基于MATLAB的空时编码技术(源码+万字报告+部署讲解等)

目录
基于MATLAB的空时编码技术论文 II
Abstract III
第1章 绪论 1
1.1选题的背景与选题意义 1
1.1 .1选题的背景 1
1.1 .2选题的意义 2
1.2 论文现状 2
1.3主要内容 5
第2章 空时编码技术 7
2.1空时分组码 7
2.2空时网格码 10
2.3分层空时码 11
2.4 三种码及空时分组码优点 12
第三章 STBC空时分组码 12
3.1基本原理 12
3.2编码方法 15
3.2.1两发多收天线系统的空时分组编码方法 15
3.2.2多发多收天线系统的空时分组编码方法 15
3.3译码方法 16
第四章OFDM基本原理 16
4.1 OFDM基本原理 17
4.2 OFDM系统实现模型 18
4.3 保护间隔和循环前缀 19
4.3.1保护间隔(GI) 19
4.3.2循环前缀(CP) 19
4.4 OFDM基本参数的选择 20
4.5 系统的仿真分析 23
第5 章结论 24
参考文献 25

第1章 绪论
1.1选题的背景与选题意义
1.1 .1选题的背景
随着数字技术的不断进步，人们对空时编码技术的兴趣也逐渐增加。空时编码是一种新型的无线通信方式，其通过将信道容量最大化作为目标函数来优化天线阵列设计。在通讯行业中，通过利用空间与时间的关联性来进行信号的传递，能够显著提升传输的效率。同时，由于其具有较好的抗多径衰落能力以及低误码率性能[1]，因而能够实现高速数据信息的可靠传送。因此，在图像和语音等数据压缩领域，空时编码技术得到了广泛的应用。与其他编码方式相比，空时码具有更高的数据传输速率以及更好的抗多址干扰性能。但是，传统的空时编码技术面临着若干挑战，例如对信道属性的高度依赖，以及难以应对不断变化的信道环境；解码性能较差，且无法抵抗突发多址干扰。另外，由于需要提前了解信号在时间和空间上的相关性，这限制了其更广泛的应用。为此，人们提出了多种改进的空时码来提高系统性能[2]。为了克服传统空时编码技术的局限性，近几年涌现了众多创新的空时编码方法。这些算法中，大部分都采用联合时频分布来设计空时编码器。在众多技术中，多分辨率分析（MRA）这一新兴的空时编码方法吸引了众多的目光。它采用了一个或几个正交基分别描述各频带上的信息来提高系统性能，因此称为多分辨分析方法[3]。MRA方法是一种将信号拆分为多个具有不同分辨率的子信号的技术，通过在各种分辨率下对信号进行处理和解码，可以显著降低信号处理的复杂性，并实现更优的空时编码效果。由于它可以获得比经典空时编码更高的信道容量，因而得到了越来越广泛的应用。此外，MRA与传统的空时编码技术相比，展现出更出色的自适应能力，能在各种信道环境中更有效地应对信道变动[4]。因此，它不仅适用于无线通信系统，也可以应用到其他通信系统当中。本论文的目的是探讨基于MATLAB的多分辨率分析方法在空时编码技术中的实际应用。首先，通过比较传统的空时编码技术与MRA，详细解释了MRA的核心理念和其明显的优点。接下来，根据实际的应用背景，构建了一个融合图像与音频的多模态数据集，旨在检验MRA在空时编码上的表现。其次，针对该数据集所具有的特点，采用不同的算法进行处理。最终，通过对实验数据的深入分析来证实这一点明确了MRA与传统的空时编码技术相比的高效性和卓越性[5]。
1.1 .2选题的意义
空时编码方法是一种在时间-空间域上进行压缩的技术，它在图像和视频处理这两个领域都有着广阔的应用前景。空时编码中存在着大量冗余信息，而如何高效地去除这些冗余信息一直是人们关注的焦点[6]。利用空间的相关性和时间的不变性，可以显著地降低空时编码的数量
通过增加数据的冗余性，可以有效地提升数据压缩的效率。因此，本文主要内容：
1.图像质量的提升：空时编码技术能显著减少高分辨率图像的数据量，从而达到更高品质的图像输出效果。对于那些需要传递大量图像数据的场景，例如远程医疗服务或虚拟现实技术，这一点显得尤为关键。2.为了节省存储空间，空时编码技术能够对图像数据进行有效压缩，进而降低对存储空间的依赖。对于那些需要储存大量图像信息的应用场景，例如移动设备或嵌入式系统，这一点显得尤为重要[7]。3.网络传输的优化：采用空时编码技术能够提高网络的传输效率，同时减少传输所需的时间和带宽。这表明，在确保图像的高质量的同时，可以更迅速地传递图像数据，从而减少通讯的费用。4.关于数据隐私的维护：通过空时编码技术，能够对图像数据执行加密和解密的步骤，从而确保图像数据的隐私得到充分的保护。在图像和视频的传输中，这一点显得尤为关键，尤其是在涉及到敏感信息的情境下，如军事情报和金融交易等。总结来说，论文基于MATLAB的空时编码技术是至关重要的。这不仅有助于更深入地理解和运用该技术，还能为实际应用场景提供更优质的解决策略和技术支撑[8]。
1.2 论文现状
在前工业化的时代[9]，无线通讯技术首次出现，那时人们使用如狼烟这样的工具在视距范围内传递信息。后来随着无线电技术和电子通讯技术的发展，无线电通信成为一种主要的远距离传输方式。为了能在更远的距离上传递更加复杂的信息，人们在山顶和道路边建立了接力观测站。后来由于技术进步和通讯费用降低，一些人开始考虑用无线电波来传递信息。直到1838年，塞缪尔•莫尔斯创造了电报网，这才替代了之前的通信网络，但不久之后，电报网又被电话所替代。从此人类社会进入了以无线电为基础的通信时代。在1897年，古列尔莫•马尼可（Guglielmo Marconi）成功地完成了从英国怀特岛至18英里外拖船的无线通讯任务[10]。从此，人类开始进入了以无线电波为媒介传递信息的新时代。因此，现代的无线通讯技术应运而生。随着技术进步，人们对通信需求日益增多，无线通信也随之迅速发展起来。与现代无线通讯系统有所区别，早期的系统主要传递的是模拟信号，而现代的则是由二进制比特构成的数字信号。
第一代移动通信系统（也被称为1G）主要传递模拟信号，其中包括美国的AMPS、欧洲的TACS、北欧的NMT-450和NMT-900以及日本的NTT等技术代表[11]。第一代移动通信系统的显著特性是它采纳了频分多址（FDMA）作为用户的接入策略，其核心业务集中在话音服务上。随着科学技术的进步和发展，特别是第三代无线通信技术的出现，使得第二代通信系统成为现实。然而，第一代通信系统存在频谱使用效率低、保密性不足、业务种类有限、价格过高、设备复杂以及不同系统不兼容等问题，这些都促使人们开始研发具有更高容量和更高保密性的通信系统[12]]。在第三代移动通信系统中，由于引入了新技术和新体制，使整个通信网发生了革命性变化，具有较高的传输效率和很好的可靠性。第二代移动通信系统（2G）是在上世纪90年代初期诞生的[1 2 10]，它主要使用数字码分多址和时分多址技术，代表性的系统包括欧洲的GSM、美国的IS-95和日本的PDC等。在第三代移动通信系统中，又增加了许多新功能，使其成为一个综合的宽带无线综合信息平台。2G最初主要服务于话音服务和低速数据处理，但随着时间的推移，它也逐步扩展到了提供电子邮件、网络接入和短信等多种服务。由于其具有高传输速度、大容量、高速率以及良好的抗干扰性能等优点而得到广泛应用，成为目前最流行的一种无线通信系统。然而，2G的带宽限制了多媒体数据业务的发展[13]，为了改善这种情况，因此陆续出现了一些从2G向3G过渡的2.5G技术，例如GPRS、EDGE增强型数据速率的GSM演进方案、CDMA 1x等。由于在传输过程中需要对信道进行调制和解调，因而使得网络性能受到很大影响，而现有的过渡性系统都存在着一定程度上的不足。这些升级后的过渡系统具备支持高速数据分组业务的能力。蜂窝网络系统所蕴含的巨大市场前景使得2G标准呈现出丰富的多样性，各个国家和地区都采纳了各自的标准，这也意味着不同的网络系统可能存在兼容性问题。由于在现有网络上传输大量的语音和视频信息，而又无法提供足够大的容量来承载新业务，使得整个无线网络面临着严重的拥塞现象，影响到服务质量。另外，随着时间的推移，用户对系统高速数据传输的期望也逐渐提高，目前的系统已经无法满足他们的期望。为了解决这个问题，世界上很多国家和组织都在积极地开展下一代无线通信技术的论文工作。因此，越来越多的国家和地区开始投身于第三代移动通信系统的论文工作中。目前世界上最先进的技术就是第三代移动通信技术，它将为人们提供高速的话音业务和数据服务。然而，3G技术与设计师最初提出的"无论何时何地都能与任何人进行任何信息交流"的愿景相比，仍然存在很大的差距。为了满足人们日益增长的业务需求以及不断增长的带宽需要，下一代移动通信技术必须能够在较宽频段上提供高速大容量的数据传输服务。在过去的几年中，众多的学者和专家提出了第四代移动通信系统的理论模型[14]，并在此领域取得了显著的论文进展。随着第四代技术在全球范围内的推广使用，人们对其性能也有了更加深入地认识。4G网络的核心技术特性已经获得了广泛的社会认可，因此，如何有效提升频谱使用效率已经成为第四代移动通信系统论文领域里备受瞩目的问题。
鉴于频谱资源的有限性，大部分国家都建立了专门的政府部门来负责无线频谱的分配和管理，并对无线移动通信的射频带宽、发射功率等关键指标设定了严格的标准。同时还要求无线设备制造商在设计开发时尽可能地降低硬件成本以及提高软件性能以保证用户能得到更多的服务。受到这些政策的制约，鉴于技术条件尚未完全成熟，无线移动通信技术要想实现快速发展，必须经历一个逐步推进的过程。4G技术必须保证与之前几代系统的高度协同和兼容性，它需要解决在无线移动环境中涉及视频、语音、图像等多种业务的多业务通信问题。同时随着网络规模的扩大以及用户数量的不断增加，人们对于无线网络的服务要求也越来越高。各种不同的业务[15]对于系统在错误率、延迟等服务质量方面都有其特定的需求。
目前，多天线（MIMO）技术已经成为无线通信领域的论文焦点。它可以在不增加任何设备的情况下提高频谱利用率，改善信道容量和抗干扰能力。在1908年，马可尼建议采用多天线技术以降低对信道衰落的抗性；在20世纪70年代，有提议将多天线技术应用于通讯系统中；到目前为止，多天线技术已经成为无线传输技术领域中最重要的课题之一。在90年代之后，AT&T Bell实验室的论文人员所取得的成果为多天线技术的应用带来了巨大的推动力。其中，美国的Cioffi[3]和瑞士的Wittneben都为空时编码提供了坚实的理论支撑；随后，许多论文者都致力于对这一课题的论文。在1995年，Telatar推导出了MIMO系统在衰落信道环境下的容量计算公式；在1996年，Foschini推出了一种名为对角分层空时编码（D-BLAST）的新算法；在1998年，Tarokh及其团队基于Alamouti码提出了空时分组码这一新概念；在同一年，Wolniansky及其团队采用了垂直分层空时编码技术，在实验室环境中成功构建了一个能在实验条件下实现20bit/s/Hz频谱使用效率的MIMO系统[16]。此后，许多学者对正交频分复用技术、多用户检测技术以及自适应调制与解调技术进行了大量论文。这批论文成果的发布激发了全球学者的浓厚兴趣，并加速了多天线系统论文的进展速度。在适当的信道衰减条件下，MIMO系统通过使用多副发射天线和多副接收天线，能够为通信提供额外的空间维度和自由度增益。利用这些额外的自由度增益，可以将多个数据流在空间上复用到MIMO信道中，从而实现容量的增加。随着人们对无线通信需求的日益增多，无线移动终端也变得越来越庞大，这使得传统的蜂窝网络无法满足日益增长的业务需要，于是无线网络应运而生。因此，在高信噪比环境下，MIMO技术已经成为显著提升系统容量的关键手段，而空时编码技术则是实现MIMO系统理想信道容量的一种有效方法。目前已经提出了很多空时编码方案，其中最常用的就是空时格码。空时编码方法涉及在发送和接收端同时部署多个天线，通过时间和空间的双重维度来构建码字，这种方式可以有效地对抗信道的衰减，增强发射的功率，并在信道中实现并行的多通道传输，从而优化频谱的使用效率。目前空时编码技术已经发展成熟并得到了广泛的应用。空时编码技术主要涵盖了空时格码[17]、分层空时码以及空时分组码这几个方面。这三种编码方式都是基于接收端已知的信道状态信息来进行的，因此，接收端的信道估计准确性与系统的误码性之间存在着紧密的联系。MIMO系统具备提供分集增益和复用增益等多种优势，这促使了国内外对MIMO系统的全方位论文得以全面展开。目前，将多天线技术与空时编码结合起来的论文已经成为通信技术进步的新趋势。
1.3主要内容
空时编码技术是一种基于空时域的图像压缩算法， 它通过将空间域和时间域 信息相结合来减少图像数据量。下面是一篇关于基于MATLAB的空时编码技术论文的论文的主要内容：
1.引言部分介绍了空时编码技术的背景、应用领域以及目前的论文现状。
2.空时编码的基本原理介绍， 包括时间码生成、空间编码和时间码重构等步骤。同时，还讨论了如何利用MATLAB进行这些过程的实现。
3.实验设计与结果分析。该部分详细描述了实验所用的图像序列、空时编码 参数的选择以及实验结果的分析方法。通过比较不同参数下的压缩效果， 可以评估出最佳的空时编码方案。
4.对比分析。该部分对比了其他常用的图像压缩算法（如JPEG）与本文提出 的空时编码算法的性能差异。通过对实验数据的分析和讨论， 得出本文算法的优势所在。
5小结。总结了该文的主要结论和论文成果，指出了未来进一步论文方向.

改动内容:改
1第二章:三大类空时编码
2.1空时分组码
2.2空时网格码
2.3分层空时码
对比三种码，重点说空时分组码优点
改2第三章 STBC空时分组码
3.1基本原理
3.2编码方法
3.3译码方法
改三:第四章OFDM基本原理

第2章 空时编码技术
在无线通讯系统中，采用多个发射和接收天线不仅能显著增强系统的信息处理能力，还能加速数据传输的速度，因此在无线通信技术领域得到了普遍的重视。由于通信信道具有很强的随机性，所以如何有效地利用有限的频谱资源以满足不同用户对带宽日益增长的需求就显得尤为重要。
2.1空时分组码
空时分组编码方法是一种既简洁又具有灵活性的发射分集技术，它拥有简洁的编译码算法，并能实现较高的分集增益。它与传统的编码方法相比，有很多优点，如节省带宽、减少系统功耗等，因此已成为无线通信领域内一个很活跃的论文课题。在此，首先概述了空时分组编码中的代表性方案，并在此基础上深入探讨了通用的空时分组编码技术。
（1）Alamouti 空时编码
在编码的历史进程中，为了实现发射分集，最初引入的是延迟分集方案231。尽管这一方案能够实现完全分集的目标，但它会产生符号间的干扰，并且在接收端需要依赖复杂的检测电路来完成[20]。因此，确切地讲，只有在发射天线数量为2的情况下，Alamouti方案才能在发射端提供第一种能获得满分集增益的空时分组码。接下来，将深入探讨Alamouti方案在编译码方面的基本原理以及其独特的性能特性。
①Alamouti方案的编码和译码过程
Alamouti方案描述了一种空时分组码，其发射天线数量为2。在此方案中，输入的随机序列首先经过调制器进行M阶调制。随后，编码器在每一次操作中对调制后的两个符号s和s进行分组编码，并根据以下的编码矩阵，通过两个发送天线进行数据传输:
(2-4)
在这个矩阵里，各个列分别代表了不同的传输周期和行代表了通过不同天线发出的信号。因此，它可以表示成一个与信道相关的序列或一组特殊形式的线性码的集合。具体而言，涉及到第一个符号周期和第一根天线的传输，以及s1和第二根天线的传输。当两个或三个以上的信道同时工作时，则可以利用这种方法进行信道编码。如图2.2所示的是完整的编码流程.

图2.2 空时编码原理图
从上述描述中，可以明确地认识到信息流能够在空间域的天线阵列和时间域的传输周期中同步传输，因此它被视为空时编码的一种形式。
（2）空时分组码的正交设计原理和性能分析
Alamouti方案能够在发射端不知道信道状态信息和接收端进行最大似然译码的情况下实现完全分集增益。观察可以发现，在编码矩阵中，两根发射天线发送的两组序列是正交的，这是该方案的一个关键特点。为了解决这个问题，提出了一种新的方法[21]，即采用空间复用方式将两个独立的码元合成一个码字并与原数据一起传送给接收端，从而实现全联合传输。通过采用正交设计方法处理发射信号，这一方案能够适用于具有任意数量发射天线的环境。本文将针对这一问题提出一种新的方法——基于最小均方误差准则的空时自适应调制方案，并给出了这种方案在多输入单输出通信场景中的应用实例。这种分集策略被命名为空时分组编码（STBC）。由于采用了正交性原理，其性能明显优于传统的直接扩频调制技术。。
①空时分组码的正交设计原理
空时分组码的正交设计原理
在发射天线数为nT和传输时间周期数为p的情况下，假设星座图包括2m个星座点，并通过每次编码操作将k个信息比特分成一组。然后，将这些信息比特映射到信号星座，以选择k个调制信号，其中一个信号星座的符号需要使用m比特。根据这个思想，可以利用空时分组码技术实现对任意给定的发送信号进行分集处理和译码。这k个调制符号是通过空时分组编码器进行分组的，从而生成n个长度为p的并行信号序列，这些序列组成了nxp的传输矩阵S。在p个时间周期内，这些序列通过n根发射天线同时被发射出去。为了使每个数据帧中有足够多的信息比特用于解码，每一次编码都会产生一个新的发送符号，并以一定频率和占空比传送给接收端。在每一次的编码过程中，空时分组编码器都会选择k个信息符号作为其输入，而为了发射整个传输矩阵S，所需的传输周期定为p。这样就可以利用每个发送天线接收信号中所有可能出现的符号个数和它们对应的码号对该码字进行译码得到最终结果。空时分组编码的速度是基于输入编码器时选择的符号数量与从每个天线传递的空时编码符号数量的比率，其代数形式为:
(2-5)
空时分组编码的频谱利用率表示为:
(2-6)
这里‚rb是比特率,‚rs长是符号率,B‚是带宽。
空时编码
空时编码主要涵盖了空时分组编码（SFBC）、空时网格码（STTC）以及分层空时码（LST）三大类。目前，大部分的空时分组编码论文集中在正交空时分组编码上，而正交空时分组编码因其编码和解码过程简洁的优势，已经被广大论文者所采纳。为了简化计算过程，以Alamouti发送分集-空时分组编码系统为例，该系统由2根发送天线和1根接收天线组成。在这个模型中，发射端将一个信号分成多个部分。将从信源获得的二进制信息比特划分为一组，并对这两组连续的比特进行星座映射，从而得到了两个调制符号，分别是x1和x2。在此基础上构造出一个准正交空间码本，即两个子载波分别用不同长度的码字组成。接下来，将这两个符号输入编码器，并按照以下方法进行编码：
(2-7)
编码完成后，这些符号会从两组天线上被发送出去。通过比较每个发射与接收天线的信道容量来判断是否需要进行传输。假定在特定时刻t发送天线1和2到接收天线的信道衰落系数分别是h1（t）和h2（t），如果信道是块衰落，那么在特定时刻t和t+T接收天线的信号分别是r1和r2：
(2-8)
(2-9)
式中：n1和n2代表接收天线在特定时刻t和t+T下产生的独立复高斯白噪声，假定噪声的平均值是0。 　　
2.2空时网格码
空时网格编码技术是一种可以实现更高数据传输速度的信号编码方法。本文首先介绍了空时码原理及其特点，然后重点阐述了空时编码的应用及发展状况。空时编码实际上是空间和时间信号传输的融合，其核心思想是将这两个维度的处理方法结合起来。空时编码通过增加信道容量和改善频谱利用率等方面取得了较好效果。在新一代的移动通信系统设计中，空间分集技术采用了多发多收天线，以增强无线通信系统的数据容量和信息传输效率；通过在不同的时隙内使用同一天线来发射不同的信号，接收端能够实现分集接收。本文介绍了空时编码技术在下一代移动通信中的应用及其性能分析，并给出了几种常用于第四代移动通信的空时分集结构。采用这种方式能够实现分集和编码的增益，进而达到高速传输的效果。随着人们对下一代移动通信要求不断增长，研究人员已经开始了这方面的工作，并且取得了一定进展。目前，这是在第三代移动通信系统中用于提升频谱使用效率的一种技术手段。由于无线信道存在着多径衰落，因此要想保证高速可靠地进行数据传输就需要有一个高效的码型结构。空时分组码是一项在无线通信领域中应用的技术，它能够在多个天线上发送数据流的多个副本，并通过利用各种接收到的数据版本来提高数据传输的可靠性。在传输信号时，信号需要经过可能存在的散射、反射和折射等复杂环境，这些环境可能会受到接收器内的热噪声的进一步干扰，这也意味着接收到的某些数据副本可能会比其他环境更为优越。由于信道条件的变化以及多径干扰，使得这些数据副本之间存在着大量冗余，而它们又不需要进行解调处理，从而造成了额外的计算量和时间开销。这样的冗余性增加了使用接收到的一个或多个副本来正确解码和接收信号的可能性。为了解决这一问题，人们提出了基于不同信道模型下的多种方法。实际操作中，空时编码被用来最有效地整合接收到的所有信号副本，目的是从每一个副本中最大限度地抽取信息。

2.3分层空时码
贝尔实验室推出的分层空时码是一种依赖于多入多出（MIMO）传输机制的空时码系统，其核心思想是空分复用，旨在增强系统的频谱使用效率。由于其独特的编码和译码机制，使得该码集具有良好的性能并已得到广泛的关注。由于最初是由贝尔实验室提出的，因此在我们的英文缩写中都需要添加一个B字母，即BLAST。分层空时编码技术是目前无线通信领域研究最活跃、发展最快和应用最广的新课题之一，其理论研究已经成为国际通信学术界最为热门的研究课题。1998年，Foschini基于信息论的理论，证实了在准静态平瑞利衰落的条件下，当使用M个发送天线和N个接收天线，且N的值大于或等于M时，信道的容量与发送天线的数量M之间存在线性的正比关系。这个结论使人们对分层空时码有了新的认识，也使得该领域内出现了许多不同类型的理论模型和算法。基于此，Foschini设计了一个基于多元天线阵列（MEA）的贝尔实验室的分层空时码（BLAST）框架，并融入了空间维度这一新概念。通过对不同情况下空间维度复用效果的分析，发现空间维度复用可以有效地提高系统性能，并可降低系统复杂度。利用这种多输入多输出（MIMO）的天线技术在空间维度上进行复用，可以显著提升无线传输的信息传输速度和频谱的效率。因此，它被认为是下一代移动通信系统中最具潜力的关键技术之一。当前，基于MIMO架构的创新技术已经崭露头角，成为无线通信领域的研究焦点。BLAST技术是一种能够在空间和时间两个维度上进行编码的方法，它是空时码的一个子类别。它通过利用一个发射信号来控制多个接收信号，从而实现多维频率选择性衰落信道下的信道容量最大化。这项技术成功地将一维编码技术与空间维度的数据传输相结合，这意味着解码端的复杂性只会随着天线数量的增长而线性上升，而不会像二维空时码那样按指数方式增长。

2.4 三种码及空时分组码优点

综合对比空时分组码、空时网格码和分层空时码，我们可以看到每种编码方式都有其独特的优点和适用场景。空时分组码以其结构简单、解码复杂度低和能够实现满分集增益等优点在实际应用中得到了广泛的关注和应用。特别是在对解码复杂度和实时性要求较高的场景中，空时分组码表现出色。空时网格码虽然能够获得更高的数据传输率，但其设计复杂度和解码复杂度较高，使得其在实际应用中的推广受到一定限制。而分层空时码则充分利用了MIMO系统的空间复用增益，提高了系统容量，但其译码算法的复杂性和对信道状态信息的准确性要求也较高。因此，在选择使用哪种空时编码方式时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于需要简单结构和低解码复杂度的场景，空时分组码是一个很好的选择；而对于追求更高数据传输率的场景，可以考虑使用空时网格码；在MIMO系统中，若需要充分利用空间复用增益提高系统容量，则可以考虑使用分层空时码。

改2
第三章 STBC空时分组码
3.1基本原理
空时分组码是一种在无线通信中使用的技术，用于在多个天线上发送数据流的多个副本，并利用各种接收的数据版本来提高数据传输的可靠性。 传输信号必须穿过具有散射，反射，折射等的潜在困难环境，然后可能被接收器中的热噪声进一步破坏，这意味着一些接收到的数据副本将比其他更好。 这种冗余导致能够使用一个或多个接收到的副本来正确解码接收信号的机会更高。 实际上，空时编码以最佳方式组合所接收信号的所有副本，以尽可能多地从每个副本中提取信息。“Alamouti的STBC（Space-Time Block Coding）”，也称为Alamouti编码，是一种用于无线通信系统中的空时编码技术。它是一种基于分集（diversity）和多天线系统的技术，旨在提高无线信道中的可靠性和数据传输速率。Alamouti编码是一种简单而有效的空时编码方案，适用于2个天线的无线通信系统。它通过发送两个时间步长（Time Slot）内的数据符号，利用天线之间的空时分集效应来实现信号的冗余传输和多路径干扰的抵消。Alamouti编码的基础场景是两根发射天线，一根接收天线，并且发射机不知道信道，那么该如何发射。实现方式：一次性发送两个数据。因为只有一根接收天线，所以要再发送一次，接收端才能正常接收。发射信号编码矩阵（其中x i x_ix i表示第i ii个发送信息块,第i ii行是第i ii个天线的发送信号）
Alamouti空时分组编码在双发单收天线系统中得到应用，假定使用了M进制调制，其编码原理的框架图如图1所示。这种方法利用了信源信道之间的相关性及发送端与接收端的正交性，具有良好的抗衰落性能，且易于实现。首先，将从信息源发出的二进制信息比特流中的每m（m=log2M）个比特划分为一组，并对这两组连续的比特进行调制映射，使它们在星座图上形成一个特定的调制标记。再将每个调制符号与相邻两星座之间对应位置处的比特分别映射成不同频率下的子载波，从而实现了信道复用。基于此，获得了两个调制信号x1和x 2，并按照以下方法进行编码:

图3.1 Alamouti空时编码原理框图
(2-10)
其中X为编码矩阵．X满足:
(2-11)
具体来说，XH代表X的Hermitian转置矩阵，而I2则是一个二维的单位矩阵。因此，X的排列是正交的，也就是说，从两个发射天线发出的信号都是正交的。当两发射系统都采用相同频率时，就可以把一个空间分集接收技术应用于雷达信号处理中去。在连续的两个发射周期中，编码过的信号会分别从天线l和2发射出去。如果记X1和X 2是从发射天线1和2发出的信号，那么就会有:
(2-12)
其中x*1表示x1的复共轭．
Alamouti空时码接收机原理
由于STBC满足了X、X1和X 2的正交特性，因此其译码过程变得相对简洁。Alamouti空时码接收机的工作原理如图3.2所示．

图3.2 Alamouti空时码接收机原理框图
记hi（t）（i=1 2）表示在t的时刻，从发射天线i到接收天线的信道衰减系数，并且假设这个衰减系数在两个连续的符号发射周期内保持稳定，这一表述是这样的：
(2-13)
具体来说：|hi|和θi代表从发射天线i到接收天线的信道幅度反应和相位偏移，而T代表发射的周期和符号的间隔。在接收端，如果将t时刻和t+T时刻的接收信号分别记作r和，那么可以表示为:
(2-14)
(2-15)
其中:η1和η2代表的是接收天线在特定时刻t和t+T下的均值为0、方差为σ2的独立复高斯白噪声
.

3.2编码方法
Alamouti所提出的发射分集策略同样可以应用于两发多收天线系统以及多发多收天线系统中。
3.2.1两发多收天线系统的空时分组编码方法
多接收天线系统在发射端的编码策略与单接收天线系统相似，但在接收端，需要对来自不同接收天线的信号进行整合处理，这种操作过程相对更为繁琐。为了简化这种处理过程，提出了一种基于多址接入技术的两发送一收式编码调制方式的方法，该方法利用一个信道同时传输两个符号，通过改变每个符号的比特数来实现码率控制。以双发双收的天线系统为论文对象，继续使用Alamouti的空时分组编码策略，其中rj1和r j 2分别代表接收天线j在t和t+T两个时间点接收到的信号：
(2-16)
(2-17)
其中:hj i代表从发射天线i到接收天线j的信道衰减系数，而ηj1和ηj 2则分别代表接收天线j在t和t+T两个时间点产生的噪声信号。
3.2.2多发多收天线系统的空时分组编码方法
Alamouti空时分组编码的核心思想是确保两个天线的发射信号序列具有正交性，因此，这种设计理念可以被扩展到多个发射天线上。本文给出了多发送天线系统中两种常见的编码方式——基于最大似然准则和最小均方误差准则。以三发两收天线系统为论文对象，与传统的两发两收天线系统相对照，接收端需要对来自不同接收天线的信号进行整合处理，但在发射端所采用的编码策略是有所区别的。通过分析得到了一种适用于三发送两收天线系统的新算法。这个天线系统的X表示：
(2-18)
在连续的四个发射周期中，编码过的信号会从三个不同的天线发射出去：记X1、X2 和X3 表示分别从发射天线1、2和3上发出的信号：
(2-19)
(2-20)
(2-21)

3.3译码方法
正交STBC的一个独特之处在于，它能在仅进行线性处理的前提下，在接收器上达到最大似然解码的效果。这种编码技术被称为“直接”编码法。考虑到解码技术，我们需要一个无线通信系统的模型。在空，时频分布中，发射端发送一组数据给接收机以获得所需信息，这些数据由发射器和接收器之间的信道产生。此刻，天线接收到的信号是这样的：
在时，在天线处接收的信号是：

最大似然检测规则是形成决策变量

第四章OFDM基本原理
随着现代社会对通信技术的需求和期望日益增长，设计和研发更高效的通信系统已经成为通信工程领域持续努力的方向。通信系统中最重要的一个问题就是如何提高系统的传输性能。归根结底，通信系统的效能体现在频谱和功率的使用效率上。由于信道环境比较复杂，所以要提高整个系统的效率，必须同时满足这两种性能，因此需要考虑如何使它们达到最优状态。尤其在无线通讯环境中，两个关键指标的使用效率显著提高，特别是在频谱使用方面。由于无线信道环境十分复杂，所以提高频谱利用效率一直以来都是无线通信领域研究的热点之一。因此，一系列高频谱效率的通信技术不断涌现，其中OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing 正交频分复用）是一种独特的多载波调制方法。它通过利用载波之间的正交特性来进一步增强频谱的使用效率，同时还具有抵抗窄带干扰和多经衰落的能力。由于其独特的优点，使其成为了下一代无线通信系统中最有希望应用的核心技术。OFDM技术利用多个正交的子载波实现串行数据的并行传输，这不仅可以扩大码元的宽度，减少单个码元的频带占用，还能有效抵抗由多径引起的频率选择性衰落。此外，它还能有效地解决码间串扰问题，降低系统对均衡技术的依赖，被视为未来移动通信，尤其是移动多媒体通信的关键技术之一。
4.1 OFDM基本原理
图4.1展示了一个完整的OFDM系统的工作原理。OFDM的核心理念是在多个正交的子载波上并行调制串行数据。这种方法可以减少每个子载波的码元速率，延长码元的符号周期，从而增强系统对衰落和干扰的抵抗力。由于每个子载波都具有正交特性，这大大提高了频谱的使用效率，因此它非常适用于移动环境中的高速数据传输。

图4.1 系统原理
在发送端，输入的高比特流通过调制映射生成调制信号，然后经过串并转换，变成N条并行的低速子数据流，每N条并行数据构成一个OFDM符号。在插入导频信号之后，通过快速傅里叶反变换（IFFT）对每一个OFDM符号的N个数据进行调制，从而生成时域信号:

接下来，在去除CP之后，我们进行了FFT的解调操作，并基于插入的导频信号进行信道估计。然后，信道估计值与FFT解调值被同时输入到检测器中进行相干检测，以识别每个子载波上的信息标记。最终，我们通过反应射和信道译码技术恢复了原始的比特流。该算法具有较低计算复杂度，且能保证良好的误码率性能。当去除循环前缀（CP）后，通过FFT转换得到的信号可以被描述为:

式中:H(m)为信道h(n)的傅里叶转换:Z(m)为符号间干扰和载波间干扰z(n)的傅里叶变换:W(m)是加性高斯白噪声w(n)的傅里叶变换。
4.2 OFDM系统实现模型
利用离散反傅里叶变换(IDFT)或快速反傅里叶变换(IFFT)实现的OFDM系统，图4.2所示

图4.2 实现模型
从OFDM系统的实施模型中，我们可以观察到，当输入的复信号经过事/并转换后，它会经历IDFT、IFFT和并/串的转换，接着加入保护间隔，最后通过数/模转换得到OFDM调制后的信号s（t）。本文提出了一种基于这种方法的新体制——并行多比特解调技术。该信号在经过信道处理后，接收到的信号r（t）会经历模/数转换，消除保护间隔，以恢复子载波之间的正交性。然后，通过串/并转换和DFT或FFT，恢复出OFDM的调制信号，并通过并/串转换恢复出输入符号。
4.3 保护间隔和循环前缀
4.3.1保护间隔(GI)
在无线多径信道中，通过该信道传输的信号会出现多径时延现象。如果这种多径时延进一步扩展至下一个符号，将会引发符号间的串扰，从而严重降低数字信号传输的质量。在实际应用中，通常使用导频或码元间隔来抑制该干扰，但是它们都不能同时满足低复杂度和高频谱利用率等要求。OFDM技术之所以被采纳，主要是因为它能够有效地抵抗多径时延的扩展。该文提出了一种新的基于频域正交匹配追踪算法的抗衰落方法。通过将输入数据流通过串/并变换的方式分配到N个并行的子信道中，我们可以实现每一个用于去调制子载波的数据符号周期可以扩展到原始数据符号周期的N倍，这也意味着时延扩展与符号周期的比值可以降低到1/N。同时，由于每个子载波都有自己独立于其他子载波的功率控制方式，从而大大减小了各个子带内各比特的平均信道容量，提高了频谱利用率和传输速率。在OFDM系统里，为了尽可能减少符号之间的干扰，我们可以在每一个0FDM符号之间加入一个保护间隔。值得注意的是，这个保护间隔的长度Tg通常会超过无线信道的最大时延扩展，这样一个符号的多径分量就不会对接下来的符号产生干扰。
在多径时延小于保护间隔的情况下，可以确保在FFT的计算时间范围内，信号相位不会出现跳变。因此，OFDM接收机只能接收到存在某些相位偏移的、多个单纯连续正弦波形的叠加信号，并且这种叠加不会破坏子载波之间的正交性。另外，当采用不同数目的发射天线来发送相同数量的子载波时，由于每个天线上都具有一个独立的传输通道，所以该系统能够提供更高的频谱效率和更好的误码率性能。然而，在多径时延超出保护间隔的情况下，FFT运算的时间长度内可能会出现信号相位的突变。因此，在第一路径信号和第二路径信号的叠加信号中，将不再仅包含单一的连续正弦波形信号，这可能会破坏子载波之间的正交性，从而产生信道间干扰（IC），导致名载波之间产生干扰。
4.3.2循环前缀(CP)
为了解决多径传播导致的信道间干扰IC1，一种行之有效的策略是对原先宽度为T的OFDM符号进行周期性的扩展，并利用这些扩展后的信号来填补保护间隔。这样既可以减少传输时间，又能保证较好的误码性能。在保护间隔范围内（以Tg表示的持续时间）的信号被命名为循环前缀（CyclicPrefx CP）。循环前缀对提高信噪比和改善频谱效率有很大作用。在真实的系统环境下，OFDM符号在进入信道之前，首先需要添加循环前缀，接着才能进入信道进行数据传输。因此，对传输前需要进行预处理以减小传输延迟和误码率等性能损失。在接收端，首先丢弃接收符号开始宽度为Tg的部分，然后对刻余宽度为T的部分进行傅里叶变换，然后进行解调。如果没有经过时域处理，那么会造成传输错误，因此必须对这些丢失的信息做进一步处理。在OFDM符号中加入循环前缀可以确保在一个FFT周期内，OFDM符号的时延副本内包含的波形周期数量也是整数，这样，时延小于保护间隔Tg的时延信号就不会在解调过程中产生信道间干扰IC1.
4.4 OFDM基本参数的选择
在选择各种OFDM参数时，我们需要在众多的需求冲突中找到一个平衡点。因此，必须对每一种情况都有一个明确而具体的准则。通常情况下（正如之前提到的），我们首先需要确定三个关键参数：带宽、比特率和保护间隔。根据不同的需求，这三个参数可以有多种组合方式。根据通常的做法，保护间隔的时长应当是在应用移动环境信道中2.2 OFDM的基础参数选择，而选择名种OFDM的参数则需要在众多要求中做出权衡。通常情况下（正如之前提到的），我们首先需要确定三个关键参数：带宽、比特率和保护间隔。根据通常的做法，保护间隔的持续时间应当是应用移动环境信道下时延均方根值的2到4倍之间。
一旦设定了保护间隔，那么OFDM的符号周期长度便能被准确地确定。如果在时域进行同步检测时需要使用大量导频序列和数据辅助信息来完成，那么对定时估计精度要求很高。为了尽可能地降低插入保护间隔导致的信噪比降低，我们期望OFDM符号的周期长度能明显超过保护间隔的长度。然而，符号周期的长度不能随意过长，否则OFDM系统会包含更多的子载波数，这将相应地减少子载波的间隔，增加系统实现的复杂性，同时也会提高系统的峰值平均功率比，并使系统对频率偏差变得更加敏感。因此，在实际操作中，一月安选择符号的周期是保护间隔长度的五倍，这导致由于加入保护比特导致的信比损失仅约为1dB
在确定了符号周期和保护间隔后，我们可以直接使用-3 dB带宽除以子载波间隔（即移除保护间隔后的符号周期的倒数）来确定子载波的数量，或者可以使用所需的比特速率除以每个子信道的比特速率来确定子载波的数量。对于给定的子信道数目，如果需要的话，还可根据不同情况下的信噪比选择一个合适的频率作为参考频带。在每一个信道里，传输的比特速度可以根据调制的种类、编码的速度以及符号的速度来设定。
(1)有用符号持续时间
子载波之间的间隔和译码等待周期都会受到有用符号持续时间T的影响。为了确保数据的高吞吐量，子载波的数量和FFT的长度都需要相对较大，这会导致有用符号的持续时间增加。在实际使用场景中，载波的偏移和相位稳定性会对两个载波之间的距离产生影响。如果接收机是移动的，那么载波的间隔就必须足够大，这样才能忽视多普勒频移的影响。总体来说，在选择有用符号的持续时间时，确保信道稳定性是一个不可或缺的前提条件。
(2)子载波数
当子载波的数量增多时，有用的信号会变得更加平滑，带外的喜减也会更快。更接近矩形的子载波更能满足通信的需求。但是，子载波的数量不能过多，因为越接近矩形的结果对接收端的浦波器的要求就越高（只有理根浦波器才能过滤，否则会导致交调干扰）。在不同的信道下采用不同的子载波数可以有效地改善系统性能。因此，在选择子载波的数量时，我们需要全面权衡信息传递的效率与实施的可能性。
(3)调制価嘛模懟銫匜篥艸趙膜
信号的调制可以通过调整发射的射频信号的度、相位和频率来实现。对于OFDM系统，我们只能选择前两种调制方式，而不是频率调制。这主要是因为子载波具有频率正交的特性，并带有独立的信息。因此，调制子载波的频率可能会损害这些子载波的正交性质，这也是频率调制在OFDM系统中不能使用的主要原因。
在短波通讯中，MPSK MQAM的调制方法是可行的。由于在发送端对信号进行了数字处理，因此其频谱利用率较高。正交幅度调制的目的是调整载波的振幅和相位，这实际上是矩形ASK与DPAK的融合。这种调制方法在低信噪比时性能较好，但由于其符号周期较长，因此它需要很高的功率放大器来获得足够大的增益，从而增加了成本。矩形QAM信号星座拥有易于生成的独有优势。它能够提供比其它几种方法更好的性能。另外，这些也在某种程度上易于进行解调。在发送端采用了多个不同频率的子波合成一个大的基带信号来完成调制，然后再将这些数据从基带中分离出来。过多的浦波器是不可取的，因为越靠近矩形的结果，对接收端的浦波器的要求就越高（只有理想的浦波器才能过滤，否则会导致交调干扰）。因此，在选择子载波的数量时，我们需要全面权衡信息传递的效率与实施的可能性。
子载波数可以由信道带宽、数据吞吐量和有用符号持续时间T所决定
N=1/T
子载波数可以被设置为有用符号持续时间的倒数，其数值与FFT处理过的数据点相对应。
(3)调制模式
信号的调制可以通过调整发射的射频信号的幅度、相位以及频率来实现。在不同信道条件下使用这些方式对数据进行解调，得到相应的数字信号，再利用它们之间的相关性恢复出原始的数据压缩码流，从而实现通信中数据的无损传输。在OFDM系统中，我们只能选择前两种调制技术，频率调制方法则不适用，这是由于子载波具有频率正交特性，并带有独立的信息，即调制子
载波的频率可能会损害这些子载波的正交性质，这也是频率调制在OFDM系统中无法使用的主要原因。为了克服这个问题，必须对它们进行频偏补偿。在短波通讯中，MPSK MQAM的调制方法是可行的。为了提高频谱利用率，必须对载波进行功率分配，而这种方法通常被称为载波调整。正交幅度调制的目的是调整载波的度和相位，这实际上是ASK与PAK的融合。由于它不需要对每个符号进行编码而只需发送一个比特就能实现传输。矩形QAM信号星座拥有易于生成的独有优势。它能够在相同功率下获得更高的频谱利用率。另外，这些也在某种程度上易于进行解调。矩形QAM由4QAM、16QAM和64QAM等组成，这意味着每一个星座点对应的比特数量是2 4 6。使用这种调制方式，步长必须是2。利用MPSK调制，可以传输任意的比特数量，例如1 2 3，分别对应2PSK、4PSK和8PSK。MPSK调制的另一个优点是它是等能量调制，不会因为星座点的能量不同而给OFDM系统带来PAPR较大的问题:

4.5 系统的仿真分析
利用基于STBC空时分组码的MIMO-OFDM-QPSK通信链路误码率matlab进行了仿真论文。STBC代表了一种多天线通信编码方法，它通过在多个发射天线上对数据进行编码，从而达到天线分集和空分复用的目的。这种编码方法可以有效地提高系统容量并降低传输时延，但也导致了较高的复杂度。在STBC技术中，每一个符号都会被发送到多个发射天线上，这样做是为了提高信号的稳定性。为了避免因信道衰落而导致误比特率增大，必须将各个符号分别调制到同一个载波上去传输，因此需要采用一些特殊的译码算法来完成解码过程。STBC的一个典型例子是使用Alamouti编码，在这个编码中，两个发射天线的数据会在不同的时间阶段交错传输，从而在接收端达到分集效果。该方法可以有效地提高系统性能。.
MIMO系统的信号设计中包括了多个天线间隔和多个码元间隔，称为空时编码。 大部分空时编码是为准静态信道（信道在T个码元周期内为常数）设计的，并假设发 送端未知信道信息。在此模型下，信道的输入和输出是矩阵，其维数与空间和时间有关。令表示信道输入矩阵，其中的ix是在第i个传输时刻的信道输入向 量。令表示信道输出矩阵，其中iy表示第i个传输时刻的信道输出向量。令表示噪声矩阵，其中的第i列in表示第i个传输时刻的接收噪声向量。
T个码元周期内的输入输出关系为：

空时编码的系统模型如图4.3所示。