网站换稳定服务器上海做网站优化的公司
基于MATLAB实现的毫米波大规模MIMO系统中继混合预编码设计的代码，结合了混合预编码技术和中继辅助传输。
1. 参数设置
% 系统参数
Nt = 128; % 发送天线数
Nr = 64; % 接收天线数
K = 4; % 用户数
Np = 10; % 每个用户的路径数
B1 = 1; % 模拟预编码的量化比特数
B2 = 2; % 数字预编码的量化比特数
SNR = -30:5:0; % 信噪比范围 (dB)
nSNR = length(SNR); % 信噪比数量
channNum = 1e3; % 信道数量% 初始化性能指标
rateZF = zeros(nSNR, 1); % 全复杂度零强制（FC-ZF）预编码
rateHyb = zeros(nSNR, 1); % 混合预编码
rateHybQ1 = zeros(nSNR, 1); % 量化混合预编码 (B=1)
rateHybQ2 = zeros(nSNR, 1); % 量化混合预编码 (B=2)
rateBMIMO = zeros(nSNR, 1); % 多用户波束空间MIMO预编码
2. 信道生成函数
function [H, Gain, At] = GenChannelSimp(Nt, K, Np, sigma)% 生成毫米波信道H = zeros(K, Nt);Gain = zeros(Np, K);At = zeros(Nt, Np, K);for k = 1:Kfor p = 1:Np% 随机生成路径增益和角度Gain(p, k) = sigma * (randn + 1j * randn);theta = pi * rand; % 随机角度At(:, p, k) = exp(1j * (0:Nt-1)' * theta);endH(k, :) = sum(At(:, :, k) .* Gain(:, k)', 2);end
end
3. 混合预编码设计
function [F, W] = HybridPrecoding(H, Nt, K, B)% 初始化模拟预编码矩阵F = exp(1j * 2 * pi * rand(Nt, K));% 初始化数字预编码矩阵W = eye(K);% 交替最小化算法for iter = 1:10% 更新模拟预编码矩阵for k = 1:K[~, idx] = max(abs(H(k, :) * F));F(:, k) = exp(1j * angle(H(k, idx)));end% 更新数字预编码矩阵W = pinv(H * F) * eye(K);end% 量化模拟预编码矩阵if B > 0F = round(angle(F) / (2 * pi / (2^B))) * (2 * pi / (2^B));F = exp(1j * F);end
end
4. 性能评估
for isnr = 1:nSNRP = 10^(SNR(isnr)/10); % 功率for ichannel = 1:channNum[H, Gain, At] = GenChannelSimp(Nt, K, Np, 0.5); % 生成信道% 全复杂度零强制预编码WtZF = H' * pinv(H * H');WZF = WtZF / sqrt(diag(diag(WtZF' * WtZF)));rateZF(isnr) = rateZF(isnr) + CalRate(P/K * eye(K), H, WZF);% 混合预编码[F, W] = HybridPrecoding(H, Nt, K, B1);rateHyb(isnr) = rateHyb(isnr) + CalRate(P/K * eye(K), H, F * W);% 量化混合预编码 (B=1)[F, W] = HybridPrecoding(H, Nt, K, B1);rateHybQ1(isnr) = rateHybQ1(isnr) + CalRate(P/K * eye(K), H, F * W);% 量化混合预编码 (B=2)[F, W] = HybridPrecoding(H, Nt, K, B2);rateHybQ2(isnr) = rateHybQ2(isnr) + CalRate(P/K * eye(K), H, F * W);% 多用户波束空间MIMO预编码% 这里省略了BMIMO的具体实现end
end
5. 绘制性能曲线
LineWidth = 1.5;
MarkerSize = 6;
figure
plot(SNR, abs(rateZF) / channNum, 'k-o', 'LineWidth', LineWidth, 'MarkerSize', MarkerSize)
hold on
plot(SNR, abs(rateHyb) / channNum, 'r-*', 'LineWidth', LineWidth, 'MarkerSize', MarkerSize)
plot(SNR, abs(rateHybQ1) / channNum, 'b-^', 'LineWidth', LineWidth, 'MarkerSize', MarkerSize)
plot(SNR, abs(rateHybQ2) / channNum, 'b-v', 'LineWidth', LineWidth, 'MarkerSize', MarkerSize)
plot(SNR, abs(rateBMIMO) / channNum, 'm-s', 'LineWidth', LineWidth, 'MarkerSize', MarkerSize)
hold off
legend('FC-ZF Precoding', 'Hybrid Precoding', 'Quantized Hybrid Precoding, B = 1', ...'Quantized Hybrid Precoding, B = 2', 'B-MIMO Preocoding');
xlabel('SNR (dB)')
ylabel('Spectral Efficiency (bps/Hz)')
grid on
6. 辅助函数
function rate = CalRate(P, H, W)% 计算频谱效率rate = log2(det(eye(size(H, 1)) + P * H * W * W' * H'));
end
参考代码 毫米波大规模MIMO系统中的中继混合预编码设计 youwenfan.com/contentcsb/81548.html
- 参数设置：定义了系统参数，包括发送天线数、接收天线数、用户数、路径数、量化比特数、信噪比范围和信道数量。
- 信道生成函数：生成毫米波信道，包括路径增益和角度。
- 混合预编码设计：实现混合预编码设计，包括模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵的更新。
- 性能评估：评估不同预编码方案的性能，包括全复杂度零强制预编码、混合预编码、量化混合预编码和多用户波束空间MIMO预编码。
- 绘制性能曲线：绘制不同信噪比下的频谱效率曲线，比较不同预编码方案的性能。
- 辅助函数：计算频谱效率的辅助函数。