毕业设计(论文)-基于MATLAB的MIMO-OFDMA系统的设计与仿真.docx

()MAf本科毕业设计(论文)题目：基于MAT1.AB的MlMo-OFDMA系统的设计与仿真学院：信息科学技术学院专业：电子信息工程班级：1208022学号：120802219学生姓名：陶静指导教师：职称：副教授二O一六年五月十八日基于MAT1.AB的MIMO-OFDMA系统的设计与仿真摘要在信息时代的快速发展形势下，产生了越来越多的业务需求，用户对通信系统的性能提出了更高的要求。基于正交频分复用(OrthogonaIFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术和多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)技术的无线通信系统在增加系统容量、提高频谱利用率以及对抗频率选择性衰落等方面具备优越的性能，是未来通信领域中的关键技术。本文首先阐述了MIMC)技术和OFDM技术的国内外研究概况，然后通过分析MIMO技术和OFDM技术的基本原理和系统结构，设计出简单的MIMo-OFDM系统。基于MAT1.AB软件对所建立的MIMO系统的信道容量进行了仿真，并对SlSo-OFDM系统和MlMO-OFDM系统的性能进行了比较，仿真结果表明，本文所提出的MIMo-OFDM系统方案能够在不增加误比特率的情况下增加信道容量，最后结合空时分组码(SpaceTimeBlockCoding,STBO对MlMe)-OFDM系统进行了完善并采用MAT1.AB对其性能进行了仿真,结果显示,相较于未完善的系统完善后的系统的误比特率指标明显降低，传输可靠性得到了极大的提高。关键词：无线通信；MIMO；OFDM；误比特率PerformanceEvaluationofMIMO-OFDMASystemusingMatlabAbstractAstherapiddevelopmentofinformationtechnologyhasresultedinmoreinfluencesonpeople'sdailylivesandbusinesses.Higherrequirementsshouldbeprovidedbycommunicationsystemtomeetpeople,sneeds.ThecommunicationsystemwhichbasedonthetechnologyofOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)andMultipleInPUtMultipleOutput(MIMO)enablestonotonlyincreasethesystemcapacity,butimprovethespectrumutilization,andmoreovertoeffectivelyagainstfrequencyselectivefading,hasbecomethekeytechnologiesinthefieldofcommunicationinthefuture.Thispaperfirstgivesanin-detailedsurveyonMIMOandOFDMtechnologiesinacademicsociety.Afterthat,wedesignedasimpleMIM0-0FDMsystembymeansoftheanalysisofthebasicconceptsandthearchitectureofMIMOandOFDMtechnology.FollowedbyperformanceevaluationviaMatlabtocompareSISO-OFDMandMIM0-0FDMsystemsintermofchannelcapacityandBitErrorRate(BER)tovalidatetheproposedMIM0-0FDMsystemoutperformsSISO-OFDM.Finally,wefurtherintegratedspace-timeblockcodesintotheproposedMIM0-0FDMsystem,throughsimulationresults,wecanobservethatBERcanbesignificantreducedcomparedtoitscounterpartwhichwithoutimplementsspace-timeblockcodes.Keywords:Wirelesscommunication,MIMO,OFDM,BitErrorRate(BER)第1章绪论11.1 课题背景11.2 国内外研究概况11.2. 1OFDM研究概况11.3. 1MlMO研究概况21.4. 2MlMO-OFDM研究概况31.3 论文结构3第2章相关理论基础42.1OFDM基本原理42.1.1OFDM数学描述42.1.2OFDM系统框图72.2MIMO原理及数学描述92. 2.1MIMO系统模型93. 2.2MlMo信道容量112. 2.3空时编码技术112.3无线信道环境及数学描述12第3章仿真与分析143. 1MIMO信道容量仿真143. 2MlMo-OFDM系统与仿真164. 3基于STBC的MIMo-OFDM系统与仿真193.3本章小结20第4章总结215. 1完成的工作214.2不足与展望21致谢22参考文献23附录24第1章绪论1.1 课题背景对于无线通信系统，其性能的优劣通常采用有效性和可靠性指标来进行评价。其中，有效性的衡量一般采用频带利用率，而可靠性的衡量则通过误信率和误码率。故高频带利用率和低误码率是一个良好的无线通信系统所需具备的必要条件。多输入多输出（MlMO）技术可以在无线信道上成倍地增大信道容量，它的另一个显著优点是提高了数据传输的可靠性，即降低了误比特率，并且这些优点的实现不需要提高发射功率或者增加信号带宽，高效地将空间资源转换为频谱资源。然而，MlMO技术也存在缺陷，由于接收端接收到的信号实质上是多路信号互相重叠形成的，因此，不同时刻信号间在频率选择性信道中会出现码间干扰现象，导致频率选择性衰落。OFDM的基本思想是将一个高速率的数据流转换成很多并行的低速子数据流，将信道分成若干正交子信道，使低速子数据流依次调制到对应的子信道上进行数据传输。同时:由于每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，虽然总的信道并非平坦，但是每个子信道上可以看作是平坦性衰落，从而来消除ISI（InterSymbOIInterferenCe,符号间干扰），而且由于这一特性可以信道均衡变得相对容易，频率选择性衰落信道所带来的不良影响可通过普通的频域均衡消除。鉴于此，将MlMo技术与OFDM技术结合不仅可以显著提高频谱利用率而使MlMO技术所存在的频率选择性衰落问题得到改善，而且可使数据速率极大提高，系统容量增加。因此，M1M0-0FDM技术被视为下一代移动通信系统的关键技术，具有广阔的发展前景和现实意义。1.2 国内外研究概况1.3 .1OFDM研究概况OFDM技术发展经历了较长的历史阶段，它的形成归功于许多通信领域科学家们的贡献。早在20世纪60年代，利用子信道频谱相互重叠的并行数据来进行传输和实现频分复用的方法便被人提出，该方法可避免高速均衡的使用、抑制窄带脉冲噪声、对抗多径衰落，进而使频谱资源的利用率显著提高，可以说是OFDM系统的雏形。不久之后，该技术就被应用到了多种高频军事通信系统中，这极大的促进了OFDM技术的进一步发展。1966年，RObert.WChang发表文章OrthogonalFrequencyMultiplexDataTransmissionSystem提出了传输信号通过一个带宽受限的信道时无ISl和ICl的原理。1967年，BUllOnR.Saltzberg发表文章PerfomanceofanEfficientParallerData提出：设计-一个有效的系统主要应该集中考虑如何减少相邻信道的交叉干扰(CroSSInterference),而不是仅考虑每个独立的子信道情。1971年Weinstein和Ebert通过文章DataTransmissionbyFrequency-DivisionMultiplexingUsingtheDiscreteFOUrierTranSform提出把离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)应用到并行传输系统中，用其实现多个调制解调器的功能，从而使正交频分复用只须经过基带处理便可实现而无需带通滤波器，使OFDM技术的实现难度大大降低，进而促进了OFDM技术的推广应用。1980年，AbrahamPeled和AnlonioRuiz对C)FDM技术做出了一个重要贡献，他们在论文第一次引入了CP(CyCliCPrefix,循环前缀)来解决正交性问题，他们将OFDM符号的循环扩展加入到了防卫间隔中，当CP大于信道冲激响应时间时，就能够实现弥散信道中子载波之间的正交性。虽然加入CP也同时带来了能量损失，但是相比于其所获得的几乎是零的IC1.还是值得的。而之后随着快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)的提出，以及近年来半导体技术和数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)技术的飞速发展，使得OFDM技术的运用愈加广泛。目前，OFDM技术已经成功运用到多种无线传输标准中，比如有数字音频广播(DigitalAUdiOBroadCaSting,DAB),数字视频广播(DigiIalVideoBroadcasting,DVB),无线局域网IEEE802.1la/g和欧洲电信组织(EUrc)PeanTelecommunicationsStandardsInstitute,ETSI)的宽带射频接入网的局域网标准Hiperi1.AN2,无线城域网IEEE802.16标准等,Wi-Fi和WiMAX技术的兴起使得OFDM成为一种“时髦”的技术。同时也是长期演进(1.ongTermEvolution,1.TE)技术中的三大关键技术之一，目前已在4G1.TE技术中得到试用，预计仍然会作为未来5G中主要的调制技术。1.4 .1MIMO研究概况早在1908年，Marconi就已经提出了有关MIMO技术的观点，他认为MIMO技术可以用来实现抗衰落。然而真正推动MIMO技术发展的工作则是由AT&TBell实验室的学者完成的。1994年，PUMraj等人提出多天线系统。1995年Teladar提出了在衰落情况下的MIMO容量。1996年Foshini给出了一种多入多出处理算法一D-B1.AST(Diagonal-Bell1.aboratories1.ayeredSPaCe-Time,对角-贝尔实验室分层空时)算法998年Tarokh等讨论了用于MIMO的空时码，随后WolinanSky等采用V-B1.AST(Vertical-Bell1.aboratories1.ayeredSpace-Time,垂直贝尔实验室分层空时)算法建立了一个MIMO实验系统并通过室内试验证实发该系统可实现普通系统中极难达到的频谱利用率。这些工作的推进使得MIMO技术的研究得到了迅速发展。1.2.2MIMO-OFDM研究概况目前，对于MlMo-C)FDM技术的应用正在逐步增加。在国外，D-1.ink>IntekAtheros与Broadcom等公司先后发布了各自的MIMc)-C)FDM的芯片组，欧盟启动了STlNGRAY项目，致力于室外宽带无线接入的正交频分复用演示系统的研究。目前，MIMo-OFDM技术已被多种无线传输标准采纳。例如，IEEE802.11nIEEE802.16a(WiMax)就已经成功采纳了MIMo-OFDM技术，同时它也是下一代蜂窝通信(3GPP-1.TE,移动WIMAX,IMT-AdVanCed),广播(DAB,DVB,DMB)中的关键技术，由此可见，MIMO-OFDM技术在当今移动通信系统中发挥着其巨大的优势，给人们带来了诸多便利。1.5 论文结构本文主要研究了MIMo-OFDM调制解调系统,利用Matlab软件对信道容量和误比特率这两项指标进行了仿真并进行相关性能分析。简单地介绍了课题背景，概述MIMO技术、OFDM技术以及MlMO-0FDM技术的发展史以及国内外研究概况。第二章主要叙述了OFDM技术和MIMO技术的基本概念与组成结构以及仿真中所使用的无线信道环境模型。第三章根据第二章所描述的相关理论基础设计出简单的MIMo-OFDM系统结构。使用Matlab仿真不同数量的收发天线下MIMO系统所具备的信道容量，然后分析加上空时编码后本系统的性能。第四章归纳本课题研究内容，分析本课题中存在的缺陷以及展望今后可能进行的工作。第2章相关理论基础2. 1OFDM基本原理3. 1.1OFDM数学描述C)FDM技术是一种特殊的多载波调制(MUIti-CaITierMOdUIation,MCM)技术，和MCM技术相同之处都是先把一串高速数据流分解成若干个速率低得多的子数据流，然后将子数据流放置在对应的各个载波上，最后将多个子载波进行合成来实现并行传输，而OFDM技术的优点在于各子载波间相互正交、重叠。如下图2.1所示，并且当子载波的带宽小于信道的相干带宽，信道是“非频率选择性信道”，可以近似看成是平坦的，大大减少了频率选择性衰落的影响。当符号持续时间小于信道“相干时间”时，信道等效为“线性时不变”系统，从而降低时间选择性衰落对系统的影响。图2.1FDM和OFDM频带利用率的比较在实际传输过程中，通常OFDM符号由几个经过调制的子载波信号合成，其中每个子载波信号可以是相移键控(PhaseShiftKeying5PSK)信号或是正交幅度调制(QUadratUreAmPlitUdeModUIation,QAM)信号。其中，如果子载波的个数用N来表示，OFDM符号的长度用7表示，4，i=0,l,2,，N-1分配给每个子载波的数据符号，力是第i个子载波的载波频率，矩形函数rect(t)=l,rT/2,那么从I=4开始的OFDM符号可以表示为：1.TSQ)=Redirect(t-ts-)expj211(fc+-)(t-ts),ts<t<ts+TZo2T(2T)SQ)=O,其他一般地，为了表述方便OFDM的输出信号通过等效复基带信号来描述，表达式如下。(2-2)SQ)=Zdirect(t-ts-)expJ2;T-(t-ts)9ts<tts+T/=02/SQ)=O,其他在图2.2中，给出了OFDM系统的基本模型框图。图2.2OFDM基本模型框图众所周知，对于任意两个函数Sla）和52”），如果有CSIQ）S2力=0,则表示函数S«）和S?"）在区间（O,T）上正交。同样为了满足子载波间的正交性，对于OFDM,设相邻子载波的频率间隔为1",T是符号的持续时间，任意一对子载波的内积应该满足解调式2-3中的第,个子载波，接着在时间长度T内进行积分，即:JTJh=亍”lr=0exP(r)diexp'、,expj211(2-4)根据式2-4,符号”可由第/个子载波解调恢复得到。而对其他载波来说，由于在积分间隔内，频率相差。一力/r可以产生整数倍个周期，所以积分结果为0。当N的值很大时，OFDM的实现需依赖于大量的正弦波发生器、调制器、解调器以及滤波器等设备，从而导致整个系统的造价非常高昂，极大的制约了该技术的广泛应用。因此，为了降低OFDM系统的复杂度和成本，通常考虑用离散傅里叶变换(DiSCreteFourierTransform,DFT)和离散傅里叶逆变换(InVerSeDiscreteFourierTransformJDFT)(公式如下(2-5)来实现上述功能。N-IDFT:X伙=ZM川ef"N(2-5)1.V-1IDFT:M川二Zm灯e'2"""NNJt=O对式(2-2)中的OFDM等效复基带信号S以T/N的速率进行抽样，即令t=kT/M(A=O,1,.,N-1),则可得到：N-I(211ik、S1.SN)(0KN7)(2_6)可见近等效为对4进行IDFT运算，同理，在接收端同样可以采用DFT恢复原始的数据信号，在接收端对接收到的力进行DFT变换即得：4=家AP(T-r),(OQNT(27)在OFDM系统的实际运用中，由于DFT计算发在度高，通常采用其快速算法IFFT/FFT来实现离散傅里叶变化，随着N的增大，其计算优势愈加明显。2.1.2OFDM系统框图C)FDM系统收发机简化框图如图2.2所示，发射端主要进行以下工作：首先将输入信号序列进行串并转换以分成多路并行数据。随后，为了之后进行的QPSK调制，将数据分为两个I、Q通道，产生复信号。通过傅里叶反变换，将频域数据转换为时域数据，插入保护间隔后进行并串转换。最后，将调制后的数据发射到信道。接收端对其进行逆变换，之后，发射端的数据可通过基于确知导频的信道估计来恢复。图2.2OFDM的系统模型框图在串行通信系统中，数据符号的传输是连续进行的，每个数据符号都可占用全部可用频带。一旦数据传输速度过快，信道中将出现严重的符号间干扰。而在OFDM系统中，利用串并转换来实现并行数据传输。转换之后，每个数据释放出部分的频带，减少符号间干扰。与此同时，由于整个信道带宽被分割成多个窄带子频带，单个信道的频率响应相对较为平坦，能够在一定程度上对抗频率选择性衰落。所以，串并转换是实现OFDM系统必不可少的过程。在MatIab中串并转换的具体实现方法有很多，在本课题中用reshape函数和for循环来实现。本课题中采用正交相移键控(QuadraturePhaseShiftKeying,QPSK)来实现子载波的调制。QPSK是MPSK调制中M=4的调制方式，它利用载波的4种不同相位来表示数字信息的调制方法。一般表达式为-KOeQPSK(O=Zg(fi)COS(GC+4)<2-8)W="OO式中，g（r）为矩形脉冲，其幅值为1,持续时间为（，4为第个码元的初始相位。QPSK信号中每个码元含有2bit的信息。如果用ab来代表这两个比特，那么这两个比特之间会有四种组合，即00、01、10和11。根据不同相位的取值，QPSK信号矢量图有A、B两种方式。如下图2.3所示。A方式图2.3QPSK信号矢量图本文中采用B方式，把构成双比特码元的前一信息比特用I表示，后一信息比特用Q表示，从而实现IQ分路。为了很好的观察QPSK信号调制，在OFDM仿真程序出画出了发射端和接收端的QPSK星座映射图，如下图2.4所示。C发送端的QPSK星座映射U.OnCOOU.OHU.40.2OOOOO硼<R偿H-0.2CA-U.4-U.OOO-U.o-0.500.51同相分量明<R偿臼)41ItU笺2)&QC飞SO)Z-XG°©O同相分量图2.4QPSK信号收发端星座映射2.2MIMO原理及数学描述2.2.1MIMO系统模型MIMO技术是在无线通信天线技术和智能天线技术的基础上发展起来的，该技术结合了多入单出(MUltiPIe-InPUtSingle-Output,MISO)技术与单入多出(Single-InputMultiple-Output,SIMO)技术的优点。典型的MlMO技术的框图如下图2.5所示。图2.5MIMO系统原理图假设发射机采用N个天线，接收端采用Nr个天线，从发射端的任意一根发射天线到接收端的任意一根接收天线间的无线通道都是相互独立的，则对于N,xN,维的天线阵列，接收信号向量可以表示为：(2-9)y=Hx+n其中，x=（x1,x2-,xm/为发射端信号向量，y=（如必，,VaJ为接收端信号向量，式人叫/小丁为噪声向量。乩为N.xNr维的复衰落系数信道矩阵。可以表示为短14,2%、NrHC=4,2%Nr(2-10)%,2其中，3（，=123,-=123,-双）表示第，个发射天线与第/个接收天线之间的信道衰落矩阵。不同的衰落信道，所配备的衰落系数也不相同。2.2.2MIMO信道容量对于随机的N1×Nr阶信道H,本系统的信道容量为发送信号向量X和接收向量y之间的最大户信息量。假设总的发射功率为P,噪声总功率为M2,每根发射天线上的发送功率为P/N,每根接收天线上的信噪比(Signal-to-noiseratio,SNR)为SNR=Pl在未知的”，(即未知信道的瞬时衰落系数)的情况下，此时信道容量可以表示为：C=Iog2det(Zw,+等)HHh(2-11)式中，=min(N,)。2.2.3空时编码技术MIMO技术在实际应用中通常与空时编码技术相结合使用，空时编码是分集技术的一种，利用发射分集将编码技术、阵列天线相结合。在不增加额外带宽的情况下，能够有效抵消多径衰落，降低误码率，提高信号功率和频谱效率，为接收端提供额外的信道增益。目前提出的典型空时编码主要有分层空时码(Ben1.abs1.ayeredSpace-Time,B1.AST)空时格码(SpaceTimeTrellisCoding,STTC)、空时分组码(SpaceTimeBlockCoding,STBC)等三种。本文中采用的是STBC-MIMo,原理图如下图2.6。图2.6Alamouti空时编码方案首先，需要对信源发送的二进制信息比特进行星座映射而得到调制符号内和电。然后，再将调制所得到的符号进行空时编码，最后的并行发射由天线进行。图中采用的空时编码矩阵表示如下侬。=1.%.1.一电xJ(2-12)其中，从天线1和天线2发送的符号分别为X=区-,X2=x2,X1X2=0o若信道在两个连续符号周期内保持不变，那么接收端的信号可以用式2-8表示。Y=XTH+N(2-13)式中，”=d,九和八分别表示天线1和天线2的信道。N='"表示信道中他_n2存在的加性高斯白噪声。2. 3无线信道环境及数学描述所谓无线信道，指的是一种利用电磁波在空间中传输信号的物理媒质，其质量对无线通信系统的性能具有重大影响。电磁波在传输过程中由于受到发射端与接收端之间许多隙碍物的反射、绕射和散射等物理现象的影响导致无线信道是动态而不可预测的，从而增加了分析无线通信系统的难度U1.。在实际仿真过程中，限于条件，现实生活中的信道通常采用几种常用的信道来模拟，如加性高斯白噪声信道、多径瑞丽衰落信道等。一般地，我们采用在信道中加入了加性高斯白噪声的方式来得到加性高斯白噪声信道，加性高斯白噪声在信号的传输过程中最为常见。图2.4为加入加性高斯白噪声的信道原理图。噪声n(t)图2.7AWAG信道信号图中,n(t)为加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGaussianNoise,AWGN),均值为0,方差是噪声功率的大小。在MAT1.AB中通常用awgn函数或randn函数实现这种信道。多径瑞丽衰落信道是指服从瑞丽分布的多径衰落信道，多径信道的基本模型为N(J)9Q)=£«)玄(，一Q)(2-14)k=式中，为第攵条路径的衰落，服从瑞丽分布，口为第火条多径分量的传播延迟，延迟和衰落都用时间函数描述。在本程序中，这种信道用一个自定义的函数RayleighCH来实现。%瑞利信道矩阵函数functionH=RayleighCH(NnNt)H=zeros(Nr,Nt);R=eye(Nr*Nt);X=randn(Nr*Nt,1)sqrt(2)+j*randn(Nr*Nt,1)sqrt(2);H=reshape(R,*X,Nr,Nt);051015202530SNR(dB)第3章仿真与分析3. 1MIMO信道容量仿真根据第二章中介绍的MIMO系统采用不同数量天线阵列的系统容量进行分析，仿真中采用的信道为瑞丽衰落信道，信噪比最大为30。下面用MAT1.AB仿真其信道容量。仿真结果下图所示。SISo信道容量876543210图3.1SISO信道容量1210不同数量天线MISo信道容量(ZHq)喇的妈三15SNR(dB)图3.2不同天线MlSO信道容量不同数量天线MIMO信道容量(ZH、s、q)厕力期迎i2T×IRx4TxIRxi-8TxIRx图3.3不同数量天线的MIMO信道容量对比对比图3.1,3.2和3.3,我们可以得到以下结论：当收发端天线数目一定时，信道容量随着SNR的增加而增大。当SNR一定时，TX数目或RX数目的增加，都能带来信道容量的增加。但是,Rx数目的增加比TX数目的增加对于信道容量的提升影响更明显。以上实验结果表明，在相同SNR下，MIMO系统信道容量最大，SISO系统最小。随着TX与RX的不断增加，相应的信道容量基本符合线性增长。3.2MIMo-OFDM系统与仿真MIMo-OFDM系统中，发送端需要进行IFFT（QPSK调制后），接收端进行FFT（MMSE均衡前），等效于将信道（衰落信道和噪声）变换到频域，即进行FFT运算，利用简单的乘法运算，代替较为复杂的卷积运算实现过信道。图中的衰落信道和噪声均是在时域生成后，再进行FFT变换到频域。系统结构框架如下图3.4所示。输入信号IFFT图3.4MIMo-OFDM系统结构框图数据处理数据处理输出信号根据系统结构框图进行分析编程，程序原理图如下图3.3所示图3.5MIMo-OFDM程序框图一个K发1.收的MIMO系统具有K*1.条信道。每个发送天线对应有1.条信道。程序中可根据需求设置不同的天线数目，OFDM(IFFT)调制点数为64,在每个SNR下，进行100O次仿真，多径数为6,仿真得到的BER曲线如下。图3.6SISO-OFDm的BER曲线H山8CTS><图3.7MIMO-OFDm的BER曲线图3.8MIMo-OFDM的BER曲线对比SISO系统和MIMO系统下C）FDM的BER曲线发现,在相同SNR下,MIMO系统的误码率可近似达到SISO条件下的误码率。对比3.1节的实验结论可得：同等条件下，MIMo-OFDM系统具备传输更多信息的能力，且可在不增加误码率的情况下增加信道容量。至此，证明MlMO-OFDM系统能够结合MIMO系统和OFDM系统的优势，是一个值得推行的优良系统。3. 3基于STBC的MIMo-OFDM系统与仿真根据MIMo-OFDM系统框图以及STBC实现原理，得出基于STBC的MIMo-OFDM系统结构图如下图3.10所示。发射端的输入信号通过串并转换后分成多路，每一路分别进行信道编码和比特交织。比特交织后的数据进行星座图映射成调制符号，然后通过空时编码进行进一步的分流，进过IFFT变换将各路数据调制到相应的正交子载波上，然后经MIMO信道中的各个发射天线发送到无线通信环境中，接收端的各个天线根据接收到的数据进行相应的步骤进行逆处理，同时取出确知的导频进行信道估计，利用估计的信道矩阵进行空时解码，获得调制后的符号，从而解调出相应的基带信号，最终恢复发送的数据。图3.9基于STBC的MIMo-OFDM的系统框图空时译码空时编码同样，利用Matlab对系统的性能进行仿真。子载波数为100,IFFT/FFT长度为512o循环前缀长度为十，发射天线两个，接收天线两个。得到的BER曲线如下图3.10所示。图3.9基于STBC的MIMo-OFDM的BER曲线根据3.1节的仿真结果以及空时编码技术、OFDM-MIMO系统的特点，可以得到结论：随着SNR的提高，基于STBC的MIMo-OFDM系统的误码率明显降低，信道容量提高；对比MlMo-C)FDM系统中，对于相同数量的接收天线，使用空时编码与不使用空时编码相比，误比特率有了明显的下降，系统性能得到了更好的改善。3.3本章小结本章主要做了仿真与分析。首先分析了不同收发天线下MIMO系统的信道容量，证明MIMO系统的信道容量比SISO系统的信道容量大的多。接着提出相应的MIMo-OFDM系统，并进行系统的性能仿真，得到BER曲线。在相同SNR下，对比OFDM在SlSO下和MIMo下的误比特率，发现非常接近。最终得到结论，提出的MIMo-OFDM系统能够在维持误比特率不变的情况下，提高系统容量，也就是说，MlMO-OFDM系统能够在结合了MlMo系统的优势的同时不影响其自身的性能。最后，由空时编码原理出发,提出基于STBC的MlMe)-OFDM系统并对其性能进行了仿真。仿真结果表明，加上空时编码能够显著提升系统的性能。第4章总结4. 1完成的工作本文所做的主要工作如下：(1)论文分析了MIMO系统和OFDM系统的主要原理和系统结构，并根据无线信道的特征，提出了简单的MlMo-OFDM系统设计方案，结合空时编码的原理后，提出了基于STBC的MIMe)-C)FDM系统。(2)论文通过使用MaHab软件，仿真了MlMO系统的在不同收发天线情况下的信道容量，并仿真出MIMO-OFDM系统在加入高斯白噪声下的BER性能曲线以及基于STBC的MIMc)-OFDM系统的BER曲线并做了对比研究。通过这次设计，我掌握了OFDM和MlMO的基本原理和其国内发展状况，设计出的MlMO-0FDM系统基本达到了预期的设计目的，同时，对MAT1.AB软件的使用也更加熟练，尤其是在m语言的编程上有了很大的提高，对通信领域的仿真方法也有了一定的了解，学会了如何把书本上的知识运用在实际需求中。5. 2不足与展望在验证MlMo-C)FDM系统的抗干扰能力时，应该对于多种不同的信道进行分析，这样才能更加准确地评估该系统在不同环境下的适应性，然而，由于本人的能力有限，只在本文中只研究了一种加入高斯白噪声的多径瑞丽衰落信道。此外，系统也会随着不同的空时编码方式产生变化。因此，在分析不同编码方式下的系统的性能，也是做好本设计不可少的要素。而本课题只研究了STBC编码方式。其次，对于MlMO-OFDM系统中的OFDM部分也存在着许多需要改进的地方，比如信道编码，不同的调制方式，信道估计方法等。并且MIMO-C)FDM系统还有很多其它关键技术本文并未涉及，这些都是进一步提升MIMo-OFDM系统性能所必须进行的工作。所以，对于今后的工作可以从以上几个方面进行。如今,MIMo-OFDM系统还在不断地完善中，其所存在的问题还有很多，未来的工作任重而道远。致谢在老师，同学以及家人的帮助鼓励下，我顺利完成了大学四年中的最后一项任务一一毕业设计。在此，我首先要感谢我的指导老师许艺瀚，在他的点拨下我明确了自己的研究目标和具体实践方法，每当遇到困难，老师总是认真负责地解答我的疑惑，并及时督促我在每个阶段应该完成哪些任务，对我的毕业设计有很大帮助。同时，对于本文中引用到的文献，我也非常感谢文献的原作者。最后，我要感谢我的父母、同学，在他们的关怀鼓励下，我始终保持着积极向上的心态。在毕业设计的过程当中，我深刻认识到自己平时学习研究问题的深度还不够，自我分析的能力和专业方面的技术也有待提高。同时，在毕设时，通过对相关专业书籍的阅读，我获得了许多新的知识，首先是本课题所涉及的知识，其次还有研究课题的科学方法。比如，如何查阅课题相关文献，提取其中的关键方案化为己用，更让我学到了做研究工作所需要秉持的一丝不苟的研究态度，这些收获都为我今后的学习工作奠定了基础。最后，再次感谢我的大学，感谢我的每一位任课老师，感谢我的家人和朋友们，在你们的陪伴下，我开心快乐地度过了大学四年，让自己留下了一个美好的回忆。参考文献1樊昌信、曹丽娜.通信原理第七版M北京:国防工业出版社，2015.13T42杜文凤，王亚光.基于Matlab的MIMo-OFDM系统信道容量的研究J.软件,2011,(2)：53-553刘学勇.详解MAT1.AB/Simulink通信系统建模与仿真M.北京:电子工业出版社,2011.258-2644梅天凤.OFDM应用在短波通信中的信道估计技术的研究D.华中科技大学:梅天凤，2007.5曹松景.MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究D.重庆大学：曹松景,2013.6冯景锋，郭晓强，全子一.宽带无线多媒体传输新技术一OFDMJ.中国数据通信,2002,(10)：63-667李玮.MIMO多天线技术研究D.西安电子科技大学:李玮，2008.8张雯.多输入多输出系统的关键技术研究D.西北工业大学:张雯，2006.9李国彬.移动通信系统中空时网格码技术研究J.电子世界,2014,(18)：270-27010 Alamounti,S.M.AsimpletransmitdiversityschemeforwirelessCommunicationsJEEEJ.Select.AreasCommun.,1998,16(8):1451-1458.11 Sklar,B.DigitalCommunicationsiFundamentalsandApplications2E.PrenticeHall,2002.12 RappaaportXS.WirelessCommunicationsiPrinciplesandPractice2/E.PrenticeHall,2001.附录部分仿真源程序：MIMO信道容量clear;clf;max_snr=30;%cll=zeros(1,max_snr+1);%cll=mimocsnr(1,1);c21=zeros(1,max-snr+1);c21=mimocsnr(2,l);c81=zeros(1,max_snr+1);c81=mimocsnr(8,l);cl51=zeros(1,max-snr+1);cl51=mimocsnr(15,l);plot(0:max_snr,c21,'k-*0:max_snr,c81/r-+*,O:max_snr,c151,c-+t);gridon;legend(,2TxlRx,8TxlRx,15TxlRx,2)xlabel('SNR(dB),)ylabelC信道容量(b