迫零均衡是在使用线性空时编码的MIMO系统中估计传输符号的简便方法。对于特定的正交代码,ZF均衡器的性能与最佳接收器(ML)相当。zip文件包含三个m文件:space_time_coding.m(执行空时编码)、coherent_ZF_receiver.m(执行ZF时空均衡)、one_shot_ZF_equalizer.m(演示示例)。要使用这些文件,请将其解压到同一文件夹,并在matlab命令窗口中调用one_shot_ZF_equalizer脚本。支持的STBC列表在space_time_coding.m文件中列出。参考文献:EG Larsson,P.Stoica,《无线通信的空时分组编码》,剑桥出版社,2003。
使用空时分组码的STBC-MIMO系统迫零均衡matlab开发详解
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最大似然均衡是线性空时编码MIMO系统中最佳的传输符号估计方法(详见文献[1])。特别是对于高阶调制,ML解码的计算成本较高。压缩包包含三个m文件:space_time_coding.m(执行空时编码)、coherent_ML_receiver.m(执行ML均衡)、one_shot_ML_equalizer.m(演示示例)。解压这些文件至同一文件夹,并在Matlab命令窗口中运行one_shot_ML_equalizer脚本。详细支持的STBC列表请参考space_time_coding.m。参考文献:[1] EG Larsson,P.Stoica,《无线通信的空时分组编码》,剑桥出版社,20
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代码方面,它包含了从输入原始数据到生成汉明码,再到错误检测和纠正的一整套逻辑,适合想动手练习的同学。PPT 还详细拆解了生成矩阵、校验位计算和奇偶性检查这些关键点,理论和实践结合得挺好。如果你刚接触纠错码,这资料会让你少走弯路。
顺便说一句,里面还提到了类似的线性分组码拓展,比如 BCH 码和 LDPC,有兴趣的话也
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STBC 的参数调起来比较方便,比如天线数、调制方式都能改。跑出来的曲线挺直观,适合对比不同算法效果。哦,对了,检测那块用的是MMSE,适合初学者和研究生搞课题。
你要是对相关仿真感兴趣,可以去瞅瞅这几个:Matlab 开发瑞利衰落信道仿真、STBC-MIMO 系统迫零均衡,都是蛮实用的参考资源。
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