当前位置: 首页 > article >正文

基于MATLAB的大规模MIMO信道仿真

1. 系统模型与参数设置

以下是一个单小区大规模MIMO系统的参数配置示例,适用于多发多收和单发单收场景。

% 参数配置
params.N_cell = 1;          % 小区数量(单小区仿真)
params.cell_radius = 500;   % 小区半径(米)
params.N_tx = 64;           % 基站发射天线数量
params.N_rx = 1;            % 用户接收天线数量(单发单收)
params.d2d_pairs = 3;       % D2D用户对数量(可选)
params.ptx_max = 30;        % 最大发射功率(dBm)
params.noise_power = -114;  % 噪声功率(dBm)
params.target_snr = 6;      % 目标SINR(dB)
params.path_loss_exp = 3.5; % 路径损耗指数
params.shadowing_std = 4;   % 阴影衰落标准差(dB)
params.fc = 2e9;            % 载波频率(Hz)
params.BW = 1e6;            % 带宽(Hz)
2. 信道模型

采用块衰落信道模型,信道在长度为T符号的相干间隔内保持静态。

% 信道模型
function H = generate_channel(N_tx, N_rx, path_loss_exp, shadowing_std)% 生成瑞利衰落信道H = (randn(N_rx, N_tx) + 1j*randn(N_rx, N_tx)) / sqrt(2);% 应用路径损耗和阴影衰落path_loss = 10^(-path_loss_exp / 10);shadowing = 10^(shadowing_std * (randn(N_rx, 1) / sqrt(2)));H = H .* (path_loss * shadowing);
end
3. 功率控制算法

基于SINR的闭环功率控制算法。

% 功率控制算法
function pwr = power_control(snr_current, pwr_prev, target_snr, max_pwr)if isempty(pwr_prev)pwr = min(max_pwr, 10^(target_snr/10)); % 初始功率设为目标SINR对应值elseerror = target_snr - snr_current;pwr = pwr_prev + 0.5 * error;pwr = max(min(pwr, max_pwr), 0); % 限制功率范围end
end
4. 仿真主循环

仿真大规模MIMO系统中的单播和多播传输。

% 仿真主循环
snr_history = zeros(params.d2d_pairs, 100); % 记录SINR历史
power_history = zeros(params.d2d_pairs, 100);for iter = 1:100for pair_idx = 1:params.d2d_pairs% 生成信道H = generate_channel(params.N_tx, params.N_rx, params.path_loss_exp, params.shadowing_std);% 计算当前SINRsnr_current = calculate_snr(H, power_history(pair_idx, iter-1), params.noise_power);% 更新发射功率power_history(pair_idx, iter) = power_control(snr_current, power_history(pair_idx, iter-1), params.target_snr, params.ptx_max);% 记录SINRsnr_history(pair_idx, iter) = snr_current;end
end
5. 性能分析

分析SINR收敛性和发射功率分布。

% SINR收敛性
figure;
plot(snr_history');
xlabel('迭代次数');
ylabel('SINR (dB)');
title('D2D用户SINR收敛性');
legend(arrayfun(@(x) sprintf('D2D对%d', x), 1:params.d2d_pairs, 'UniformOutput', false));
grid on;% 发射功率分布
figure;
histogram(power_history(:), 0:params.ptx_max/5:params.ptx_max);
xlabel('发射功率 (dBm)');
ylabel('样本数');
title('D2D用户发射功率分布');
xlim([0 params.ptx_max]);
6. 扩展方向
  • 多小区场景:扩展至多小区环境,研究跨小区干扰。

  • 开环功率控制:对比闭环与开环(固定功率)的性能差异。

  • 虚拟MIMO:在虚拟MIMO系统中,多个终端和基站构成多发多收模式。

http://www.lryc.cn/news/2387863.html

相关文章:

  • 如何在 Windows 和 Mac 上擦拭和清洁希捷外置硬盘
  • Vue 3.0 中状态管理Vuex 与 Pinia 的区别
  • 第三届黄河流域网安技能挑战赛复现
  • python 生成复杂表格,自动分页等功能
  • 2025年高防IP与游戏盾深度对比:如何选择最佳防护方案?
  • 在 Vue + Vite 项目中,直接使用相对路径或绝对路径引用本地图片资源时,图片无法正确显示。
  • 判断手机屏幕上的横向滑动(左滑和右滑)
  • 用户有一个Django模型没有设置主键,现在需要设置主键。
  • 【文献阅读】EndoChat: Grounded Multimodal Large Language Model for Endoscopic Surgery
  • React JSX语法介绍(JS XML)(一种JS语法扩展,允许在JS代码中编写类似HTML的标记语言)Babel编译
  • 【R语言编程绘图-箱线图】
  • 【elasticsearch 7 或8 的安装及配置SSL 操作指引】
  • GitHub 趋势日报 (2025年05月23日)
  • MongoDB索引:原理、实践与优化指南
  • SQL实战之索引优化(单表、双表、三表、索引失效)
  • [7-1] ADC模数转换器 江协科技学习笔记(14个知识点)
  • SSM整合:Spring+SpringMVC+MyBatis完美融合实战指南
  • Spring Boot分页查询进阶:整合Spring Data REST实现高效数据导航
  • 阿里云 Serverless 助力海牙湾构建弹性、高效、智能的 AI 数字化平台
  • 升级node@22后运行npm install报错 distutils not found
  • 一个开源的多播放源自动采集在线影视网站
  • 【PhysUnits】10 减一操作(sub1.rs)
  • 深度检测与动态透明度控制 - 基于Babylon.js的遮挡检测实现解析
  • Linux下使用socat将TCP服务转为虚拟串口设备
  • docker push 报错 denied: requested access to the resource is denied
  • epub→pdf | which 在线转换??好用!!
  • PBX、IP PBX、FXO 、FXS 、VOIP、SIP 的概念解析以及关系
  • MySQL数据高效集成到金蝶云星空的技术分享
  • git 命令之-git cherry-pick
  • 如何在STM32CubeMX下为STM32工程配置调试打印功能