📡 MIMO-OFDM-IM 空间扩展仿真平台
空间+频率双域索引调制，MIMO 分集与复用增益的完美结合
📌 为什么选择本仿真平台？
| 痛点 | 本平台解决方案 |
|---|---|
| 📚 SISO 分集阶数有限 | ✅ MIMO 空间分集：多天线提供 Nr × Nt 分集阶数 |
| 🔧 空间复用与索引调制难结合 | ✅ 空频双域索引：天线选择 + 子载波选择叠加 |
| 📊 MIMO 检测复杂度高 | ✅ 分离检测算法：先空间后频域，复杂度大幅降低 |
| ⚡ 信道模型单一 | ✅ MIMO 瑞利信道：独立衰落建模，真实场景验证 |
| 📡 缺乏分集增益量化 | ✅ BER 曲线斜率分析，直观展示分集阶数提升 |
🎯 核心价值
|---|
| |
🔬 学术研究价值
- MIMO-IM 空频联合调制理论验证
- 空间分集与频率分集叠加效应
- ML/分离/迭代检测算法对比
- 大规模 MIMO 性能边界探索
💼 工程应用价值
- 支持 2×2 到 8×8 天线配置
- 可配置激活天线数量
- 适用于 5G/6G 多天线系统
- 完整的 MIMO 收发链路
⚡ 技术亮点
🌊 MIMO-OFDM-IM 双域架构
text
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MIMO-OFDM-IM 空频双域索引调制 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 【空间域索引】 【频率域索引】 【联合传输】 │
│ │
│ ┌─ Tx1 ★ ─┐ ┌─ f1 ● ─┐ │
│ │ Tx2 ○ │ │ f2 ○ │ │
│ │ Tx3 ○ │ + │ f3 ● ─┼──► X[Nt, Nf] 空频符号矩阵 │
│ └─ Tx4 ★ ─┘ └─ f4 ○ ┘ │
│ │
│ C(Nt,Na) 空间 C(n,k) 频域 联合索引比特 │
│ 索引模式 索引模式 │
│ │
│ ┌──────── MIMO 瑞利信道 H[Nr×Nt] ────────┐ │
│ │ 各天线对独立衰落 │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 【接收端】 Y = HX + N ──► [空间检测] ──► [频域检测] ──► 恢复 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘📊 分集增益对比 (n=4, k=2, QPSK)
| 配置 | 空间分集 | 频率分集 | 总分集阶数 | BER@15dB |
|---|---|---|---|---|
| SISO-IM | 1 | n-k+1=3 | 3 | 2.5e-3 |
| 2×2 MIMO-IM | 4 | 3 | 12 | 1.8e-5 |
| 4×4 MIMO-IM | 16 | 3 | 48 | < 1e-6 |
💡 分集倍增：MIMO-IM 总分集阶数 = Nr × Nt × (n-k+1)，相比 SISO 呈倍数增长。
🖥️ 运行环境
最低要求
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| MATLAB版本 | R2021b 或更高 |
| 必需工具箱 | Communications Toolbox |
| 基础依赖 | P1 基础包 |
| 内存 | 8 GB+ (大规模 MIMO 建议 16GB) |
快速验证
matlab
>> cd packages/P4_空间扩展包
>> setup_path
>> generate_ber_plots🧠 算法原理
MIMO-IM 系统模型
发射端：
X[Nt×Nf]=SpatialMapper(sspatial)⊙FreqMapper(sfreq) \mathbf{X}[N_t \times N_f] = \text{SpatialMapper}(\mathbf{s}{spatial}) \odot \text{FreqMapper}(\mathbf{s}{freq}) X[Nt×Nf]=SpatialMapper(sspatial)⊙FreqMapper(sfreq)
接收端：
Y=HX+N \mathbf{Y} = \mathbf{H}\mathbf{X} + \mathbf{N} Y=HX+N
空间索引比特
pspatial=⌊log2C(Nt,Na)⌋ p_{spatial} = \lfloor \log_2 C(N_t, N_a) \rfloor pspatial=⌊log2C(Nt,Na)⌋
总比特数
ptotal=pspatial+G⋅(p1+p2) p_{total} = p_{spatial} + G \cdot (p_1 + p_2) ptotal=pspatial+G⋅(p1+p2)
其中 G 为频域子块数。
分集阶数分析
SISO-IM : d=n−k+1d = n - k + 1d=n−k+1
MIMO-IM : d=Nr⋅Nt⋅(n−k+1)d = N_r \cdot N_t \cdot (n - k + 1)d=Nr⋅Nt⋅(n−k+1)
📁 项目结构
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P4_空间扩展包/
├── 📂 mimo/ # MIMO 索引调制
│ ├── mimo_im_modulator.m # 🚀 MIMO-IM 调制器
│ ├── mimo_im_demodulator.m # 🚀 MIMO-IM 解调器
│ ├── spatial_index_mapper.m # 空间索引映射
│ └── spatial_index_demapper.m # 空间索引解映射
│
├── 📂 channels/ # MIMO 信道模型
│ ├── mimo_rayleigh_channel.m # MIMO 瑞利衰落信道
│ └── mimo_awgn_channel.m # MIMO AWGN 信道
│
├── 📂 core/ # 继承 P1 核心模块
├── 📂 config/ # 配置 (扩展 MIMO 参数)
│
├── 📂 docs/ # 文档
│ ├── 算法文档.md # 📘 MIMO-IM 原理推导
│ ├── 代码文档.md # 📒 接口说明
│ └── 项目文档.md # 📗 本文档
│
├── generate_plots.m # 📊 基础 BER 曲线
└── generate_ber_plots.m # 📊 MIMO vs SISO 分集对比代码统计：
- 📄 20+ 个核心 MATLAB 文件
- 📝 2000+ 行精炼代码
- 💬 100% 中文详细注释
🎬 仿真演示
一键运行
matlab
>> cd packages/P4_空间扩展包
>> setup_path
>> generate_ber_plots
📦 您将获得
| 内容 | 说明 |
|---|---|
| 📁 完整源码 | MIMO-IM 空频双域调制解调 |
| 📖 原理文档 | 空间索引、分集增益数学推导 |
| 🚀 双域索引 | 空间+频率联合索引调制 |
| 📊 分集验证 | SISO vs MIMO 分集增益对比 |
| 🔧 灵活天线 | 支持 2×2 到 8×8 配置 |
| 📡 MIMO 信道 | 独立瑞利衰落信道建模 |
🎯 典型应用场景
| 场景 | 推荐配置 | 优势 |
|---|---|---|
| 低功耗 IoT | 2×2, Na=1 | 分集增益 + 能效 |
| 移动终端 | 4×4, Na=2 | 平衡性能与复杂度 |
| 5G 基站 | 8×8, Na=4 | 最大分集增益 |
🛒 获取方式
本文代码仅为核心片段，完整版工程已整理好。 关注公众号 【3GPP仿真实验室】进行获取。
📚 参考文献
- E. Başar et al. (2013): "OFDM with Index Modulation for MIMO Systems." IEEE Trans. Signal Process., vol. 61, no. 22.
- J. Crawford et al. (2017): "MIMO Spatial Modulation with Index Modulation." IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 66, no. 3.
- Y. Xiao et al. (2018): "OFDM with Flexible Space-Frequency Index Modulation." IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 17, no. 7.
- R. Mesleh et al. (2008): "Spatial Modulation." IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 57, no. 4.