基于Matlab的分布式空时编码实验平台开发

曾 捷

(深圳大学 信息工程学院，深圳 518060)

目前使用的《通信原理》实验系统在进行空时编码实验时普遍存在下面两个局限性:(1)没有充分利用传输过程中的信道状态信息的问题，这和实际的通信系统不相符合;(2)没有对原发送信号进行预处理，减小信道间的干扰，因而无法准确地通过实验系统对通信系统的信噪比、误码率等特性进行分析和测试［1］。

基于上述原因，本文尝试使用Matlab仿真的方法开发空时编码以及系统信噪比和误码率测试的实验平台，在教学过程中，将仿真实验和实际电路实验结合使用，有效地弥补了实验系统的不足，取得了较好的效果。

1 系统的总体方案设计

本文选择Matlab/RTW作为开发平台，Keil作为编译软件，并用Proteus进行仿真。系统总体设计方案如图1所示。

图1 系统结构

2 基于Matlab实时仿真分布式空时编码实验

2.1 数据传输分析

系统包括源节点K，四个中继节点(R1，R2，R3，R4)以及目的节点D，所有节点都配备单天线且中继节点采用放大转发的传输模式，假设中继节点可以获得统计信道状态信息，目的节点D已知所有信道的状态信息［2］。数据传输分成两步:

(1)源节点K将调制符号向量

发送至所有中继节点，其中st(t=1，2，3，4)为调制信号。假设所有的信道都是准静态的，则中继节点Rr的接收信号为

其中，vr是4×1的噪声向量;P1是源节点的平均发射功率;fr表示源节点到中继节点Rr的信道衰落系数。

(2)各中继节点向目的节点D发送信号，中继节点R4将原发送信号乘以预处理参数b后再发送。因此，第r个中继节点的发送信号可表示为

其中，()·*表示共轭操作;预处理参数b由目的节点D反馈而来;各中继节点采用等功率分配，ρr=为第r个中继节点的比例因子，P是源1节点的平均发射功率，P2为中继节点总发射功率;Ar和Br是阶数为4的交换矩阵，由编码矩阵确定。目的节点D的接收信号为4×1的列向量，其表达式为

其中，w是4×1的噪声向量;gr(r=1，2，3，4)表示中继节点Rr到目的节点D的信道衰落系数;xr为第r个中继节点的发送信号。

2.2 仿真基本流程

在Microsoft Windows XP操作系统的支撑下，选择 Matlab Version 7.5.0.342.R2007b、Keil和 Proteus7.1SP2为系统的建模、仿真、开发和运行环境。系统的建模、仿真、开发和运行环境的构建过程是:先借助Matlab/RTW建立模型并生成RTW(Real－Time Workshop)代码(C语言)，再使用Keil编译、调试Matlab生成的C语言代码，并且生成HEX文件，之后利用Proteus观察代码生成的效果，以验证代码的正确性，基本流程如图2所示［3－4］。

2.3 程序实现

编写相应的m文件dstcm.m，程序的实现过程如下:

然后使用一个循环得到不同信噪比情况下的运行仿真，测试误码率并保存在变量y中。

用函数 semilogy(x，y，‘r’)画出来即可［5］。

图2 仿真基本流程

3 仿真结果及分析

图3是采用本文实验平台的误码率性能的仿真结果。信号调制方式采用BPSK，QPSK和8PSK，假定所有的信道衰落系数和噪声都相互独立且服从均值为0，方差为1的复高斯分布，反馈信息不存在误差，译码方案采用最大似然译码。

图3 不同调制方式下的误比特率

由图3可以看出，(1)当误码率为10－4，调制方式采用BPSK，增益为1.8 dB;调制方式采用QPSK时，其增益为1.6 dB;调制方式采用8PSK时，其增益为1.5 dB;(2)当误码率为10－5时，调制分别采用BPSK、QPSK和8PSK时，其增益分别为2.4 dB、2.2 dB和1.9 dB。因此可以得出，随着信噪比的增大，对系统误码率性能的提升越显著。

4 结束语

本文构建了基于Matlab/RTW和Proteus的分布式空时编码实验平台，使用RTW自动生成代码，再用Keil作为中间软件，生成单片机使用的HEX文件，之后借助于Proteus进行代码仿真。该平台能够实现全速率全分集，可以针对不同场景中的分布式空时编码实验展开相关测试，极大地改善了实验仿真时间和降低了实验系统的复杂性，对教学实验具有实际指导意义。

［1］李娟，邱晓红.分层空时编码及应用研究［J］.电信科学，2011，51(4):127－129.

［2］宋章瑜，荣定秀，张翠翠.空时编码技术在OFDM系统中的研究［J］.IEEE Trans on Veh Technol，2010，57(7):46－48.

［3］王正林，王胜开，陈国顺，等.MATLAB/Simulink与控制系统仿真［M］.北京:电子工业出版社，2008.

［4］林志琦，郎建军，李会杰，等.基于Proteus的单片机可视化软硬件仿真［M］.北京:北京航空航天大学出版社，2006.

［5］裴锋，杨万生.LabView与MATLAB混合编程［J］.电子技术应用，2004(3):4－6.