【正文】 于橫坐標概率分布39。C bit/s/Hz39。+39。*39。o39。,Capacity,f2,39。 %這里q的最大值是5，如果取更大自己添加plot(Capacity,f1,39。f4=f41(4,:)。f2=f41(2,:)。 f41(q,k)=f41(q,k1)+f4(k)。 elseif q~=1 f41(q,1)=count41(1)/N。 f4=zeros(1,length(Capacity))。 end close(q1)。 for m=1:Nt u=u+log2(1+SNR*c(m)/Nt)。 c=sum(b)。 %瑞利分布信道系數(shù) a=abs(H)。 for i=1:N waitbar(i/N)。MIMO累積分布統(tǒng)計39。)。 Nr=input(39。輸入發(fā)射天線數(shù)目39。Capacity=0:t:30。迭帶次數(shù)39。SNR=10^(SNR_indB/10)。信噪比dB39。)。[5] 吳偉陵,牛凱. 《移動通信原理》.~306 [6] 李立華，王勇，張平.《移動通信中的先進信號處理技術》.北京郵電大學出版社[7] 楊大成 《現(xiàn)代移動通信中的先進技術》.機械工業(yè)出版社 [8] Foschini G J. Layered SpaceTime Architecture for Wireless Communication in a Fading Environment When Using MultiElement Antennas［J］. Bell Labs Technical Journal,1996, 1(2): 41～59. 附錄部分源代碼：1 固定信噪比，天線為變量，MIMO的容量累積分布函數(shù)13t=input(39。五、參考文獻[1] 《分層空時碼檢測算法的研究》，劉寧,李穎,王新梅，(西安電子科技大學綜合業(yè)務網(wǎng)國家重點實驗室,陜西西安710071).[2] （澳）Brabka Vucetic,Jinhong Yuan 著，王曉梅等譯，《空時編碼技術》，機械工業(yè)出版社，2004 年8月，P164P170.[3] 李小文， 第三代移動通信系統(tǒng)、信令及實現(xiàn). 人民郵電出版社，2005。不同的多天線技術使用于不同的通信系統(tǒng)，從發(fā)展的趨勢來看，可以將多種多天線技術有效地組合以適應多種需求。通過實驗仿真，比較了兩種算法的性能和不同天線配置條件下系統(tǒng)的性能，驗證了基于ZF估計算法和MMSE算法估計對同信道干擾和錯誤傳播影響的良好抑制效果，同時可以看出系統(tǒng)天線數(shù)目增大在頻率利用率和誤碼率性能上都具有更大優(yōu)勢。 本文首先推導出了VBLAST系統(tǒng)的系統(tǒng)模型，然后從系統(tǒng)模型出發(fā)，分析了迫零(ZF)檢測算法和最小均方誤差(MMSE)檢測算法的步驟和特點，指出同信道干擾和錯誤傳播是VBLAST系統(tǒng)性能的主要影響因素。四、總結 垂直分層空時碼(VBLAST)是一種性能突出、頻譜利用率高且非常簡便實用的MIMO 系統(tǒng)。通過仿真可以看出VBLAST系統(tǒng)在提高頻譜利用率的同時沒有降低反而提高了系統(tǒng)誤碼率性能，這是應用VBLAST系統(tǒng)的一個優(yōu)點。這是因為多天線條件下系統(tǒng)有分集增益，并且隨著天線數(shù)目的增加，分集增益越大，系統(tǒng)性能改善越明顯。 為了比較多天線系統(tǒng)的優(yōu)勢，下面在不同接收天線和發(fā)送天線的條件下，對采用了ZF估計和MMZE估計的算法性能進行了仿真。ZF算法和MMSE算法的性能仿真如下： 圖2 ZF算法和MMSE算法性能比較 從圖2中可以看出MMSE算法在同樣的條件下的性能要優(yōu)于ZF算法，這與前面分析中提到的MMSE估計考慮了天線接收信號的信噪比有關。三、算法仿真及分析 以上分別討論了VBLAST系統(tǒng)的兩種檢測算法，下面對這兩種算法進行了仿真?？梢宰C明第i 步中待檢信號的信噪比表示為 （18）其中表示估計矩陣的第j行。因此,為了降低錯誤傳播的影響,如果采用一種選擇檢測方法,每次檢測錯誤概率最小的信號,則對后面檢測過程中的錯誤傳播達到最大程度的抑制,有助于提高系統(tǒng)的總體性能。由此看出，判決反饋的方法不是一次估計出向量的全部分量，而是估計出一個，消去一個，使得下個待檢測信號的同道干擾減少一個，而用于估計的接收信號數(shù)量不變，從而實現(xiàn)了類似于多天線接收分集的效果。采用順序檢測的方法,可以從第一個或最后一個分量開始。 （13）將(2)式代入上式可得： （14）由此式可以得出MMSE檢測算法的系數(shù)矩陣為： （15）從式(14)可以看出MMSE估計矩陣考慮到了噪聲對接收信號影響的大小。. MMSE檢測算法 該算法的目標函數(shù)是最小化發(fā)送信號矢量x與接收信號矢量線性組合WHr之間的均方誤差，即 (12)(12)式中的W是的線性組合系數(shù)矩陣。所以改進的算法如下： 設S=｛s1,s2...snT｝為自然數(shù)｛1,2...nT｝的某種排序。 迫零算法迫零算法的目的是：首先檢測從某一層的發(fā)送信號，然后從其他層中抵消這一層信號造成的干擾，逐次迭代，最后完成信號的檢測。分層空時碼