基于Alamouti编码的WiMAX MIMO-OFDM系统仿真

资 源 简 介

本项目通过MATLAB代码实现了符合WiMAX标准的MIMO-OFDM物理层链路仿真。系统集成了Alamouti空时块码（STBC）与正交频分复用（OFDM）技术，模拟了在宽带无线环境下信号的发送、传输与接收完整过程。核心功能包括：产生随机生成的二进制比特序列，执行QPSK或QAM星座映射，应用Alamouti空时分集编码方案。系统利用IFFT将信号变换到时域并添加循环前缀（CP）以对抗符号间干扰。仿真环境中内置了多径瑞利衰落信道模型及加性高斯白噪声（AWGN）模型，精确模拟无线信道的物理传输特性。接收端

详 情 说 明

项目介绍

本项目是一个基于 MATLAB 开发的 WiMAX MIMO-OFDM 物理层链路仿真系统。该系统核心采用了 Alamouti 空时分组码（STBC）技术，结合正交频分复用（OFDM）技术，旨在模拟宽带无线通信系统在多径瑞利衰落信道下的性能。系统完整实现了从比特生成、调制、多天线编码、信道传输到接收端解调、合并及性能统计的全过程，为研究 MIMO 技术在类 WiMAX 环境下的误码率（BER）表现提供了量化的仿真平台。

功能特性

1. 物理层标准化配置：系统采用 256 点 FFT 和 1/4 长度的循环前缀（CP），符合主流 OFDM 系统设计规范。
2. 多天线分集技术：严格实现 Alamouti 2x1 以及 2x2 空时编码方案，通过发射分集对抗信道衰落。
3. 灵活的调制方案：支持 QPSK 与 16QAM 两种调制方式，可根据仿真需求调整频谱效率。
4. 真实信道模拟：内置 6 径瑞利分集衰落信道模型，模拟复杂的时延扩展环境，并包含加性高斯白噪声（AWGN）。
5. 性能量化分析：系统自动遍历不同信噪比脉络，产生误码率曲线及接收端星座图，直观反映通信质量。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 硬件要求：标准个人计算机，建议内存 8GB 以上以加速多帧仿真过程。
3. 依赖项：无需特殊工具箱支持，算法逻辑均采用原生 MATLAB 语言实现。

仿真实现逻辑说明

仿真流程严格遵循无线通信链路的顺序执行：

1. 参数初始化：程序开始时设置 FFT 点数（256）、有效子载波（192）、循环前缀长度、信噪比范围以及总仿真帧数。
2. 比特流产生与调制：每一帧随机生成二进制比特。根据设定的调制模式（QPSK 或 16QAM），将比特映射为复数符号。
3. Alamouti 空时编码：符号序列成对处理。在两个连续的 OFDM 符号周期内，将符号 s1 和 s2 及其共轭形式 [-s2*, s1*] 分别分配到两个发射天线。
4. OFDM 调制：将编码后的频域符号映射到指定的有效子载波位置，之后通过 IFFT 变换至时域，并添加循环前缀以消除符号间干扰（ISI）。
5. 信道传输：模拟多路径瑞利衰落。信道被视为块衰落模式，即在一个 Alamouti 块内信道特性保持不变。接收端信号为各发射天线信号经过不同路径卷积后的叠加，并根据设定的 SNR 添加相应功率的噪声。
6. 接收端处理：执行 CP 移除和 FFT 变换，将信号还原至频域。系统利用已知的信道冲击响应进行理想信道估计。
7. 信号合并与检测：

- 对于单接收天线（2x1），利用 Alamouti 合并准则将两个时隙的接收信号进行加权合并。 - 对于双接收天线（2x2），将两个接收天线收到的信号进行空间分集合并，计算判决变量。

1. 判决与统计：对合并后的信号进行最大似然判决解调，恢复比特序列，并与原始发送比特对比计算误码数。

关键算法与实现细节分析

1. 空时映射逻辑：系统在频域执行 Alamouti 映射。在 Time 1，天线 1 发送 S1，天线 2 发送 S2；在 Time 2，天线 1 发送 -conj(S2)，天线 2 发送 conj(S1)。这种结构保证了两个发送信号在接收端的正交性。
2. 信道模型实现：利用随机生成的复高斯序列构建 6 径衰落模型，并进行归一化处理以保证信号功率的稳定性。
3. 接收端合并算法：针对不同的接收天线配置（Nr=1 或 Nr=2），代码实现了具体的数学合并公式。通过计算信道系数的平方和作为分母进行归一化，有效地消除了信道相位偏移并增强了有用信号能量。
4. QAM 映射函数：自定义实现了 QAM 调制与判决算法。QPSK 采用 sqrt(2) 归一化，16QAM 采用 sqrt(10) 归一化。判决过程采用最小欧氏距离搜索法，确保在信噪比较低时仍能获得理论最优解。
5. 数据可视化分析：仿真结束后，程序会自动绘制三张核心图表。BER 曲线采用半对数坐标展示系统随 SNR 提升的性能改善；星座图反映了在高 SNR 条件下信号收敛的情况；信道冲击响应图展示了瑞利多径的幅度分布。