1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
MATLAB2022A
3.算法理论概述
多输入多输出(MIMO)技术是无线通信领域的关键技术之一，它利用多个天线同时发送和接收信号，可以显著提高系统容量和传输可靠性。在MIMO系统中，预编码技术是一种重要的信号处理技术，它可以在发送端对信号进行处理，以优化系统性能。
3.1. MIMO系统模型
考虑一个具有Nt个发送天线和Nr个接收天线的MIMO系统。发送端的数据流经过预编码器后，通过多个天线同时发送出去，经过信道传播，在接收端通过多个接收天线接收信号。接收信号可以表示为：
Y=HX+NY=HX+NY=HXP+N
其中，P是预编码矩阵。
3.2. 基于范数求解缩放因子的预编码技术
基于范数求解缩放因子的预编码技术的核心思想是通过优化预编码矩阵的范数，以获得更好的系统性能。具体而言，该方法通过求解以下优化问题来确定预编码矩阵：
minP∥HP∥F2\min_{P} |HP|_F^2minP∥HP∥F2
s.t. ∥P∥F2=NP\text{ s.t. } |P|_F^2 = NPs.t.∥P∥F2=NP
其中，∥⋅∥F| \cdot |_F∥⋅∥F表示Frobenius范数，NPNPNP是发送功率约束。
该优化问题的目标是最小化预编码矩阵和信道矩阵乘积的Frobenius范数的平方，即最小化发送信号的功率。在发送功率约束下，通过选择合适的预编码矩阵PPP，可以使得发送信号的功率更加集中，从而获得更好的系统性能。
为了求解上述优化问题，可以采用拉格朗日乘子法。构建拉格朗日函数如下：
L(P,λ)=∥HP∥F2+λ(∥P∥F2−NP)L(P, \lambda) = |HP|_F^2 + \lambda (|P|_F^2 - NP)L(P,λ)=∥HP∥F2+λ(∥P∥F2−NP)
对PPP求导并令其为零，可以得到：
HP(HP)H+λP=0HP(HP)^H + \lambda P = 0HP(HP)H+λP=0
通过求解上述方程，可以得到预编码矩阵PPP的最优解。需要注意的是，在实际应用中，为了降低计算复杂度，可以采用迭代算法来逼近最优解。
基于范数求解缩放因子的预编码技术可以有效地降低发送信号的功率，并提高系统的传输可靠性。具体而言，通过优化预编码矩阵的范数，可以使得发送信号的能量更加集中于主要的数据流上，从而减小了干扰和噪声的影响。因此，该方法可以在一定程度上提高MIMO系统的容量和性能。
4.部分核心程序
% 信道矩阵
H = Hmat;
%计算ZF预编码矩阵
zf_P=H'*inv(H*H');
%计算缩放因子beta
beta_zf=sqrt(es/norm(zf_P,'fro').^2);
%计算预编码矩阵
P_zf=beta_zf*zf_P;
%开始循环，对每个数据符号进行处理
for ik=1:num
%产生QPSK调制信号
Qpsk0=(sign(randn(T_num,1))+1i*sign(randn(T_num,1)));
%归一化信号功率
u=sqrt(1/2)*Qpsk0;
%发送信号
x_zf=P_zf*u;
%通过信道后的信号
y_zf=H*x_zf;
%添加高斯白噪声
y_zf=awgn(y_zf,SNR(ij),'measured');
%接收信号
r_rxzf=1/beta_zf*y_zf;
%对接收信号进行判决
err_user=sign(real(r_rxzf))+1i*sign(imag(r_rxzf));
%计算误比特数
errs(1,ij)=errs(1,ij)+sum(((abs(err_user-Qpsk0)).^2)/4);
end
end
figure;
P1=semilogy(SNR,err1,'*-k');
grid on;
xlabel('symbol SNR(dB)');ylabel('BER');
legend('Users')
save R2.mat SNR err1
