基于MATLAB的多用户检测算法性能比较分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了四种主流多用户检测算法（解相关、MMSE、SIC、PIC），可通过参数配置分析不同用户数量和信噪比条件下的误码率性能，为通信系统设计提供算法选择参考。

详 情 说 明

多用户检测算法性能比较分析系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了四种经典多用户检测算法（解相关检测器、MMSE检测器、串行干扰消除SIC和并行干扰消除PIC）的完整仿真系统。通过对不同用户规模、信噪比条件和扩频码序列下的通信场景进行模拟，系统能够量化分析各算法的误码率性能、计算复杂度和收敛特性，为多用户通信系统中的检测算法选择提供科学依据。

功能特性

• 多算法集成：完整实现解相关、MMSE、SIC和PIC四种核心检测算法
• 灵活参数配置：支持自定义用户数量、信噪比范围、扩频码类型等关键参数
• 全面性能评估：从误码率、计算效率、多用户干扰抑制能力等多维度进行算法比较
• 可视化分析：自动生成误码率曲线图、耗时对比统计等直观结果
• 扩展性强：模块化设计便于新增检测算法或修改仿真条件

使用方法

1. 参数设置：在main.m中调整以下运行参数：

- K: 系统用户数量（默认：5-20用户） - SNR_range: 信噪比范围（默认：-5dB到10dB） - spreading_code_type: 扩频码类型（Gold码/Walsh码） - N: 每帧数据长度（默认：1000比特） - T: 蒙特卡洛仿真次数（默认：1000次）

1. 运行系统：在MATLAB命令行中执行：

```matlab main

1. 结果获取：程序运行后自动生成：

- 四种算法的误码率随SNR变化曲线图 - 算法检测时间对比统计表 - 不同用户数下的性能分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Communications Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥4GB RAM（用户数>20时建议8GB）
• 磁盘空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括仿真环境初始化、多用户信号生成、四种检测算法的并行执行、性能指标计算与比较分析。具体承担参数解析、扩频码分配、信道建模、误码统计、时序测量和结果可视化等功能模块的协调运作，确保整个比较分析流程的自动完成。