本文章通过MATLAB仿真对SISO和MIMO系统的无线通信容量进行详细比较分析，探讨不同场景下的性能差异。
在无线通信领域，SISO（Single-Input Single-Output）和MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）是两种常见的传输技术。本项目着重探讨了它们在容量方面的比较，并通过MATLAB进行开发，提供了深入理解这两种系统性能差异的机会。
SISO系统是最基本的无线通信形式，其中只有一个发射天线和一个接收天线。在这种系统中，信息通过单一信道传输，容量主要由信道的信噪比（SNR）决定。根据香农公式，SISO系统的信道容量C可以通过以下公式表示：
\[ C = B \log_2(1 + \text{SNR}) \]
其中B是信道的带宽。
MIMO系统则利用多个发射和接收天线来增加容量，通过空间复用和分集技术显著提升数据传输速率。空间复用允许同时传输多个独立的数据流，而分集则通过不同路径的信号衰落来提高信号质量。在理想条件下，一个N发N收的MIMO系统理论上可以实现容量的N倍增益，即MIMO系统的容量为：
\[ C = B \log_2(1 + \text{SNR} \cdot \text{Rank}) \]
这里的Rank是信道矩阵的秩，它代表了可独立传输的数据流数量。
在MATLAB中，我们可以模拟不同的SISO和MIMO系统。通过创建信道模型、设置发射和接收天线参数以及应用适当的信号处理算法（如最大似然检测或零强迫均衡），可以计算并比较两者的容量。例如，使用`comm.MIMOFadingChannel`与`comm.PhaseShift`对象来建立多径衰落环境，并利用`comm.RectangularArray`定义天线阵列；然后通过`comm.MIMOChannel`进行信道估计和均衡。
项目中的MIMO_SISO.zip文件可能包含以下MATLAB脚本和数据文件：
1. `SISO_capacity.m`: 对SISO系统的容量计算。
2. `MIMO_capacity.m`: 对不同天线配置下的MIMO系统容量的计算。
3. `channel_simulation.m`: 信道模型设置与仿真。
4. `antenna_array_config.mat`: 天线阵列参数。
5. `fading_data.mat`: 随机生成的多径衰落环境数据文件。
6. `performance_curves.fig`: SISO和MIMO容量对比图形输出。
通过对这些文件进行分析并运行，我们可以直观地看到随着天线数量增加，MIMO系统的容量如何迅速超过SISO系统。这种容量增益是MIMO技术在现代无线通信中广泛应用的关键原因，如4G LTE和5G NR网络。然而，MIMO系统也带来了更复杂的硬件需求及信号处理算法的挑战，在实际部署时需要考虑这些因素。通过MATLAB仿真可以更好地理解和优化这类系统的性能设计。
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