[½»Á÷] ¡¾ÇóÖú¡¿VBLASTϵͳµÄIPICËã·¨µÄÁ÷³Ì

Çë½Ì¸ßÊÖ°ïæÓÃmaltab±à³Ì£¬ÒÔϸø³öÁËËã·¨µÄÁ÷³Ì£¡Ð¡µÜ¼±ÐèÓ㡸÷λÐÐÐк㬰ï°ï棡СµÜÏÈÔÚ´Ëл¹ýÁË£¡ Ö»Òª´ó¼Ò¶ÔvblastϵͳµÄzf,mmseËã·¨Á˽âµÄ£¬»ù±¾ÉϱäÁ¿ÊÇÒ»Öµģ¬Ö»ÊÇ´¦Àí¸ÉÈŵĹý³Ì²»Í¬¡£ ¸÷¸ö±äÁ¿»ù±¾ÊÇÒ»Öµģ¡ ÒÔÏÂÊÇzf_osucºÍmmse_osucËã·¨µÄ³ÌÐò£¬Çë¸÷λ²Î¿¼ÒÔÏ£¡ ÎÒÖ»Ðè×ö2·¢2ÊÕµÄIPICËã·¨µÄÐźżì²â£¡ function [BER]=vblast(Num,alg,modulation,corr,alpha) %************************************************************************** % This program implements vblast using perfect channel estimation for a 2x2 % system. % z=vblast(Num,alg,modulation,corr,alpha) where % Num-> number of runs % alg -> algorithm.Choose from 'ZF' (for zero-forcing),'MM'(MMSE % estimation),'ML'(maximum-likelihood decoding) % modulation -> 'BPSK,'QPSK','16QAM','64QAM' (Note: for 'ML' algorithm only % BPSK and QPSK exist and that too only for 2x2 configuration, as otherwise % run time is too high. % corr -> 1 for correlation at the receiver, 0 for no correlation % alpha -> correlation coefficient value from 0 -> 1 and 0 in case corr =0; % EXAMPLE: vblast(1000,'ZF','QPSK',1,0.5)plots ZF curve for QPSK with 0.5   % correlation coefficient at the receiver using 1000 Monte Carlo runs %************************************************************************** clc; close all; % identify bits for each type of modulation switch modulation        case 'BPSK'         BITS=1;              case 'QPSK'         BITS=2;     case '16QAM'         BITS=4;     case '64QAM'         BITS=6; end % define SNR range EbNo=[0:1:10]; %define plotting axis SNR_axis=[]; BER_axis=[]; %set initial count idx=1; %define numbers of antennas M=2;%rx antennas N=1;%tx antennas %parameters for wait bar h = waitbar(0,'Please wait...'); wb=6.25; %clear BER register BER=[]; %commence SNR loop for SNR=EbNo     errors=0; %define standard deviation, sigma,  for noise          sigma=0.5/(sqrt(N)*10^(SNR/10));         for iter=1:Num %commence iteration loop %define a random Rayleigh channel                         H=(randn(M,N)+j*randn(M,N))/sqrt(2); %exercise correlation option, if any             if corr                 R=chol([1 alpha;alpha 1]);%cholesky factor of correlation matrix, i.e. 'R' square root of correlation matrix                 H=R*H; % R^0.5 *H -> correlation at receiver             end             H_save=H;%assign H to unalterable value % modulated input data             tx_bits=randn(N,BITS)>0;                temp1=[];                 for i=1:N                        d1=tx_modulate(tx_bits(i,,modulation);                     temp1=[temp1; d1];                 end             d=temp1; %AWGN noise                              AWGN_noise = sqrt(sigma)*(randn(M, N)+j*randn(M, N)); %receiver signal vector added to AWGN noise                         r = (H_save*d)/sqrt(N) + sqrt(sigma)*(randn(M, 1)+j*randn(M, 1)); %Zero-forcing algorithm                         if alg=='ZF' %initialization                 G=pinv(H);                 [gk k0]=min(sum(abs(G).^2,2));                            for m=1:N     % This FOR loop determines the ordering sequence k1 and determines the 'a' matrix.                                   %This is just one run,i.e. one for each H matrix.                                                %The 'a' matrix is automatically sorted as [a1 a2...aM]                         k1(m)=k0;                         w(m,=G(k1(m),;                         y=w(m,*r;                         a(k1(m),1)=Q(y,modulation);                         r = r - a(k1(m)) * H_save(:, k1(m));                            H(:,k0)=zeros(M,1);                         G=pinv(H);                     for t=1:m                         G(k1(                         t),=inf;                         endm                     [gk k0]=min(sum(abs(G).^2,2));                 end %MMSE algorithm                            elseif alg=='MM'   %initialisation                     G=inv(H'*H+N/(10^(0.1*SNR))*eye(N))*H';                     [gk k0]=min(sum(abs(G).^2,2));                                     for m=1:N     % This FOR loop determines the ordering sequence k1 and determines the 'a' matrix.                                     % This is just one run,i.e.one for each H matrix.The 'a' matrix is automatically sorted                                   % as [a1 a2...aM]                                   k1(m)=k0;                         w(m,=G(k1(m),;                         y=w(m,*r;                         a(k1(m),1)=Q(y,modulation);                         r = r - a(k1(m)) * H_save(:, k1(m));                            H(:,k0)=zeros(M,1);                         G=inv(H'*H+N/(10^(0.1*SNR))*eye(N))*H';                         for t=1:m                             G(k1(t),=inf;                         end                         [gk k0]=min(sum(abs(G).^2,2));                     end                       %count errors                if BITS==1 %for BPSK modulation                 errors(iter) =  sum((sign(real(a))~=sign(real(d))));             else %for QPSK,16QAM and 64QAM modulations                 errors(iter) =  sum((sign(real(a))~=sign(real(d))) | sign(imag(a))~=sign(imag(d)));             end         end %end of iteration loop Loop     BER(idx)=sum(errors)/(Num) ; % Calculate BER after completion of 'Num' runs     SER(idx)=BER(idx)*BITS; %calculate symbol error rate     idx=idx + 1; %increment count     waitbar(wb/100);     wb=wb+6.25;%increment wait bar end %end of SNR loop close(h);%terminate wait bar SNR_axis=EbNo; BER_axis=[BER_axis BER]; SER_axis=SER; %plot BER semilogy(SNR_axis,BER_axis,'b-'); xlabel('SNR [dB]'); ylabel('BER'); legend('') %title('BER Plots'); %hold; %plot SER semilogy(SNR_axis,SER_axis,'b-o'); axis([0 10 1e-4 1]); grid on; legend('BER','SER'); hold off; if alg=='MM'     alg='MMSE' end str=['VBLAST System-' '2x 2 ' alg ' Algorithm with ' modulation ' Modulation']; set(gcf,'NumberTitle','off'); set(gcf,'Name',str); grid on [ Last edited by aaaa4564 on 2009-6-28 at 21:18 ]

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