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包含Matlab源码的空时分组编码MIMO-OFDM通信仿真.zip

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简介：
该资源提供了一套基于Matlab的空时分组编码（STTC）与正交频分复用（OFDM）结合的多输入多输出（MIMO）系统仿真源码，适用于无线通信领域的研究和教学。 版本：MATLAB 2019a 领域：通信 内容：基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信仿真，包含Matlab源码.zip文件。 适用人群：适用于本科、硕士等层次的教学与研究学习使用。

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  • 包含Matlab源码的空时分组编码MIMO-OFDM通信仿真.zip
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    该资源提供了一套基于Matlab的空时分组编码（STTC）与正交频分复用（OFDM）结合的多输入多输出（MIMO）系统仿真源码，适用于无线通信领域的研究和教学。 版本：MATLAB 2019a 领域：通信 内容：基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信仿真，包含Matlab源码.zip文件。 适用人群：适用于本科、硕士等层次的教学与研究学习使用。
     
  • 基于空时分组编码的MIMO-OFDM通信系统的仿真（附带Matlab源码）.zip
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    本资源提供了一种基于空时分组编码的MIMO-OFDM系统仿真实现方法，包含详细的理论介绍及Matlab代码，适用于无线通信技术的研究与学习。 版本：matlab2019a 领域：通信 内容：基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统仿真，包含Matlab源码（文件名为：基于空时分组编码MIMO_OFDM通信系统仿真含Matlab源码.zip） 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于空时分组编码的OFDM-MIMO系统误码率Matlab仿真及操作录像
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    本项目利用Matlab软件对基于空时分组编码（STTC）的正交频分复用-多输入多输出（OFDM-MIMO）系统的误码性能进行了仿真，并录制了操作过程。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：OFDM+STBC+MIMO 内容：基于空时分组编码的OFDM+STBC+MIMO通信系统的误码率MATLAB仿真。输出四个天线的MIMO系统误码率。 注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可参考视频录像。
     
  • 基于STBC空时分组码的MIMO-OFDM-QPSK通信链路误码率Matlab仿真，含操作录像及代码中文注释
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    本项目通过MATLAB仿真研究了在MIMO-OFDM系统中采用QPSK调制和STBC技术对通信链路性能的影响，并提供详细的操作视频与注释清晰的代码。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：MIMO-OFDM-QPSK 3. 内容：基于STBC空时分组码的MIMO-OFDM-QPSK通信链路误码率MATLAB仿真。STBC是一种多天线通信编码技术，通过在多个发射天线上对数据进行编码来实现天线分集和空间复用。在STBC中，每个符号会在多个发射天线上发送以增加信号的可靠性。一个常见的示例是Alamouti编码，在这种编码方式下，两个发射天线的数据会交错地在不同时间步发送，以便接收端能够实现分集。 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须与程序所在位置一致，具体可以参考视频录像中的说明。
     
  • 基于空时分组编码的MIMO-OFDM通信系统仿真设计及QPSK调制解调实验研究
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    本研究聚焦于MIMO-OFDM系统的仿真实验，特别关注空时分组编码技术，并进行了QPSK调制解调的实际操作测试。 **基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统** 多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统是现代无线通信技术的重要组成部分，它显著提高了系统的传输效率与可靠性。该系统利用多个天线在空间和频率上同时进行数据传输，从而实现更高的数据速率及更强的抗干扰能力。本段落将详细介绍MIMO_OFDM通信系统的相关知识，并重点讨论空时分组编码与QPSK调制解调的应用。 **1. MIMO系统** MIMO技术借助于空间多样性的优势，在同一频谱资源上发送多个独立的数据流，通过在发射端和接收端配置多根天线使信号沿不同路径传播。这样即使是在存在多径衰落的环境下也能确保传输稳定性。常见的MIMO类型包括空间复用（SM）、空间分集（SD）及空时编码（STC）等。 **2. OFDM技术** OFDM是一种高效的数字调制方法，它将高速数据流分解为多个低速子载波，并在不同频率上独立传输这些子载波。这种方法能够有效对抗多径衰落和频率选择性衰落，同时通过循环前缀（CP）减少符号间干扰（ISI）。 **3. 空时分组编码** 空时分组编码（STBC）是MIMO系统中常用的编码策略之一，它在多个天线上发送经过编码的信号以利用空间相关性提高接收端信噪比。除了提供空间分集增益外，STBC还能实现额外的编码增益并改善系统的误码率性能。 **4. QPSK调制解调** 四相相移键控（QPSK）是一种广泛使用的数字调制方式，在同一载波上同时传输两个比特。每个可能的相位对应一组特定的二进制数值组合。在MIMO_OFDM系统中，QPSK常用于子载波调制，因为它具有较高的频谱效率和相对简单的实现。 **5. 仿真设计与实验** 基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统的仿真设计通常包括以下步骤： - **信道模型设置：** 如Rayleigh或Rician衰落信道。 - **调制编码：** 设置QPSK调制，并应用STBC编码规则。 - **多径传播模拟：** 模拟信号在不同路径上的传输情况。 - **接收端处理：** 包括信道估计、均衡、解调和解码等步骤。 - **性能评估：** 通过误比特率（BER）和误符号率（SER）指标衡量系统表现。 基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信技术是一个复杂但高效的方案，涵盖了理论与实践多个方面。结合QPSK调制及空时编码能在有限频谱内实现高数据传输速率并保证强大的通信性能。进行仿真设计和实验有助于深入理解这些概念，并进一步优化系统功能。 在实际应用中，此类系统被广泛应用于4G、5G移动通讯网络以及Wi-Fi等无线标准之中。
     
  • MIMO空时分组编码技术
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    MIMO空时分组编码技术是一种利用多天线系统提高无线通信性能的方法，通过复杂的信号处理实现数据传输速率和可靠性的提升。 文章阐述了STBC的基本原理，并通过比较不同数量的收发天线对系统性能的影响进行了分析。
     
  • 基于MIMO-OFDM系统的空时编码技术仿真研究
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    本研究聚焦于MIMO-OFDM系统中的空时编码技术，通过详尽的仿真分析，探讨其在无线通信领域的性能优化与应用潜力。 本段落介绍了MIMO技术和OFDM的基本原理，并探讨了如何将两者的优势结合起来应用于未来的移动通信系统之中，这将成为未来移动通信中的关键技术之一。文章还讨论了空时编码技术在MIMO-OFDM系统中的应用情况，并通过仿真表明，OFDM技术能够利用FFT变换将频率选择性的多径衰落信道转化为多个平坦的衰落信道，从而使得空时编码技术的应用不再受限于平坦信道条件的要求。
     
  • MIMO-OFDM MATLAB仿真代码
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    本项目提供一套基于MATLAB的MIMO-OFDM系统仿真代码，用于研究和教学目的。代码详细展示了从信号生成到接收处理的全过程。 关于MIMO_OFDM的MATLAB仿真代码。该代码可以运行。
     
  • 基于MATLAB的OFDM-QPSK水声通信仿真（包含误码率分析及源码）【3695期】.zip
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    本资源提供了一套使用MATLAB实现的OFDM-QPSK水声通信系统仿真工具，包括详细的误码率分析和完整源代码。适合科研与学习参考。 用户海神之光上传的代码均可运行并亲测可用，只需替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内包含主函数main.m以及调用其他m文件的子程序；无需额外编写运行结果效果图；2、所需Matlab版本为 2019b；若遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助；3、操作步骤如下：将所有文件放入当前工作目录中，双击打开main.m 文件，并点击运行直至程序结束以获得最终结果；4、关于仿真咨询的需求如需进一步服务，可私信博主或者参考博客文章中的联系方式。具体包括以下内容： 4.1 提供博客或资源的完整代码； 4.2 复现期刊或文献中提到的研究成果； 4.3 定制Matlab程序以满足特定需求； 4.4 探讨科研合作机会。 涉及的技术领域有：功率谱估计、故障诊断分析、雷达通信（包括LFM信号处理，MIMO技术，成像和定位等）、目标定位（如WSN网络中的滤波跟踪与位置确定）、生物电信号处理（例如肌电图EMG,脑电图EEG及心电图ECG的解析）以及数字通信系统设计（DOA估计、编码译码方案、管道泄漏检测，信号调制解调技术等）。
     
  • OFDM及OFDM+MIMO+256QAM误码率的Matlab 2021a仿真分析
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    本研究运用MATLAB 2021a软件，对OFDM结合MIMO技术和256QAM调制方式下的通信系统进行误码率仿真与性能分析。 版本：matlab2022A，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 领域：OFDM+MIMO+256QAM 内容：通过Matlab对比了OFDM误码率仿真与OFDM+MIMO+256QAM的误码率仿真。具体函数如下： - TX[ofdm, dataMod] = TX_OFDM(dataIn, M, N, usedN, CP); - CHANNEL[ofdmChannel] = CHANNEL(ofdm, H); - NOISE[ofdmAWGN] = AWGN(EbN0_dB, ofdmChannel, k, N, usedN, CP); - RX[dataInRx, dataModRxFixed] = RX(ofdmAWGN, M, N, usedN, CP, channelCorrection); 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体可以参考视频录。