本科毕业设计论文--基于matlab的mimoofdma系统的设计与仿真.doc

本科毕业设计(论文)

题 目:
基于MATLAB的

MIMO-OFDMA系统的设计与仿真

学 院:
信息科学技术学院

专 业:
电子信息工程

班 级:

学 号:

学生姓名：

指导教师:
职称: 副教授

二○一六年 五 月 十八 日

基于MATLAB的MIMO-OFDMA系统的设计与仿真

摘 要

在信息时代的快速发展形势下，产生了越来越多的业务需求，用户对通信系统的性能提出了更高的要求。基于正交频分复用( Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM )技术和多输入多输出（ Multiple Input Multiple Output，MIMO ）技术的无线通信系统在增加系统容量、提高频谱利用率以及对抗频率选择性衰落等方面具备优越的性能，是未来通信领域中的关键技术。
本文首先阐述了MIMO技术和OFDM技术的国内外研究概况，然后通过分析MIMO技术和OFDM技术的基本原理和系统结构，设计出简单的MIMO-OFDM系统。基于MATLAB软件对所建立的MIMO系统的信道容量进行了仿真，并对SISO-OFDM系统和MIMO-OFDM系统的性能进行了比较，仿真结果表明，本文所提出的MIMO-OFDM系统方案能够在不增加误比特率的情况下增加信道容量，最后结合空时分组码（Space Time Block Coding,STBC）对MIMO-OFDM系统进行了完善并采用MATLAB对其性能进行了仿真，结果显示，相较于未完善的系统完善后的系统的误比特率指标明显降低，传输可靠性得到了极大的提高。

关键词：无线通信；MIMO；OFDM；误比特率

Performance Evaluation of MIMO-OFDMA System using Matlab
Abstract
As the rapid development of information technology has resulted in more influences on people’s daily lives and businesses. Higher requirements should be provided by communication system to meet people’s needs. The communication system which based on the technology of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and Multiple Input Multiple Output (MIMO) enables to not only increase the system capacity, but improve the spectrum utilization, and moreover to effectively against frequency selective fading, has become the key technologies in the field of communication in the future.
This paper first gives an in-detailed survey on MIMO and OFDM technologies in academic society. After that, we designed a simple MIMO-OFDM system by means of the analysis of the basic concepts and the architecture of MIMO and OFDM technology. Followed by performance evaluation via Matlab to compare SISO-OFDM and MIMO-OFDM systems in term of channel capacity and Bit Error Rate (BER) to validate the proposed MIMO-OFDM system outperforms SISO-OFDM. Finally, we further integrated space-time block codes into the proposed MIMO-OFDM system, through simulation results, we can observe that BER can be significant reduced compared to its counterpart which without implements space-time block codes.
Keywords: Wireless communication，MIMO, OFDM, Bit Error Rate (BER)

目 录

第1章 绪论 1
1.1课题背景 1
1.2 国内外研究概况 1
1.2.1 OFDM研究概况 1
1.2.1 MIMO研究概况 2
1.2.2 MIMO-OFDM研究概况 3
1.3 论文结构 3
第2章 相关理论基础 4
2.1 OFDM基本原理 4
2.1.1 OFDM数学描述 4
2.1.2 OFDM系统框图 7
2.2 MIMO原理及数学描述 9
2.2.1 MIMO系统模型 9
2.2.2 MIMO信道容量 11
2.2.3 空时编码技术 11
2.3 无线信道环境及数学描述 12
第3章 仿真与分析 14
3.1 MIMO信道容量仿真 14
3.2 MIMO-OFDM系统与仿真 16
3.3 基于STBC的MIMO-OFDM系统与仿真 19
3.3 本章小结 20
第4章 总结 21
4.1 完成的工作 21
4.2 不足与展望 21
致 谢 22
参考文献 23
附录 24

南京林业大学本科生毕业设计（论文）
第1章 绪论
1.1课题背景
对于无线通信系统，其性能的优劣通常采用有效性和可靠性指标来进行评价。其中，有效性的衡量一般采用频带利用率，而可靠性的衡量则通过误信率和误码率[1]。故高频带利用率和低误码率是一个良好的无线通信系统所需具备的必要条件。多输入多输出（MIMO）技术可以在无线信道上成倍地增大信道容量，它的另一个显著优点是提高了数据传输的可靠性，即降低了误比特率，并且这些优点的实现不需要提高发射功率或者增加信号带宽，高效地将空间资源转换为频谱资源。然而，MIMO技术也存在缺陷，由于接收端接收到的信号实质上是多路信号互相重叠形成的，因此，不同时刻信号间在频率选择性信道中会出现码间干扰现象，导致频率选择性衰落[2]。OFDM的基本思想是将一个高速率的数据流转换成很多并行的低速子数据流，将信道分成若干正交子信道，使低速子数据流依次调制到对应的子信道上进行数据传输[3]。同时，由于每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，虽然总的信道并非平坦，但是每个子信道上可以看作是平坦性衰落，从而来消除ISI（Inter Symbol Interference,符号间干扰），而且由于这一特性可以信道均衡变得相对容易，频率选择性衰落信道所带来的不良影响可通过普通的频域均衡消除。鉴于此，将MIMO技术与OFDM技术结合不仅可以显著提高频谱利用率而使MIMO技术所存在的频率选择性衰落问题得到改善，而且可使数据速率极大提高，系统容量增加。因此，MIMO-OFDM技术被视为下一代移动通信系统的关键技术，具有广阔的发展前景和现实意义。
1.2 国内外研究概况
1.2.1 OFDM研究概况
OFDM技术发展经历了较长的历史阶段，它的形成归功于许多通信领域科学家们的贡献。早在20世纪60年代，利用子信道频谱相互重叠的并行数据来进行传输和实现频分复用的方法便被人提出，该方法可避免高速均衡的使用、抑制窄带脉冲噪声、对抗多径衰落，进而使频谱资源的利用率显著提高，可以说是OFDM系统的雏形。不久之后，该技术就被应用到了多种高频军事通信系统中，这极大的促进了OFDM技术的进一步发展。1966年，Robert.W.Chang发表文章《Orthogonal Frequency Multiplex Data Transmission System》提出了传输信号通过一个带宽受限的信道时无ISI和ICI的原理。1967年，Burton R.Saltzberg发表文章《Perfomance of an Efficient Paraller Data》提出：设计一个有效的系统主要应该集中考虑如何减少相邻信道的交叉干扰（Cross Interference），而不是仅考虑每个独立的子信道情。1971年Weinstein和Ebert通过文章《Data Transmission by Frequency-Division Multiplexing Using the Discrete Fourier Transform》提出把离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）应用到并行传输系统中，用其实现多个调制解调器的功能，从而使正交频分复用只须经过基带处理便可实现而无需带通滤波器，使OFDM技术的实现难度大大降低，进而促进了OFDM技术的推广应用。1980年，Abraham Peled和Antonio Ruiz对OFDM技术做出了一个重要贡献，他们在论文第一次引入了CP(Cyclic Prefix，循环前缀)来解决正交性问题，他们将OFDM符号的循环扩展加入到了防卫间隔中，当CP大于信道冲激响应时间时，就能够实现弥散信道中子载波之间的正交性。虽然加入CP也同时带来了能量损失，但是相比于其所获得的几乎是零的ICI，还是值得的。而之后随着快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）的提出，以及近年来半导体技术和数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）技术的飞速发展，使得OFDM技术的运用愈加广泛。目前，OFDM技术已经成功运用到多种无线传输标准中，比如有数字音频广播（Digital Audio Broadcasting,DAB），数字视频广播(Digital Video Broadcasting,DVB)，无线局域网IEEE 802.11a/g和欧洲电信组织(European Telecommunications Standards Institute，ETSI)的宽带射频接入网的局域网标准HiperiLAN2,无线城域网IEEE802.16标准等,Wi-Fi和WiMAX技术的兴起使得OFDM成为一种“时髦”的技术。同时也是长期演进（Long Term Evolution，LTE）技术中的三大关键技术之一，目前已在4G LTE技术中得到试用，预计仍然会作为未来5G中主要的调制技术。
1.2.1 MIMO研究概况
早在1908年，Marconi就已经提出了有关MIMO技术的观点，他认为MIMO技术可以用来实现抗衰落。然而真正推动MIMO技术发展的工作则是由AT&T Bell实验室的学者完成的。1994年，punlraj等人提出多天线系统。1995年Teladar提出了在衰落情况下的MIMO容量。1996年Foshini给出了一种多入多出处理算法—D-BLAST（Diagonal-Bell Laboratories Layered Space-Time,对角-贝尔实验室分层空时）算法,1998年Tarokh等讨论了用于MIMO的空时码，随后Wolinansky等采用V-BLAST（Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time,垂直-贝尔实验室分层空时）算法建立了一个MIMO实验系统并通过室内试验证实发该系统可实现普通系统中极难达到的频谱利用率。这些工作的推进使得MIMO技术的研究得到了迅速发展。
1.2.2 MIMO-OFDM研究概况
目前，对于MIMO-OFDM技术的应用正在逐步增加。在国外，D-Link、Intel、Atheros与Broadcom等公司先后发布了各自的MIMO-OFDM的芯片组，欧盟启动了STINGRAY项目，致力于室外宽带无线接入的正交频分复用演示系统的研究[5]。目前，MIMO-OFDM技术已被多种无线传输标准采纳。例如，IEEE802.11n和IEEE802.16a（WiMax）就已经成功采纳了MIMO-OFDM技术，同时它也是下一代蜂窝通信（3GPP-LTE,移动WIMAX，IMT-Advanced），广播（DAB，DVB，DMB）中的关键技术，由此可见，MIMO-OFDM技术在当今移动通信系统中发挥着其巨大的优势，给人们带来了诸多便利。
1.3 论文结构
本文主要研究了MIMO-OFDM调制解调系统，利用Matlab软件对信道容量和误比特率这两项指标进行了仿真并进行相关性能分析。简单地介绍了课题背景，概述MIMO技术、OFDM技术以及MIMO-OFDM技术的发展史以及国内外研究概况。第二章主要叙述了OFDM技术和MIMO技术的基本概念与组成结构以及仿真中所使用的无线信道环境模型。第三章根据第二章所描述的相关理论基础设计出简单的MIMO-OFDM系统结构。使用Matlab仿真不同数量的收发天线下MIMO系统所具备的信道容量，然后分析加上空时编码后本系统的性能。第四章归纳本课题研究内容，分析本课题中存在的缺陷以及展望今后可能进行的工作。

第2章 相关理论基础
2.1 OFDM基本原理
2.1.1 OFDM数学描述
OFDM技术是一种特殊的多载波调制（Multi-carrier Modulation,MCM）技术，和MCM技术相同之处都是先把一串高速数据流分解成若干个速率低得多的子数据流，然后将子数据流放置在对应的各个载波上，最后将多个子载波进行合成来实现并行传输，而OFDM技术的优点在于各子载波间相互正交、重叠。如下图2.1所示，并且当子载波的带宽小于信道的相干带宽，信道是“非频率选择性信道”，可以近似看成是平坦的，大大减少了频率选择性衰落的影响。当符号持续时间小于信道“相干时间”时，信道等效为“线性时不变”系统，从而降低时间选择性衰落对系统的影响。

图 2.1 FDM和OFDM频带利用率的比较
在实际传输过程中，通常OFDM符号由几个经过调制的子载波信号合成，其中每个子载波信号可以是相移键控（Phase Shift Keying,PSK）信号或是正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）信号。其中，如果子载波的个数用来表示，OFDM符号的长度用表示，，分配给每个子载波的数据符号，是第个子载波的载波频率，矩形函数，那么从开始的OFDM符号可以表示为：
（2-1） 一般地，为了表述方便OFDM的输出信号通过等效复基带信号来描述，表达式如下。
（2-2）在图2.2中，给出了OFDM系统的基本模型框图。

图2.2 OFDM基本模型框图

众所周知，对于任意两个函数和，如果有，则表示函数和在区间（0，T）上正交。同样为了满足子载波间的正交性，对于OFDM，设相邻子载波的频率间隔为1/T，T是符号的持续时间，任意一对子载波的内积应该满足
（2-3) 解调式2-3中的第个子载波，接着在时间长度T内进行积分，即：
(2-4)
根据式2-4，符号可由第个子载波解调恢复得到。而对其他载波来说，由于在积分间隔内，频率相差可以产生整数倍个周期，所以积分结果为0。
当N的值很大时，OFDM的实现需依赖于大量的正弦波发生器、调制器、解调器以及滤波器等设备，从而导致整个系统的造价非常高昂，极大的制约了该技术的广泛应用。因此，为了降低OFDM系统的复杂度和成本，通常考虑用离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）和离散傅里叶逆变换（Inverse Discrete Fourier Transform,IDFT）（公式如下（2-5））来实现上述功能。

(2-5)
对式（2-2）中的OFDM等效复基带信号以T/N的速率进行抽样，即令,则可得到：
， (2-6)
可见等效为对进行IDFT运算，同理，在接收端同样可以采用DFT恢复原始的数据信号，在接收端对接收到的进行DFT变换即得：
， (2-7)
在OFDM系统的实际运用中，由于DFT计算发在度高，通常采用其快速算法IFFT/FFT来实现离散傅里 叶变化，随着N的增大，其计算优势愈加明显[3]。
2.1.2 OFDM系统框图
OFDM系统收发机简化框图如图2.2所示，发射端主要进行以下工作：首先将输入信号序列进行串并转换以分成多路并行数据。随后，为了之后进行的QPSK调制，将数据分为两个I、Q通道，产生复信号。通过傅里叶反变换，将频域数据转换为时域数据，插入保护间隔后进行并串转换。最后，将调制后的数据发射到信道。接收端对其进行逆变换，之后，发射端的数据可通过基于确知导频的信道估计来恢复。
图2.2 OFDM的系统模型框图
在串行通信系统中，数据符号的传输是连续进行的，每个数据符号都可占用全部可用频带。一旦数据传输速度过快，信道中将出现严重的符号间干扰[6]。而在OFDM系统中，利用串并转换来实现并行数据传输。转换之后，每个数据释放出部分的频带，减少符号间干扰。与此同时，由于整个信道带宽被分割成多个窄带子频带，单个信道的频率响应相对较为平坦，能够在一定程度上对抗频率选择性衰落。所以，串并转换是实现OFDM系统必不可少的过程。在Matlab中串并转换的具体实现方法有很多，在本课题中用reshape函数和for循环来实现。
本课题中采用正交相移键控（Quadrature Phase Shift Keying，QPSK）来实现子载波的调制。QPSK是MPSK调制中的调制方式，它利用载波的4种不同相位来表示数字信息的调制方法。一般表达式为
（2-8）
式中，为矩形脉冲，其幅值为1，持续时间为，为第个码元的初始相位。QPSK信号中每个码元含有2bit的信息。如果用ab来代表这两个比特，那么这两个比特之间会有四种组合，即00、01、10和11。根据不同相位的取值，QPSK信号矢量图有A、B两种方式[1]。如下图2.3所示。
00
10
01
11
A方式
01
11
00
10
B方式

图2.3 QPSK信号矢量图

本文中采用B方式，把构成双比特码元的前一信息比特用I表示，后一信息比特用Q表示，从而实现IQ分路。为了很好的观察QPSK信号调制，在OFDM仿真程序出画出了发射端和接收端的QPSK星座映射图，如下图2.4所示。

图2.4 QPSK信号收发端星座映射

2.2 MIMO原理及数学描述
2.2.1 MIMO系统模型
MIMO技术是在无线通信天线技术和智能天线技术的基础上发展起来的，该技术结合了多入单出（Multiple-Input Single-Output，MISO）技术与单入多出（Single-Input Multiple-Output，SIMO）技术的优点[7]。典型的MIMO技术的框图如下图2.5所示。

发
送
端
信
号
处
理

调制

解调

接
收
端
信
号
处
理

图2.5 MIMO系统原理图
假设发射机采用个天线，接收端采用个天线，从发射端的任意一根发射天线到接收端的任意一根接收天线间的无线通道都是相互独立的，则对于维的天线阵列，接收信号向量可以表示为：
（2-9）

其中，为发射端信号向量，为接收端信号向量，为噪声向量。为维的复衰落系数信道矩阵。
可以表示为
（2-10）
其中，（）表示第个发射天线与第个接收天线之间的信道衰落矩阵。不同的衰落信道，所配备的衰落系数也不相同。
2.2.2 MIMO信道容量
对于随机的阶信道，本系统的信道容量为发送信号向量和接收向量之间的最大户信息量[8]。假设总的发射功率为，噪声总功率为，每根发射天线上的发送功率为，每根接收天线上的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）为，在未知的（即未知信道的瞬时衰落系数）的情况下，此时信道容量可以表示为：
(2-11)

式中，。
2.2.3 空时编码技术
MIMO技术在实际应用中通常与空时编码技术相结合使用，空时编码是分集技术的一种，利用发射分集将编码技术、阵列天线相结合[9]。在不增加额外带宽的情况下，能够有效抵消多径衰落，降低误码率，提高信号功率和频谱效率，为接收端提供额外的信道增益。目前提出的典型空时编码主要有分层空时码(Bell Labs Layered Space-Time，BLAST)、空时格码(Space Time Trellis Coding，STTC)、空时分组码(Space Time Block Coding,STBC)等三种。本文中采用的是STBC-MIMO，原理图如下图2.6。

图2.6 Alamouti空时编码方案
首先，需要对信源发送的二进制信息比特进行星座映射而得到调制符号和。然后，再将调制所得到的符号进行空时编码，最后的并行发射由天线进行。图中采用的空时编码矩阵表示如下[10]。
（2-12）
其中，从天线1和天线2发送的符号分别为，，。若信道在两个连续符号周期内保持不变，那么接收端的信号可以用式2-8表示。
（2-13）
式中，，和分别表示天线1和天线2的信道。表示信道中存在的加性高斯白噪声。
2.3 无线信道环境及数学描述
所谓无线信道，指的是一种利用电磁波在空间中传输信号的物理媒质，其质量对无线通信系统的性能具有重大影响。电磁波在传输过程中由于受到发射端与接收端之间许多障碍物的反射、绕射和散射等物理现象的影响导致无线信道是动态而不可预测的，从而增加了分析无线通信系统的难度[11,12]。在实际仿真过程中，限于条件，现实生活中的信道通常采用几种常用的信道来模拟，如加性高斯白噪声信道、多径瑞丽衰落信道等。
一般地，我们采用在信道中加入了加性高斯白噪声的方式来得到加性高斯白噪声信道，加性高斯白噪声在信号的传输过程中最为常见。图2.4为加入加性高斯白噪声的信道原理图。
信道
发送信号
噪声n(t)
接收信号

图2.7 AWAG信道
图中，n(t)为加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise,AWGN），均值为0，方差是噪声功率的大小。在MATLAB中通常用awgn函数或randn函数实现这种信道。
多径瑞丽衰落信道是指服从瑞丽分布的多径衰落信道，多径信道的基本模型为
（2-14）
式中，为第条路径的衰落，服从瑞丽分布，为第条多径分量的传播延迟，延迟和衰落都用时间函数描述。在本程序中，这种信道用一个自定义的函数RayleighCH来实现。
%瑞利信道矩阵函数
function H=RayleighCH(Nr,Nt)
H=zeros(Nr,Nt);
R=eye(Nr*Nt);
X=randn(Nr*Nt,1)/sqrt(2)+j*randn(Nr*Nt,1)/sqrt(2);
H=reshape(R'*X,Nr,Nt);

第3章 仿真与分析
3.1 MIMO信道容量仿真
根据第二章中介绍的MIMO系统采用不同数量天线阵列的系统容量进行分析，仿真中采用的信道为瑞丽衰落信道，信噪比最大为30。下面用MATLAB仿真其信道容量。仿真结果下图所示。

图3.1 SISO信道容量

图3.2 不同天线MISO信道容量

图 3.3 不同数量天线的MIMO信道容量对比
对比图3.1，3.2和3.3，我们可以得到以下结论:
当收发端天线数目一定时，信道容量随着SNR的增加而增大。当SNR一定时，Tx数目或Rx数目的增加，都能带来信道容量的增加。但是,Rx数目的增加比Tx数目的增加对于信道容量的提升影响更明显。
以上实验结果表明，在相同SNR下，MIMO系统信道容量最大，SISO系统最小。随着Tx与Rx的不断增加，相应的信道容量基本符合线性增长。
3.2 MIMO-OFDM系统与仿真
MIMO-OFDM系统中，发送端需要进行IFFT（QPSK调制后），接收端进行FFT（MMSE均衡前），等效于将信道（衰落信道和噪声）变换到频域，即进行FFT运算，利用简单的乘法运算，代替较为复杂的卷积运算实现过信道。图中的衰落信道和噪声均是在时域生成后，再进行FFT变换到频域。系统结构框架如下图3.4所示。

图3.4 MIMO-OFDM系统结构框图
根据系统结构框图进行分析编程，程序原理图如下图3.3所示生成比特
QPSK调制
MMSE均衡
解调
多径衰落信道生成
求均衡矩阵
误比特率计算

图3.5 MIMO-OFDM程序框图
一个K发L收的MIMO系统具有K*L条信道。每个发送天线对应有L条信道。程序中可根据需求设置不同的天线数目，OFDM（IFFT）调制点数为64，在每个SNR下，进行1000次仿真，多径数为6，仿真得到的BER曲线如下。

图3.6 SISO-OFDM的BER曲线

图3.7 MIMO-OFDM的BER曲线

图3.8 MIMO-OFDM的BER曲线
对比SISO系统和MIMO系统下OFDM的BER曲线发现，在相同SNR下，MIMO系统的误码率可近似达到SISO条件下的误码率。对比3.1节的实验结论可得：同等条件下，MIMO-OFDM系统具备传输更多信息的能力，且可在不增加误码率的情况下增加信道容量。至此，证明MIMO-OFDM系统能够结合MIMO系统和OFDM系统的优势，是一个值得推行的优良系统。
3.3 基于STBC的MIMO-OFDM系统与仿真
根据MIMO-OFDM系统框图以及STBC实现原理，得出基于STBC的MIMO-OFDM系统结构图如下图3.10所示。发射端的输入信号通过串并转换后分成多路，每一路分别进行信道编码和比特交织。比特交织后的数据进行星座图映射成调制符号，然后通过空时编码进行进一步的分流，进过IFFT变换将各路数据调制到相应的正交子载波上，然后经MIMO信道中的各个发射天线发送到无线通信环境中，接收端的各个天线根据接收到的数据进行相应的步骤进行逆处理，同时取出确知的导频进行信道估计，利用估计的信道矩阵进行空时解码，获得调制后的符号，从而解调出相应的基带信号，最终恢复发送的数据。
图3.9 基于STBC的MIMO-OFDM的系统框图
同样，利用Matlab对系统的性能进行仿真。子载波数为100，IFFT/FFT长度为512。循环前缀长度为十，发射天线两个，接收天线两个。得到的BER曲线如下图3.10所示。

图3.9 基于STBC的MIMO-OFDM的BER曲线
根据3.1节的仿真结果以及空时编码技术、OFDM-MIMO系统的特点，可以得到结论：随着SNR的提高，基于STBC的MIMO-OFDM系统的误码率明显降低，信道容量提高；对比MIMO-OFDM系统中，对于相同数量的接收天线，使用空时编码与不使用空时编码相比，误比特率有了明显的下降，系统性能得到了更好的改善。
3.3 本章小结
本章主要做了仿真与分析。首先分析了不同收发天线下MIMO系统的信道容量，证明MIMO系统的信道容量比SISO系统的信道容量大的多。接着提出相应的MIMO-OFDM系统，并进行系统的性能仿真，得到BER曲线。在相同SNR下，对比OFDM在SISO下和MIMO下的误比特率，发现非常接近。最终得到结论，提出的MIMO-OFDM系统能够在维持误比特率不变的情况下，提高系统容量，也就是说，MIMO-OFDM系统能够在结合了MIMO系统的优势的同时不影响其自身的性能。最后，由空时编码原理出发，提出基于STBC的MIMO-OFDM系统并对其性能进行了仿真。仿真结果表明，加上空时编码能够显著提升系统的性能。
第4章 总结
4.1 完成的工作
本文所做的主要工作如下：
（1） 论文分析了MIMO系统和OFDM系统的主要原理和系统结构，并根据无线信道的特征，提出了简单的MIMO-OFDM系统设计方案，结合空时编码的原理后，提出了基于STBC的MIMO-OFDM系统。
（2）论文通过使用 Matlab软件，仿真了 MIMO系统的在不同收发天线情况下的信道容量，并仿真出 MIMO- OFDM系统在加入高斯白噪声下的 BER性能曲线以及基于 STBC的 MIMO- OFDM系统的 BER曲线并做了对比研究。
通过这次设计，我掌握了OFDM和MIMO的基本原理和其国内发展状况，设计出的MIMO-OFDM系统基本达到了预期的设计目的，同时，对MATLAB软件的使用也更加熟练，尤其是在m语言的编程上有了很大的提高，对通信领域的仿真方法也有了一定的了解，学会了如何把书本上的知识运用在实际需求中。
4.2 不足与展望
在验证MIMO-OFDM系统的抗干扰能力时，应该对于多种不同的信道进行分析，这样才能更加准确地评估该系统在不同环境下的适应性，然而，由于本人的能力有限，只在本文中只研究了一种加入高斯白噪声的多径瑞丽衰落信道。此外，系统也会随着不同的空时编码方式产生变化。因此，在分析不同编码方式下的系统的性能，也是做好本设计不可少的要素。而本课题只研究了STBC编码方式。其次，对于MIMO-OFDM系统中的OFDM部分也存在着许多需要改进的地方，比如信道编码，不同的调制方式，信道估计方法等。并且MIMO-OFDM系统还有很多其它关键技术本文并未涉及，这些都是进一步提升MIMO-OFDM系统性能所必须进行的工作。所以，对于今后的工作可以从以上几个方面进行。如今，MIMO-OFDM系统还在不断地完善中，其所存在的问题还有很多，未来的工作任重而道远。
致 谢
在老师，同学以及家人的帮助鼓励下，我顺利完成了大学四年中的最后一项任务——毕业设计。在此，我首先要感谢我的指导老师许艺瀚，在他的点拨下我明确了自己的研究目标和具体实践方法，每当遇到困难，老师总是认真负责地解答我的疑惑，并及时督促我在每个阶段应该完成哪些任务，对我的毕业设计有很大帮助。同时，对于本文中引用到的文献，我也非常感谢文献的原作者。最后，我要感谢我的父母、同学，在他们的关怀鼓励下，我始终保持着积极向上的心态。
在毕业设计的过程当中，我深刻认识到自己平时学习研究问题的深度还不够，自我分析的能力和专业方面的技术也有待提高。同时，在毕设时，通过对相关专业书籍的阅读，我获得了许多新的知识，首先是本课题所涉及的知识，其次还有研究课题的科学方法。比如，如何查阅课题相关文献，提取其中的关键方案化为己用，更让我学到了做研究工作所需要秉持的一丝不苟的研究态度，这些收获都为我今后的学习工作奠定了基础。最后，再次感谢我的大学，感谢我的每一位任课老师，感谢我的家人和朋友们，在你们的陪伴下，我开心快乐地度过了大学四年，让自己留下了一个美好的回忆。

参考文献
[1] 樊昌信、曹丽娜. 通信原理第七版[M]. 北京:国防工业出版社, 2015. 13-14
[2] 杜文凤, 王亚光. 《基于Matlab的MIMO-OFDM系统信道容量的研究》[J]. 《软件》, 2011, (2): 53-55
[3] 刘学勇. 详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真[M]. 北京:电子工业出版社, 2011. 258-264
[4] 梅天凤. 《OFDM应用在短波通信中的信道估计技术的研究》[D]. 华中科技大学:梅天凤, 2007.
[5] 曹松景. 《MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究》[D]. 重庆大学:曹松景, 2013.
[6] 冯景锋, 郭晓强, 全子一. 《宽带无线多媒体传输新技术--OFDM》[J]. 《中国数据通信》, 2002, (10): 63-66
[7] 李玮. 《MIMO多天线技术研究》[D]. 西安电子科技大学:李玮, 2008.
[8] 张雯. 《多输入多输出系统的关键技术研究》[D]. 西北工业大学:张雯, 2006.
[9] 李国彬. 《移动通信系统中空时网格码技术研究》[J]. 《电子世界》, 2014, (18): 270-270
[10] Alamounti,S.M. A simple transmit diversity scheme for wireless communications.IEEE J.Select. Areas Commun.,1998, 16(8):1451-1458.
[11] Sklar,B.Digital Communications:Fundamentals and Applications 2/E.Prentice Hall,2002.
[12]Rappaaport,T.S.Wireless Communications:Principles and Practice 2/E.Prentice Hall,2001.

附录
部分仿真源程序：
MIMO信道容量
clear;
clf;
max_snr=30;
%cll=zeros(1,max_snr+1);
%cll=mimocsnr(1,1);
c21=zeros(1,max_snr+1);
c21=mimocsnr(2,1);
c81=zeros(1,max_snr+1);