讨论多个（两个）发射天线和多个（两个）接收天线导致形成 2x2 多输入多输出 (MIMO) 信道的情况。 我们假设信道是平坦衰落瑞利多径信道，调制是 BPSK。 使用的均衡方案是迫零。 正如预期的那样，在瑞利信道中使用 BPSK 调制的 2×2 MIMO 系统的模拟结果显示了在瑞利信道中 BPSK 调制的 1×1 系统中获得的匹配结果。 有关 2x2 MIMO 信道中迫零均衡的更多理论描述，请查看http://www.dsplog.com/2008/10/24/mimo-zero-forcing/

零强制均衡器 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 该程序是Matlab中的零强制均衡器的实现和误码率的计算。 理论 迫零均衡器是指在通信系统中使用的一种线性均衡算法，它应用信道频率响应的逆函数。 考虑具有频率响应F（f）的信道，令均衡器的频率响应为C（f）。 均衡器的构造必须使C（f）= 1 / F（f）。 当在均衡器末尾接收到信号时，由于C（f）F（f）= 1，所以消除了信道噪声。 方法 该项目中使用的软件是MATLAB。 将产生随机噪声信号，该噪声信号将被视为信道噪声。 将确定信道噪声的频率响应，并将其通过迫零均衡器，并计算BER。 算法 •以位数或符号为输入•通过以0等于N的概率生成0,1来完成输入初始化•将调制技术选择为fsk，bpsk和qpsk•噪声作为高斯白噪声，通过瑞利添加0dB方差通道•完成信号的均衡•完成误差的计算•模拟的BER

迫零均衡器是一种线性均衡器，用于%combat ISI（符号间干扰）。 此代码是一个演示使用 MatLab 工具简单实现零迫均衡器。 % 一个典型的通道是离散域中的模型： %%%%%% y[n]=h[n]*x[n]+z[n] % 其中 y[n] 是通道输出，x[n] 是通道输入，h[n] 是通道% 脉冲响应，z[n] 是 AWGN 噪声 % 我们可以将信道转换为频域，如下所示： % Y(f)=H(f)X(f)+Z(f) % 迫零均衡器将 Y(f) 乘以 inv(H(f)) % inv(H(f))Y(f)=X(f)+inv(H(f))Z(f) % 因此我们基本上获得了一个 ISI 免费频道。 % 缺点是噪点增强

Matlab 迫零均衡前与迫零均衡后眼图对比.md

零零均衡matlab代码使用神经网络和高阶统计的盲数字调制识别 最终项目 - 人工智能课程 (ECSE 526) - 麦吉尔 - 2016 年秋季 有关系统型号、配置和结果的更多详细信息，请参阅 和 。 指示 在文件夹中，您应该能够找到几个功能来执行不同的通信系统和性能评估任务。 每个函数都以这样的方式命名，它提供了一个关于它执行什么的清晰概念，并对其开始详细说明。 创建的神经网络命名为 NNxxx.m，其中 xxx 根据 SNR 训练级别和它执行的任务而变化。 例如，要测试以 15dB 训练的 NN，您可以执行以下操作： 使用 modulateSignal.m 生成和调制信号 执行空时编码：alamoutiSpaceTimeCoding.m 通过通道发送得到接收到的噪声调制信号：receivedEqualizedModulatedSignal.m 均衡接收信号zer forcing：coherent_ZF_receiver.m 计算特征： featuresComputationModulatedSignal.m 将它们传递给神经网络 NN15dB，你会得到一个长度为 6 的向量。 最

采用matlab实现QPSK调制下、16QAM调制下通过瑞利信道进行迫零均衡后的仿真图。包含了仿真下的误码率和理论误码率

图介绍了基于OFDM系统的迫零均衡算法的整个流程及原理。

很好用的zf算法 经过我的改正。希望对大家有帮助。

利用MATLAB对通信原理中迫零均衡进行了仿真，验证了迫零均衡的效果，并画出了眼图，对均衡前后的信号进行了对比