瑞利衰落信道下MIMO各态历经容量仿真

资 源 简 介

本项目旨在通过MATLAB仿真平台深入研究多输入多输出（MIMO）通信系统在瑞利衰落信道环境下的各态历经容量表现。 系统通过蒙特卡洛方法模拟生成遵循零均值单位方差复高斯分布的随机信道矩阵，用以代表非视距传播环境中的瑞利衰落特性。 功能核心包括在不同信噪比（SNR）和不同天线配置（如2x2, 4x4, 8x8等）条件下，对系统平均信息吞吐量进行统计分析。 实现过程中，程序可以模拟发送端在未知信道状态信息（CSIT）时采取的等功率分配策略，以及在已知信道状态信息时通过奇异值分解（SVD）和注水算法（Water

详 情 说 明

瑞利衰落信道下的MIMO各态历经系统容量仿真项目

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的仿真程序，专门用于研究和评估多输入多输出（MIMO）通信系统在瑞利衰落信道环境下的各态历经容量（Ergodic Capacity）。通过模拟不同的天线配置（如2x2, 4x4, 8x8）和信噪比（SNR）范围，本项目对比了在发送端未知信道状态信息（CSIT）情况下的等功率分配策略，与在已知信道状态信息（CSIT）情况下通过注水算法实现的最优功率分配策略的性能差异。

功能特性

• 高度还原的信道建模：利用蒙特卡洛方法生成零均值、单位方差的复高斯分布矩阵，模拟典型的非视距（NLOS）瑞利衰落环境。
• 多维度参数对比：支持设置多种对称天线阵列配置（2x2, 4x4, 8x8），并在宽范围的信噪比（-10dB至30dB）下得出统计结果。
• 核心算法实现：精准实现了基于奇异值分解（SVD）的并行子信道化处理，并对比了等功率分配（EPA）与注水算法（WF）两种功率策略。
• 直观的结果展示：自动生成系统容量随信噪比变化的曲线图、注水算法带来的容量增益百分比图，以及注水功率分配过程的物理模型可视化快照。

实现逻辑与功能描述

代码实现了一套严谨的链路级仿真流程，主要步骤包括：

1. 环境初始化与参数预设：定义仿真的信噪比序列（线性与分贝转换）、迭代次数以及特定的MIMO天线规模。
2. 三层嵌套循环仿真：

- 最外层循环迭代不同的天线配置。 - 中间层循环遍历各个信噪比点。 - 最内层进行1000次蒙特卡洛独立随机信道实现，以消除随机性对容量的影响，获取统计意义上的期望值。

1. 信号处理流程：针对每一次随机生成的信道矩阵：

- 执行奇异值分解（SVD），将复杂的MIMO信道矩阵正交分解为多个独立的并行子信道。 - 对奇异值求平方获得各子信道的功率增益。

1. 性能对比计算：

- 采用等功率分配公式计算瞬时容量。 - 调用特定的注水算法计算逻辑，基于当前信噪比和子信道质量分配合理的发射功率，从而计算最优容量。

1. 数据归并与可视化：将多次迭代的平均值记录为各态历经容量，并生成多条对比曲线。

关键函数与算法分析

各态历经容量计算核心 该部分通过累积大量的随机信道瞬时容量并求平均值，旨在模拟真实无线环境中随时间或频率变化的统计性能。其核心逻辑在于将矩阵运算转换为对奇异值（即空间子信道）的处理。

注水算法（Water-filling Algorithm）实现分析 该函数是系统性能优化的关键，其实现细节如下：

• 排序优化：首先对子信道增益进行降序排列，以简化后续的迭代搜索。
• 迭代查找水位线：通过循环从最差的子信道开始尝试剔除，动态调整水位（Water Level），确保分配给每个子信道的功率均为非负值。
• 功率限制约束：满足总发射功率恒定的前提下，将更多的功率分配给信道条件优越的子信道，而在信道条件极差时停止功率分配。

数据可视化分析模块

• 性能趋势图：展现了随着天线数量增加和信噪比提升，系统容量呈线性增长的趋势，验证了空间复用增益。
• 增益百分比图：通过计算注水算法相对于等功率分配的提升比例，揭示了注水算法在低信噪比环境下增益显著，而在高信噪比环境下改进有限的物理特性。
• 注水快照图：以堆叠柱状图的形式形象展示了“等效噪声高度”与“分配功率”的关系，为理解注水原理提供了直观的物理参考。

使用方法

1. 确保您的计算机上已安装MATLAB（建议R2016b及以上版本）。
2. 将仿真代码脚本保存并在MATLAB工作路径下运行。
3. 程序将自动开始蒙特卡洛迭代，并在命令行输出目前的处理进度（如需手动添加）。
4. 运行结束后，程序将弹出三个图形窗口，分别展示容量对比曲线、注水增益百分比以及注水分配过程的单次快照。

系统要求

• 软件环境：MATLAB
• 计算资源：随着天线数量和蒙特卡洛迭代次数的增加，计算量会相应增大。默认参数下，标准个人电脑可在数分钟内完成仿真。
• 依赖说明：仅依赖MATLAB标准内置函数，无需额外安装第三方工具箱。