基于BD预编码与V-BLAST的4x4 MIMO系统仿真

资 源 简 介

本项目设计并实现了一个典型的4发4收（4x4）多用户MIMO系统模型，核心是将块对角化（Block Diagonalization, BD）预编码技术与V-BLAST（Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time）分层空时处理架构深度集成。在发送端，系统通过获取完整的信道状态信息，利用BD算法对信道矩阵进行分解，通过寻找干扰用户的零空间来构造预编码矩阵，从而在空域上将多用户干扰彻底抵消，使系统等效为多个互不干扰的并行子信道。在预编码生成的子信道基础上，进一步应

详 情 说 明

基于块对角化预编码与V-BLAST结合的4x4 MIMO通信系统仿真

项目介绍

本项目设计并实现了一个典型的4发4收（4x4）多用户MIMO（MU-MIMO）系统仿真模型。该系统将块对角化（Block Diagonalization, BD）预编码技术与V-BLAST分层空时处理架构相结合。在发送端，利用BD算法消除多用户干扰（MUI），将多用户信道解耦为独立的单用户子信道；在每个用户的子信道内，应用V-BLAST技术实现空间复用。该仿真通过蒙特卡洛实验，评估了系统在瑞利衰落信道下的误码率（BER）性能和星座图表现。

功能特性

• MU-MIMO 配置：支持4根总发送天线和4根总接收天线，模拟2个用户，每个用户拥有2根接收天线。
• BD 预编码：通过奇异值分解（SVD）计算预编码矩阵，实现用户间干扰的完全归零。
• V-BLAST 集成：在预编码后的等效信道上运行垂直分层空时码检测。
• 联合算法检测：接收端采用基于最小均方误差（MMSE）准则的串行干扰消除（SIC）算法。
• 性能评估对比：系统自动计算并对比了BD-VBLAST联合算法与传统无预编码（迫零检测）算法的误码率。
• 可视化输出：包括BER演进曲线、原始QPSK星座图以及检测后的信号星座图。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 无需额外工具箱，基于标准线性代数运算实现。

实现逻辑

仿真逻辑严格遵循通信系统物理层处理流程：

1. 参数初始化：

设定发送天线、接收天线、用户数、信号增益、调制阶数（QPSK）、蒙特卡洛迭代次数及仿真比特数。

1. 信号生成与调制：

产生随机比特流，并将其映射为QPSK复数符号流，随后将符号重组为适配多天线发送的矩阵形式。

1. 信道模型：

构建复高斯分布的瑞利衰落信道矩阵。对于多用户环境，将总信道矩阵划分为针对不同用户的子矩阵。

1. 块对角化（BD）核心实现：

对每个用户，提取其他所有用户的信道矩阵并进行SVD分解，找到其零空间（Null Space）。随后在零空间投影后的等效信道上再次进行SVD以优化子信道性能。最终合成总预编码矩阵并进行功率归零化处理。

1. 信号传输与噪声注入：

发射信号经预编码矩阵处理后通过衰落信道，并在接收端加入加性高斯白噪声（AWGN）。

1. V-BLAST 接收处理：

利用BD预编码的特性，各用户接收机仅需处理自身的接收信号。接收端使用MMSE-SIC检测器，通过迭代寻找信噪比最优层、进行硬判决决策、并逐层扣除已恢复信号的干扰。

1. 结果统计与对比：

解调检测后的符号，统计误码数。同时运行一个不带预编码的对照组（采用伪逆迫零检测）以验证BD算法的抗干扰优势。

关键函数与算法细节

• BD 逻辑计算：

核心步骤是利用SVD分解。对于第k个用户，通过对除k以外所有用户的信道矩阵进行分解，取其右奇异矩阵中对应特征值为0的部分作为投影基。这种方式确保了用户一的预编码向量位于用户二信道的零空间内。

• V-BLAST SIC 检测器：

该函数实现了一个基于MMSE准则的递归检测过程。在每一层检测中： - 计算当前等效信道的MMSE权重矩阵。 - 通过计算权向量范数，选择噪声放大效应最小（即信噪比最高）的层进行优先检测。 - 实施QPSK硬判决判定。 - 从接收向量中减去该层信号对剩余层的贡献，实现干扰消除。

• 对照组实现：

采用简单的广义逆（pinv）作为迫零检测器，演示在没有BD预编码消除干扰的情况下，多用户干扰对系统误码率的负面影响。

• 数据可视化：

代码生成了半对数坐标系下的BER曲线。同时利用星座图直观展示了在高SNR条件下，经过BD预编码和SIC处理后的星座点收敛情况，并实时打印多用户干扰范数以验证BD的消减效果（范数接近于0）。