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基于MATLAB的MIMO系统ZF破零均衡仿真(包括程序操作录像)

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1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 ​编辑

​4.内容简介

     在无线通信中。 无线信道由各种类型的损伤组成,例如延迟扩展、衰落和多普勒扩展等。信道中的多径传播引入延迟扩展,导致 ISI、ICI等等问题,在信号接收端,我们需要进行均衡以减少失真,减轻 ISI 和噪声的综合影响。 因此为了恢复原始信号,使用滤波器,常用基本的滤波器有破零(Zero Forcing,ZF) 和最小均方误差( Minimum Mean Square Error,MMSE)算法。ZF算法使用一个加权矩阵W消除信道的干扰,根据估计的信道响应H初始化矩阵W,其中x表示发送的信号,,h表示信道冲击响应,H是估计的信道冲击响应,z表示恢复的信号。

    MIMO桌接收的时候,把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题,MRC(Maximal Ratio Combining,最大比合并)是偏心信号,ZF(Zero Foring,迫零)是偏心干扰消除(即最小化干扰,使得干扰接近0),MMSE(Minimum Mean Squared Error,最小均方误差)是将两者折中。

    ZF的原理如下:  

​编辑

创作时间:2022-10-28 15:30:33

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1.软件版本

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2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

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​4.内容简介

     在无线通信中。 无线信道由各种类型的损伤组成,例如延迟扩展、衰落和多普勒扩展等。信道中的多径传播引入延迟扩展,导致 ISI、ICI等等问题,在信号接收端,我们需要进行均衡以减少失真,减轻 ISI 和噪声的综合影响。 因此为了恢复原始信号,使用滤波器,常用基本的滤波器有破零(Zero Forcing,ZF) 和最小均方误差( Minimum Mean Square Error,MMSE)算法。ZF算法使用一个加权矩阵W消除信道的干扰,根据估计的信道响应H初始化矩阵W,其中x表示发送的信号,,h表示信道冲击响应,H是估计的信道冲击响应,z表示恢复的信号。

    MIMO桌接收的时候,把这三种算法比作把一个信号映射到某个平面上的问题,MRC(Maximal Ratio Combining,最大比合并)是偏心信号,ZF(Zero Foring,迫零)是偏心干扰消除(即最小化干扰,使得干扰接近0),MMSE(Minimum Mean Squared Error,最小均方误差)是将两者折中。

    ZF的原理如下:  

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