MIMO信道容量计算(共11页).docx
精选优质文档-倾情为你奉上实验一： MIMO信道容量计算实验学时：3实验类型：（演示、验证、综合、设计、研究）实验要求：（必修、选修）一、实验目的通过本实验的学习，理解和掌握信道容量的概念和物理意义；了解多天线系统信道容量的计算方法；采用计算机编程实现经典的注水算法。 二、实验内容MIMO信道容量；注水算法原理；采用计算机编程实现注水算法。三、实验组织运行要求以学生自主训练为主的开放模式组织教学四、实验条件（1）微机（2）MATLAB编程工具五、实验原理、方法和手段MIMO（MIMO，Multiple Input Multiple Output）技术利用多根天线实现多发多收，充分利用了空间资源，在有限的频谱资源上可以实现高速率和大容量，已成为4G通信系统以及未来无线通信系统的关键技术之一。图1平坦衰弱MIMO信道模型1MIMO信道模型MIMO指多输入多输出系统，当发送信号所占用的带宽足够小的时候，信道可以被认为是平坦的，即不考虑频率选择性衰落。平坦衰弱的MIMO信道可以用一个的复数矩阵描述： （1）其中为发送端天线数，为接收端天线数，的元素表示从第根发射天线到第根接收天线之间的空间信道衰落系数。窄带MIMO信道模型（如图1所示）可以描述为： （2）其中，为发送信号；为接收信号；为加性高斯白噪声。2MIMO信道容量假设服从均值为0，协方差为单位阵的复高斯分布。根据信道容量的定义，可以证明当服从高斯分布时，达到MIMO信道容量。令的协方差矩阵为，则MIMO信道容量可表示为： （3）其中上标H表示复共轭，为单位阵，det表示取行列式。表示单位带宽下的MIMO信道传输速率，单位为Nat/sec。发射机的传输功率可以表示为： 其中，表示向量的模，Tr表示取矩阵的迹，E表示求期望。假设发射机的最大传输功率为，则功率约束下的MIMO信道容量计算问题可以描述为： （4）即在功率约束下找到的最佳分布使得信道容量最大。此处表示为半正定矩阵。3奇异值分解及问题转化将信道矩阵进行奇异值分解，即可分解为，其中和为酉矩阵满足，为的矩形对角矩阵。利用恒等式和酉矩阵性质，得到 （5）利用恒等式和酉矩阵性质，得到 （6）定义，利用（5）和（6），问题（4）可写为： （7）经过变量替换，令，问题（7）（i.e., (4)）等价为 （8）根据Hadamard不等式（参考信息论基础Thomas M. Cover，定理16.8.2），问题（8）的最优解必为对角阵。因此问题（8）可简化为 （9）其中，r为（或者）的秩，和分别为和的对角元素。4注水（water-filling）算法 求解问题（9）对问题（9）使用拉格朗日乘子法，可知最优解必须满足：其中为拉格朗日乘子。为求得，需先确定，它满足 (10)注意左边为的递增函数，因此满足（10）的唯一。找到满足（10）的的方法可形象地称为注水（warter-filling）。这是因为，我们可以将看做是第片区域的水平线，然后对整个区域注水，使其具有深度，如图1所示。所需总水量为，不断注水，直至总水量为,。第个区域的水位深度即为最优的。图2 注水算法图示。每片区域的高度为。注水总量为，对整个区域 注水使其高度达到。每片区域上水的高度（阴影部分所示）即为最优的。六、实验数据及具体步骤1）随机产生,每个信道系数服从均值为0，方差为1的高斯分布（对Rayliegh分布）2) 奇异值分解（利用matlab SVD函数）3）计算4）注水法求解问题（9）5）计算，根据（3）计算容量（或者根据问题（9）的最优值确定最大容量）。七、实验程序和结果一、有一并联高斯加性信道，各子信道的方差为d12=0.1，d22=0.2，d32=0.3，d42=0.4，d52=0.5，d62=0.6，d72=0.7，d82=0.8，d92=0.9，d102=1.0。1、若输入的信号总功率P=5程序L=input('子信道数目 L='); %输入子信道数目d=input('各子信道噪声方差 d='); %输入各信道的噪声方差P=input('输入信号总功率 P='); %输入信号总功率D=sum(d); %各子信道的方差和Pav=(P+D)*1.0/L; %求平均输出频率i=1; p=ones(1,L); %功率初始值boolean=1;c=0; %关闭的信道数量while(boolean) while(i<=L) if(Pav<d(i)& p(i)=0) %找出不符合的子信道并赋值为0 p(i)=0; D=D-d(i); c=c+1; end i=i+1; end if(c=0) %当所有信道满足时退出循环 break; end if(i=L+1) %每个信道和Pav对比一遍后初始化各值，并重新计算Pav i=1; L=L-c; c=0; Pav=(P+D)*1.0/L; endendL=length(ai);for i=1:L if(p(i)=0) p(i)=Pav-d(i); %计算各子信道分配功率 endendC=0;for i=1:L C=C+1/2*log2(1+p(i)/d(i);endpC输出>> WF子信道数目 L=10各子信道噪声方差 d=0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0输入信号总功率 P=5p = Columns 1 through 8 0.9500 0.8500 0.7500 0.6500 0.5500 0.4500 0.3500 0.2500 Columns 9 through 10 0.1500 0.0500C =6.0661>> WF子信道数目 L=10各子信道噪声方差 d=0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0输入信号总功率 P=1p = Columns 1 through 8 0.4000 0.3000 0.2000 0.1000 0 0 0 0 Columns 9 through 10 0 0C =2.3514二、实验题目clear all;nt=2 4 8;nr=2 4 8;v=0; %给定1/v初始值（也就是这里的v）for count=1:3 y=0; for PTdb=0:5:30 y=y+1; PT=10(PTdb/10); %把PT转化为10进制 for k=1:1000 H=sqrt(1/2)*complex(randn(nr(count),nt(count),randn(nr(count),nt(count); %随机产生H ,每个信道系数服从均值为0，方差为1的高斯分布（对Rayliegh分布）(sqrt(1/2)为了使模也为1) U,D,VH=svd(H); %奇异值分解 H=U*D*VH A=D'*D; %求DH*D ai=sort(1./diag(A)'); %求ai并按从小到大排序 L=length(ai); AI=sum(ai); %各子信道的方差和 Pav=(PT+AI)/L; %求平均输出频率 i=1; p=ones(1,L); %功率初始值 boolean=1; ct=0; %关闭的信道数量 while(boolean) while(i<=L) if(Pav<ai(i)& p(i)=0) %找出不符合的子信道并赋值为0 p(i)=0; AI=AI-ai(i); ct=ct+1; end i=i+1; end if(ct=0) %当所有信道满足时退出循环 break; end if(i=L+1) %每个信道和Pav对比一遍后初始化各值，并重新计算Pav i=1; L=L-ct; ct=0; Pav=(PT+AI)/L; end end for i=1:L if(p(i)=0) p(i)=Pav-ai(i); %计算各子信道分配功率 end end X=diag(p); Rx=VH'*X*VH; %计算Rx=V*X*VH T=H*Rx*H' L=length(ai); I=diag(ones(1,L); c(k)=log2(det(T+I); % I为单位阵，det表示取行列式。 c表示单位带宽下的MIMO信道传输速率，单位为Nat/sec。 end C(y)=real(sum(c)/1000; pt(y)=PTdb; end switch count case 1 plot(pt,C,'r-*'); hold on; case 2 plot(pt,C,'y-p'); hold on; case 3 plot(pt,C,'g-s'); hold on; endendlegend('nt=nr=2','nt=nr=4','nt=nr=8');title('MIMO信道容量与功率关系图');xlabel('功率/dB');ylabel('容量/Nat/sec');grid on;输出八、实验心得 在本次的实验中，我了解了注水法的思想，并且学会了如何使用注水法来求解MIMO的信道容量和子信道的分配功率。注水法的思想：我们可以将ai看做是第i片区域的水平线，然后对整个区域注水，使其具有深度1/v。所需总水量为，不断注水，直至总水量为PT。第i个区域的水位深度即为最优的xi。在解决书上的问题时，我们要考虑到每次平均功率都要重算，并且要知道如何找到该关闭的子信道。实验题目时我们要注意一些数据的初始值不能少。专心-专注-专业
