✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
物理应用 机器学习
正交频分复用（OFDM）是一种多载波调制技术，广泛应用于无线通信系统中。空时分组编码（STBC）是一种空间复用技术，可以提高MIMO（多输入多输出）系统的频谱效率和抗衰落能力。本文介绍了基于STBC的MIMO-OFDM通信系统仿真，包括系统模型、仿真流程和性能评估。
MIMO-OFDM通信系统由多个发射天线和接收天线组成。发射端将数据流映射到多个子载波上，然后通过发射天线同时发送。接收端接收来自不同发射天线的信号，并通过STBC技术对信号进行解码。
STBC是一种空间复用技术，它将数据流分组并发送到不同的发射天线。在接收端，通过最大似然估计（ML）或线性最小均方误差（LMMSE）等算法对接收信号进行解码。
MIMO-OFDM通信系统仿真流程如下：
-
**数据生成：**生成随机数据流。
-
**OFDM调制：**将数据流映射到多个子载波上，并生成OFDM符号。
-
**STBC编码：**对OFDM符号进行STBC编码。
-
**信道模拟：**模拟无线信道，包括衰落、噪声和干扰。
-
**接收：**接收来自不同发射天线的信号。
-
**STBC解码：**对接收信号进行STBC解码。
-
**OFDM解调：**将解码后的信号解调为原始数据流。
-
**性能评估：**计算误码率（BER）和信噪比（SNR）。
MIMO-OFDM通信系统的性能可以通过误码率（BER）和信噪比（SNR）来评估。
**误码率（BER）：**表示接收到的数据中错误比特的比例。BER越低，系统性能越好。
**信噪比（SNR）：**表示接收信号功率与噪声功率之比。SNR越高，系统性能越好。
仿真结果表明，基于STBC的MIMO-OFDM通信系统具有以下优点：
-
提高频谱效率：通过空间复用，可以增加系统容量。
-
增强抗衰落能力：STBC可以减轻衰落对系统性能的影响。
-
提高数据传输速率：MIMO-OFDM系统可以支持更高的数据传输速率。
基于STBC的MIMO-OFDM通信系统是一种高性能的无线通信技术。仿真结果表明，该系统具有高频谱效率、强抗衰落能力和高数据传输速率。该技术广泛应用于各种无线通信系统中，如蜂窝网络、Wi-Fi和5G。
[1]裴炳南,黄玉娟.基于空时分组码的MIMO-OFDM系统性能研究与分析[J].电视技术, 2010, 34(0z2):67-69.DOI:10.3969/j.issn.1002-8692.2010.z2.019.
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类