in 3x3 spatial multiplexing with MLD 假设每个bit-stream经过normalization, 其平均功率=1 则transmit power = 3 每个接收天线的杂讯variance = 3*(10^(-SNR/10)); 杂讯 = sqrt(noise_PW/2)*(randn(rx,1)+1i*randn(rx,1)); 假设precoder F 是unitary 则打出去的功率不变, 平均transmit power还是3 所以杂讯产生方式一样 不过这个时候，channel H 因为 F 的修饰，会提供比较好的condition => performance improved ※ 引述《izar2811 (Pure)》之铭言： : 各位好 : 在研究的路上又遇到一些问题想请教各位前辈 : 目前正在MATLAB撰写在MIMO底下使用ML Detection的BER表现 : 在2x2 3x3 4x4的MIMO目前是没有问题的 : 可是当我在使用4x2 6x3 MIMO的情形下所解出来的BER会与使用2x2或3x3的效果差不多 : 我个人怀疑是我在SNR的定义有误 : 我目前的SNR定义为 SNR = Tx * Es / En : Tx = 传送端天线数 : Es = 单根天线的传输能量 : En = 单根天线所受到的杂讯能量 : 而传送端天线总和能量为1 : 在Matlab中我的杂讯加法为下 : (以3x3与6x3为例，在SNR = 10-20的情形下) : in 3x3 : SNR_Tx = SNR-10*log10(3) : DataWithNoise = awgn(Data,SNR_Tx) : 而在6x3底下如果用我原始定义的话 : 理论上应该是 : SNR_Tx = SNR-10*log10(6) : DataWithNoise = awgn(Data,SNR_Tx) : 但考虑到天线数加倍，传送端能量应该加倍我就用了与3x3相同的 : SNR_Tx = SNR-10*log10(3) : DataWithNoise = awgn(Data,SNR_Tx) : 以上的方法增加杂讯，但所得到的结果反而是6x3与3x3的效果差不多。 : 与我所期望看到的因为传送端天线增加 : 解调效果应该变好的这件事情不符。 : 想请问一下在杂讯定义上我是否有什麽地方搞错了呢? : 谢谢 : ps. : tran_sig为经过modulation的3x1随机讯号 : 在3x3上 我是使用3x3的Hiid Channel : Data = Hiid*tran_sig : 在6x3上 我则是使用3x6的Hiid搭配6x3的precoding matrix : Data = Hiid*Pi*tran_sig --

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