Моделирование коррелированных Fadding канал

[lastminuteproject]

Привет народ

У меня есть вопрос по поводу MIMO Matlab код.

Я внесении моего тезиса о MIMO каналах, в кратком я принять SISO передачи, и только с SNR я должен сказать вам, насколько хорошо будет эта передача, если мы используем MIMO вместо SISO.

Я также написал канал генератор только матрица корреляций факторов и желаемого числа antenas в качестве параметра (без геометрической информации).

Поскольку некоторые документы, сказали, это предположить, что более высокие корреляции в канале ниже получить в сообщении .... но в моем случае, я в этом не видим, и я don''t знаю почему.Я получения нескольких коррелированных каналов, но когда я caculate прибыль всегда более или менее то же самое, не волнует коэффициент корреляции<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_sad.gif" alt="Грустный" border="0" />
Функция для получения желаемого коррелированной канал является следующей:
Код:Функция результат = Rayleigh_Ch (Corr_param, N, n_samples)

% = Corr_param корреляции параметров желаемого между 0 и 1

% N = Число коррелированных переменных (например: в 4 × 4 канала матрицы

% N = 4 × 4 = 16)n_t = SQRT (N);

n_r = SQRT (N);

Wrayl = нулю (n_t, n_r, n_samples);

RaylValue = нулю (n_t, n_r);

rayl_param = SQRT (2/pi);Матричные% Инициализация

V_Complex = нулю (N, n_samples);

W = нулю (N, n_samples);

%%%%

%% ШАГ 1: Нормализовать эту матрицу, чтобы создать Нормированная ковариационная матрица

%% Релея ОБРАЗЦЫ

%%%%

Кг = Corr_param * из них (N, N);

для pos_diag = 1:1: N

Kr (pos_diag, pos_diag) = 1;

конец%%%%

%% ШАГ 2: GENERATE N некоррелированными КОМПЛЕКС гауссовские образцов в ВЕКТОРНОЙ V,

%%, То определить Красящие МАТРИКСНЫХ л и генерировать КОМПЛЕКС гауссовские

%% ОБРАЗЦЫ Усин W = L * V

%%%%% получили раскраски матрицы

[L, P, U] = Lu (кг);% GENERATE N некоррелированными КОМПЛЕКС гауссовские образцов в ВЕКТОРНОЙ Vпо выборке = 1:1: n_samples

% генерации коррелированных гауссовских сложных образцов с использованием W = L * V

V_Complex , образец) = SQRT (0,5) * randn (N, 1) 1 I * SQRT (0,5) * randn (N, 1);

W , образец) = L * V_Complex , образец);

конец

Wgauss изменить = (W, 1, N * n_samples);%%%%

%% ШАГ 3: Создание желаемого Рэлея конверты

%%%%

Wrayl = ABS (Real (Wgauss)) 1 * J (IMAG (Wgauss));

Wrayl = перестроить (Wrayl, 4,4, n_samples);% каждый образец является Рэлея fadding канал матрицыРезультат = Wrayl;

% конец конец функции