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【包含操作视频】不同天线配置下MIMO系统中ZF与ML均衡器的BER比较

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简介:
本研究探讨了在多种天线配置下的MIMO系统中,零强迫(ZF)和最大似然(ML)均衡技术的误码率(BER)表现,并提供操作视频辅助理解。 领域:MATLAB 内容:本项目提供了一个操作视频,演示了不同天线数量的MIMO通信系统中的ZF均衡器(Zero-Forcing Equalizer)与ML均衡器(Maximum Likelihood Equalizer)之间的误码率对比。 用处:该项目旨在帮助学习者掌握和理解ZF均衡器及ML均衡器算法编程的相关知识和技术细节。 指向人群:本项目适用于本科、硕士以及博士等不同层次的教学科研人员使用,以促进对MIMO通信系统中信号处理技术的学习与研究。 运行注意事项: - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试; - 运行此项目的主文件为Runme_.m,请不要直接运行子函数文件。 - 在执行程序时,请将Matlab左侧的当前工作目录窗口设置到项目所在的路径中。 具体的操作步骤可参考提供的操作录像视频,按照视频中的指导完成相关实验。

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客服
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  • 线MIMOZFMLBER
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    本研究探讨了在多种天线配置下的MIMO系统中,零强迫(ZF)和最大似然(ML)均衡技术的误码率(BER)表现,并提供操作视频辅助理解。 领域:MATLAB 内容:本项目提供了一个操作视频,演示了不同天线数量的MIMO通信系统中的ZF均衡器(Zero-Forcing Equalizer)与ML均衡器(Maximum Likelihood Equalizer)之间的误码率对比。 用处:该项目旨在帮助学习者掌握和理解ZF均衡器及ML均衡器算法编程的相关知识和技术细节。 指向人群:本项目适用于本科、硕士以及博士等不同层次的教学科研人员使用,以促进对MIMO通信系统中信号处理技术的学习与研究。 运行注意事项: - 请确保使用MATLAB R2021a或更高版本进行测试; - 运行此项目的主文件为Runme_.m,请不要直接运行子函数文件。 - 在执行程序时,请将Matlab左侧的当前工作目录窗口设置到项目所在的路径中。 具体的操作步骤可参考提供的操作录像视频,按照视频中的指导完成相关实验。
  • ZFMMSE设计
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    本文对比分析了ZF和MMSE两种均衡算法在通信系统中的性能表现,探讨其优缺点及适用场景。 请提供关于ZF均衡器和MMSE均衡器原理设计以及多抽头的Word文档和源代码的信息。
  • 关于MMSE和ZF准则线性预算法及代码演示
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    本视频深入探讨了在MMSE与ZF准则下的线性预均衡算法差异,并通过具体代码展示其实现过程与效果,适合通信技术爱好者研究学习。 基于MMSE准则和ZF准则下的线性预均衡算法对比及代码操作演示视频运行注意事项:请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试,并运行文件夹内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频中的演示内容。
  • MATLABMIMO+QPSK+ML/MMSE/ZF
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    该研究探讨了在MATLAB环境下,针对多输入多输出(MIMO)通信系统中采用QPSK调制技术时,最大比合并(ML)、最小均方误差(MMSE)及零强迫(ZF)三种接收端信号检测算法的性能对比与分析。 在Matlab平台上,使用QPSK调制以及三种不同的探测方法实现了2x2的MIMO功能并进行了模拟。
  • MATLABMIMO+QPSK+ML/MMSE/ZF
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB平台对多输入多输出(MIMO)系统中采用QPSK调制技术的数据传输性能进行分析。特别探讨了最大比合并(ML)、最小均方误差(MMSE)及零强迫(ZF)接收机算法在不同信道条件下的表现与优化,为无线通信系统的高效设计提供理论支持和实践指导。 在MATLAB平台上,使用QPSK调制以及三种不同的探测方法实现了2x2的MIMO功能并进行了模拟。
  • MATLABMIMO+QPSK+ML/MMSE/ZF
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下多输入多输出(MIMO)系统中采用QPSK调制技术,并对比分析最大比合并(ML),最小均方误差解调器(MMSE)和零强迫(ZF)接收机的性能。 在Matlab平台上,采用QPSK调制以及三种不同的探测方法,实现了并模拟了2x2的MIMO功能。
  • MATLABMIMO+QPSK+ML/MMSE/ZF
    优质
    本研究聚焦于利用MATLAB平台对多输入多输出(MIMO)系统进行仿真分析。重点探讨了在QPSK调制下采用最大比合并(ML)、最小均方误差(MMSE)及零强迫(ZF)接收技术的性能差异,深入挖掘各种算法在无线通信中的应用潜力与优化策略。 在Matlab平台上,采用QPSK调制以及三种不同的探测方法,实现了2x2的MIMO功能并进行了模拟。
  • 线传感网络对简介
    优质
    本文章全面比较了在各种操作系统下无线传感器网络的工作模式、性能及应用特点,旨在为开发者和研究人员提供选择和设计WSN系统的参考依据。 本段落将对无线传感网络中的三种不同操作系统进行比较和介绍:TinyOS、MANTIS 和 SOS。这些系统在设计上各有特色,适用于不同的应用场景和技术需求。通过对比分析它们的性能指标、编程模型以及适用范围等关键因素,可以帮助开发者根据项目具体要求选择最合适的平台来构建无线传感网络应用。
  • 线数量MIMO信道容量Matlab仿真及录像
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    本项目通过Matlab仿真研究了不同天线配置对MIMO系统信道容量的影响,并提供了详细的仿真操作录像。 版本:MATLAB 2021a 领域:MIMO系统信道容量 内容: 本研究针对不同天线配置下的多输入多输出(MIMO)系统的信道容量进行了仿真,具体包括单输入单输出(SISO, 1x1)、单输入多输出(SIMO, 1x4)、多输入单输出(MISO, 4x1)以及两种不同的全双工模式的MIMO系统(2x2和4x4),并为每种配置生成随机信道冲击响应函数H。具体仿真步骤如下: - 使用`random(rayleigh)`函数产生符合瑞利分布的随机信道冲击响应。 - 对产生的矩阵进行奇异值分解(SVD),获得其奇异值。 - 计算对角线上的元素,即通道中各个独立子流的能量强度。 - 利用特定定义的功能计算每个配置下的系统容量。 注意事项: 在运行MATLAB仿真程序时,请确保当前工作目录设置为包含该代码的文件夹。这可以通过软件界面中的“主页”选项卡来更改或根据视频教程进行操作调整,以确保所有相关数据和脚本正确加载并执行。
  • 5G-MIMONOMAOMA性能Matlab仿真分析,附带及代码文注释
    优质
    本项目通过Matlab仿真对比研究了5G-MIMO系统中NOMA和OMA两种多址接入技术的性能差异,并提供了详细的操作视频和含中文注释的源代码。 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。 领域:NOMA(非正交多址) 内容:基于5G-MIMO系统的NOMA非正交多址与OMA正交多址性能对比的MATLAB仿真。 在MIMO-NOMA系统中: - 可达速率 R1n = log2(1 + pt(u) * a1 .* g1 ./ (pt(u) * a2 .* g1 + no)) - 可达速率 R12n = log2(1 + pt(u) * a1 .* g2 ./ (pt(u) * a2 .* g2 + no)) - 可达速率 R2n = log2(1 + pt(u) * a2 .* g2 / no) 在MIMO-OMA系统中: - 可达速率 R1o = 0.5*log2(1 + pt(u)*g1/no) - 可达速率 R2o = 0.5*log2(1 + pt(u)*g2/no) 注意事项:请确保MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在的位置,具体可以参考提供的操作录像。