天线同时传送和接收。利用MIMO 技术可以提高信道的容量，同时也可以提

14、高信道的可靠性，降低误码率。前者是利用MIMO 信道提供的空间复用增益，后者是利用MIMO 信道提供的空间分集增益。但是，后来深入了解了我才知道，MIMO不能够克服频率选择性深衰落。所以出现了OFDM和MIMO结合在一起的技术。整个课程设计实际上是贯穿了我们所学的专业知识。其中用到了卷积码的编码与译码，是信息处理与编码的知识，对于QPSK的调制，则是通信原理的知识，而整个两发两收模型的实现，更是用到了上述专业课的思想和方法，可见，要实现一个简单的通信系统都需要这么多门课程的交叉，更不用说进行更进一步的科学研究了。目前，4G技术已经逐渐普及，未来是必要出现更先进的通信技术，但是无论科技如何发展，

15、后来的技术都是对先前技术的改进和突破。只有学好现有的技术，才能够发现其中的缺陷和弊端，才能够找准改进的方向。 通过此次课程设计，我对数字通信系统有了更进一步的认识，对Matlab强大的仿真能力有了深刻的体会。只有静下心来，潜心研究，认真做事，才能达到最后的目标。九、 参考文献1周炯磐，庞沁华，续大我，吴伟陵，杨鸿文，通信原理，北京邮电大学出版社2林云，何丰，MIMO技术原理及应用，人民邮电出版社33GPP TS 36.212 V9.2.0 (2010-06) http:/www.3gpp.org4 5Claude Oestges, Bruno Clerckx, MIMO无线通信，机械工业出版社