空间多路复用
该示例示出了空间多路复用方案，其中数据流被细分为独立的子流，一个用于所用的每个发射天线。结果，这些方案提供了多路复用增益，并且不需要根据需要的节省时间块编码的明确正交化。
空间多路复用需要在接收器处强大的解码技术。许多人提出的[1[此示例突出显示两个有序的连续干扰消除（SIC）检测方案。这些方案类似于原始贝尔实验室分层时空（BLAST）技术，如[2]，[3.]。
对于讨论的福利，该示例使用采用两个发射和两个接收天线的基本2x2 MIMO系统。对于未编码的QPSK调制系统，它在独立的传输接收链路上使用扁平瑞利褪色。在接收器结束时，我们假设完美的渠道知识，没有反馈到发射机，即开环空间复用系统。
该示例显示了两个非线性干扰消除方法 - 零强制（ZF）和最小均方误差（MMSE） - 具有符号取消，并将其性能与最大似然（ML）的最佳接收器进行比较。
模拟
我们首先定义一些常见的仿真参数
n = 2;百分比的发射天线数量m = 2;％接收天线数量EBNOVEC = 2：3：8;％EB / NO在DB中modord = 2;％星座大小= 2 ^ modord
并设置模拟。
％创建一个随机数生成器使用的本地随机流％重复性。Stream = RANDSTREAM（'mt19937ar'）;％创建PSK调制器和解调器系统对象pskmodulator = comm.pskmodulator（......'调制顺序'，2 ^ modord，......'阶段OFFSET'，0，......'bitInpul'， 真的）;pskdemodulator = comm.pskdemodulator（......'调制顺序'，2 ^ modord，......'阶段OFFSET'，0，......'bitoup'， 真的）;％为3个不同接收器创建错误率计算系统对象zfbercalc = comm.errorate;mmsebercalc = comm.errorate;mlbercalc = comm.errrate;％获取ML接收器的所有位和符号组合allbits = de2bi（0：2 ^（modord * n）-1，'左幕 - MSB'）';AllTXSIG = REPAPE（PSKMODULATOR（allbits（:)），n，2 ^（modord * n））;％预先分配的变量存储BER结果的速度[BER_ZF，BER_MMSE，BER_ML] =交易（零（EBNOVEC），3））;
下面的仿真循环同时使用相同的数据和信道实现来评估每个EB / NO值的三个接收器方案的BER性能。短程的EB / NO值用于模拟目的。稍后介绍了使用相同代码的更大范围的结果。
％设置一个数字以可视化BER结果图=图;网格上;抓住上;ax =图.Currentaxes;AX.yscale ='日志';XLIM（[EBNOVEC（1）-0.01 EBNOVEC（END）]）;ylim（[1e-3 1]）;Xlabel（'EB / NO（DB）'）;ylabel（'BER'）;图Numbertitle ='离开';Fig.Renderer =.'zbuffer';图.Name ='空间复用';标题（'2x2未编码QPSK系统'）;套（图，'defaultlegendautoupdate'那'离开'）;％循环在选定的eBno点为了IDX = 1：长度（EBNOVEC）％复位错误率计算系统对象重置（Zfbercalc）;重置（MMSEBERCALC）;重置（mlbercalc）;％计算来自EBNO的SNR，针对每个独立传输链路SnRindB = EBNOVEC（IDX）+ 10 * log10（modord）;Snrinear = 10 ^（0.1 * snRindb）;尽管（BER_ZF（IDX，3）<1E5）&&（（ber_mmse（idx，2）<100）||......（BER_ZF（IDX，2）<100）||（BER_ML（IDX，2）<100）））％创建随机位向量以调制msg = randi（流，[0 1]，[n * modord，1]）;％调制数据txsig = pskmodulator（msg）;％扁平瑞利褪色通道与独立链接Rayleighchan =（Randn（Stream，M，N）+ 1i * Randn（Stream，M，N））/ SQRT（2）;％添加噪声以褪色数据rxsig = awgn（Rayleighchan * txsig，snrindb，0，流）;％ZF-SIC接收器r = rxsig;h =瑞利赫坎;％假设完美的频道估计％初始化estzf =零（n * modord，1）;ordervec = 1：n;k = n + 1;％启动ZF符合循环为了n = 1：n％缩小H以消除最后解码符号的效果h = h（：，[1：k-1，k + 1：end]）;％缩小订单向量相应地ordervec = ordervec（1，[1：k-1，k + 1：end]）;％选择要解码的下一个符号g =（h'* h）\眼睛（n-n + 1）;与inv相同（h'* h），但更快[〜，k] = min（诊断（g））;symnum = ordervec（k）;％硬度解码所选符号decbits = pskdemodulator（g（k，:) * h'* r）;Estzf（Modord *（Symnum-1）+（1：Modord））= decbits;％减去了来自r的最后解码符号的效果如果n结尾结尾％MMSE-SIC接收器r = rxsig;h =瑞利赫坎;％初始化Estmmse =零（n * modord，1）;ordervec = 1：n;k = n + 1;％启动MMSE循环为了n = 1：n h = h（：，[1：k-1，k + 1：end]）;ordervec = ordervec（1，[1：k-1，k + 1：end]）;％顺序算法（矩阵G计算）是唯一的区别ZF-SIC接收器的百分比g =（h'* h +（（n-n + 1）/ snrinear）*眼睛（n-n + 1））\眼睛（n-n + 1）;[〜，k] = min（诊断（g））;symnum = ordervec（k）;decbits = pskdemodulator（g（k，:) * h'* r）;Estmmse（Modord *（Symnum-1）+（1：modord））= decbits;如果n 结尾结尾％ml接收器r = rxsig;h =瑞利赫坎;[〜，k] = min（sum（abs（r，[1,2 ^（modord * n）]） - h * alltxsig）。^ 2））;ESTML = ALLBITS（：，k）;％更新BER.ber_zf（idx，:) = zfbercalc（msg，estzf）;BER_MMSE（IDX，:) = MMSEBERCALC（MSG，ESTMMSE）;BER_ML（IDX，:) = MLBERCALC（MSG，ESTML）;结尾％绘图结果Semilogy（EBNOVEC（1：IDX），BER_ZF（1：IDX，1），'r *'那......EBNOVEC（1：IDX），BER_MMSE（1：IDX，1），'博'那......EBNOVEC（1：IDX），BER_ML（1：IDX，1），'GS'）;传奇（'ZF-SIC'那'mmse-sic'那'ml'）;粗暴;结尾％绘制线条Semilogy（EBNOVEC，BER_ZF（：1），'r-'那......EBNOVEC，BER_MMSE（：，1），'b-'那......EBNOVEC，BER_ML（：1），'G-'）;抓住离开;
我们观察到ML接收器是MMSE-SIC和ZF-SIC接收器的最佳性能，也可以在[4.]。在接收器复杂性方面，ML与发射天线的数量呈指数级增长，而ZF-SIC和MMSE-SIC是与连续干扰消除结合的线性接收器。优化的ZF-SIC和MMSE-SIC算法可降低复杂性，在[5.]。
仿真结果下一步比较较大范围的eb / no值的三种方案。这些曲线允许您衡量从BER曲线的斜率获得的分集顺序。
OpenFig（'spatmuxresults.fig'）;
一些进一步探索的领域是尝试更多数量的天线，随着信道估计来尝试这些方法。
选定的参考文献
George Tsoulos，Ed。，“无线通信MIMO系统技术”，CRC Press，Boca Raton，FL，2006。
G. J.Foschini，“使用多个天线时，褪色环境中的无线通信的分层时空架构”钟声。技术。杂志，1996年，第1页，第41-59页。
P. W. Wolniansky, G. J. Foschini, G. D. Golden, R. A. Valenzuela, "V-BLAST: An Architecture for realizing very high data rates over the rich scattering wireless channel," 1998 URSI International Symposium on Signals, Systems, and Electronics, 29 Sep.-2 Oct. 1998, pp. 295-300.
X. Li, H. C. Huang, A. Lozano, G. J. Foschini, "Reduced-complexity detection algorithms for systems using multi-element arrays", IEEE® Global Telecommunications Conference, 2000. Volume 2, 27 Nov.-1 Dec. 2000, pp. 1072-76.
Y. Shang和X.-G.XIA，“在最优有序SIC检测中的V-BLANG快速递归算法，”IEEE Trans。无线通信，卷。8，不。6，pp。2009年6月2860-2865。
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