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论文仿真原型程序,仿真四种（ZF,ZF-SIC,MMSE,MMSE-SIC） Vblast接收的检测性能

% 论文仿真原型程序,仿真四种（ZF,ZF-SIC,MMSE,MMSE-SIC） Vblast接收的检测性能，绘制误比特率～信噪比曲线。
% 发端初始化===============================================================
% 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长)
tx=4;rx=4;L=10000;
Modulation='BPSK';
EbN0=[0:5:20];
B=30000;Ts=1/24300;
% 建立EbN0与SNR之间的换算关系
SNR=EbN0-10*log10(Ts*B);
% 信源A
A=randint(tx*L,1);
% 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X
X=zeros(tx,L);
for k=1:tx
X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1);
end

% 信道传输=================================================================

% 快衰落Rayleigh信道H
H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L)+i*randn(rx,tx,L));
% 均值为0方差为1的高斯白噪声n
n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)+i*randn(rx,L));
% 未叠加噪声的接收信号R
R=zeros(rx,L);
for k=1:L
    R(:,k)=sqrt(1/tx)*H(:,:,k)*X(:,k);
end

% 检测

%ZF========================================================================
disp('berz');
berz=[];
% 在不同的信噪比下计算ZF接收机误比特率berz
  for m=SNR
      m
      % 每个子信道的平均信噪比为snr的接受信号R_noised
      snr=10^(m/10);
      R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
      x=[];
      a=zeros(tx*L,1);
      % 逐时隙对接收符号矢量进行检测，合并得到一帧发射矩阵X的估计x
      for t=1:L
          r=R_noised(:,t);
          % 迫零矩阵G
          G=pinv(H(:,:,t));
          y=G*r;
          xtemp=(y>=0)-(y<0)+0;
          x=[x,xtemp];
      end
      
      % 从x求A的估计a
      for k=1:tx
          a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
      end
      % 比较A和a计算错值率temp_ber
      [errbit,temp_ber]=biterr(A,a);
      berz=[berz,temp_ber];
  end
  figure
  semilogy(EbN0,berz,'o- b')
 
% ZF-SIC(ordered)==========================================================
disp('ZF-SIC');
berzs=[];
  for m=SNR
      m
      snr=10^(m/10);
      R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
      x=[];
      a=zeros(tx*L,1);
      for t=1:L
          r=R_noised(:,t);
          HH=H(:,:,t);
          G=pinv(HH);
          S=[1:tx];% S表示一个时隙内还未检测的符号的序号的集合
          xtemp=zeros(tx,1);
          % 逐发射天线进行检测
          for k=1:tx
              % G的在序号集合S的非零元素集合内范数最小的行是wki，它是G的第ki行
              [wki,ki]=minnorm(G,S);
              % 已经检测过的序号清零
              S(ki)=0;
              % 判决统计量y
              y=wki*r;
              % BPSK判决
              xtemp(ki)=1*(y>=0)-1*(y<0)+0;
             % SIC串行干扰抵消
              r=r-sqrt(1/tx)*xtemp(ki)*H(:,ki,t);
              % 将已经检测的信号对应的信道矩阵的列清零
              HH(:,ki)=zeros(rx,1);
              G=pinv(HH);
          end
          x=[x,xtemp];
      end
      for k=1:tx
          a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
      end
      [errbit,temp_ber]=biterr(A,a);
      berzs=[berzs,temp_ber];
  end
  hold on
  semilogy(EbN0,berzs,'o- r')

 % MMSE====================================================================
 disp('MMSE')
  berm=[];
  for m=SNR
      m
      snr=10^(m/10);
      R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
      x=[];
      a=zeros(tx*L,1);
      for t=1:L
          r=R_noised(:,t);
          HH=H(:,:,t);
          xtemp=zeros(tx,1);
          w=inv(HH'*HH+(1/snr)*eye(tx))*HH';
          y=w*r;
          xtemp=(y>=0)-(y<0)+0;
          x=[x,xtemp];
      end
      for k=1:tx
          a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
      end
      [errbit,temp_ber]=biterr(A,a);
      berm=[berm,temp_ber];
  end
  semilogy(EbN0,berm,'s- b')
 % MMSE-SIC(ordered)=======================================================
 disp('MMSE-SIC')
 berms=[];
  for m=SNR
      m
      snr=10^(m/10);
      R_noised=R+sqrt(1/snr)*n;
      x=[];
      a=zeros(tx*L,1);
      for t=1:L
          r=R_noised(:,t);
          HH=H(:,:,t);
          G=pinv(HH);
          S=[1:tx];
          xtemp=zeros(tx,1);
          for k=1:tx
              [wki,ki]=minnorm(G);
              w=inv(HH'*HH+(1/snr)*eye(tx-k+1))*HH';
              y=w(ki,:)*r;
              xtemp(S(ki))=(y>=0)-(y<0)+0;
              r=r-sqrt(1/tx)*xtemp(S(ki))*H(:,S(ki),t);
              HH(:,ki)=[];
              S(ki)=[];
              G=pinv(HH);
          end
          x=[x,xtemp];
      end
      for k=1:tx
          a(k:tx:end)=(x(k:tx:end)+1)/2;
      end
      [errbit,temp_ber]=biterr(A,a);
      berms=[berms,temp_ber];
  end
  semilogy(EbN0,berms,'s- m'),grid on
 legend('ZF','ZF-SIC','MMSE','MMSE-SIC');
 xlabel('EbN0(dB)');
 ylabel('误比特率');
 title('blast检测比较')