【MATLAB源码-第162期】基于matlab的MIMO系统的MMSE检测，软判决和硬判决误码率曲线对比。_基于mmse估计的mimo多用户检测matlab

操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

MIMO系统(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出系统)是现代无线通信技术中的关键技术之一，它能够显著增加通信系统的容量和频谱效率，而不需要增加额外的带宽或发射功率。在MIMO系统中，检测算法的选择对于系统的性能有着决定性的影响。MMSE（Minimum Mean Square Error，最小均方误差）检测是MIMO系统中一种重要的检测技术，它通过最小化均方误差来恢复发送信号，可以分为软判决和硬判决两种方式。下面将详细介绍MIMO系统中MMSE检测的软判决和硬判决。

一、MIMO系统概述

MIMO技术通过在发送端和接收端使用多个天线，能够在相同的时间频率资源上传输多个数据流，显著提高数据传输速率和系统容量。在MIMO系统中，发送的信号在通过多径传播环境后，会在接收端的各个天线上形成复合信号，因此，接收端需要通过特定的检测算法从复合信号中准确恢复出原始发送信号。

二、MMSE检测基础

MMSE检测算法的基本思想是通过最小化接收信号与发送信号之间的均方误差来恢复发送信号。具体来说，假设发送信号为�x，接收信号为�y，噪声为�n，系统的信道矩阵为�H，则接收信号可以表示为�=��+�y=Hx+n。MMSE算法旨在找到一个估计�^x^，使得�^x^和原始发送信号�x之间的均方误差�[∣�^−�∣2]E[∣x^−x∣2]最小。

三、硬判决与软判决

在MIMO系统中，MMSE检测的输出可以是硬判决或软判决。硬判决输出的是决策值，即直接输出每个符号的最可能值；而软判决则输出每个可能符号的概率或置信度，提供了更多关于信号可能性的信息。

1. 硬判决

硬判决是指直接根据接收信号，通过最小化均方误差得到的估计值�^x^，然后将这个估计值量化到最近的符号点。在实际操作中，这意味着直接将连续的接收信号映射到离它最近的离散符号上。硬判决的优点是实现简单，计算量小，但是它没有考虑信号的不确定性，可能会导致性能损失。

2. 软判决

软判决不直接做出最终的符号决策，而是为每个可能的符号值分配一个概率或置信度，这个概率表明了接收到的信号可能对应于该符号的程度。软判决提供的额外信息可以被后续的信号处理阶段，如信道编码的译码过程所利用，从而改善整体系统性能。相较于硬判决，软判决能够更好地处理信号的不确定性，提供更高的抗噪声性能，但是它的实现更复杂，计算量也大得多。

四、MMSE检测的软硬判决实现

1. 硬判决实现

在硬判决中，首先通过MMSE准则计算出接收信号的最佳线性无偏估计�^x^。具体操作包括计算MMSE权重矩阵，然后应用这个权重矩阵到接收信号上得到估计信号。之后，将估计信号量化到最近的符号点上，完成硬判决。

2. 软判决实现

软判决的实现较为复杂。它需要计算接收信号对于每一个可能发送符号的条件概率或似然比。这通常涉及到对于接收信号的统计模型的建立，以及对该模型进行数学上的求解或近似求解。在得到每个符号的条件概率后，可以根据这些概率进行后续的处理，如译码等。

五、总结

MIMO系统中的MMSE检测技术通过最小化均方误差来恢复发送信号，是一种重要的信号检测技术。硬判决和软判决是MMSE检测的两种不同实现方式，它们各有优势和应用场景。硬判决因其简单高效而被广泛应用于对计算资源有限的场景；而软判决则因其提供更多关于信号可能性的信息，在高性能要求的场景下展现出更好的性能

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

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