最佳/混合/波束向量预编码仿真

MATLAB源码如下所示：

% 最佳/混合/波束向量预编码仿真

% 清除工作区和命令窗口
clear;
clc;

% 参数设置
N = 8; % 天线数
M = 4; % 用户数
SNR = 10; % 信噪比(dB)
iter = 500; % 迭代次数

% 生成随机信道
H = sqrt(0.5)*(randn(N,M) + 1i*randn(N,M));

% 生成随机数据
data = randi([0,1],M,iter);

% 进行预编码
% 最佳预编码
precoding_bf = H' * inv(H*H');
% 混合预编码
precoding_hybrid = zeros(N,M,iter);
for k = 1:iter
    [~,index] = max(vecnorm(H'*diag(sqrt(SNR))*sqrt(2),2));
    precoding_hybrid(:,:,k) = diag(sqrt(SNR))*sqrt(2)*H(:,index)/norm(H(:,index));
end
% 波束向量预编码
precoding_beamforming = sqrt(SNR)*H'./(sqrt(sum(abs(H).^2)));

% 计算输出信号功率
% 最佳预编码
out_bf = precoding_bf * sqrt(SNR) * H * diag(sqrt(2)) * data;
out_power_bf = sum(abs(out_bf).^2,1);
% 混合预编码
out_hybrid = zeros(N,iter);
for k = 1:iter
    out_hybrid(:,k) = precoding_hybrid(:,:,k) * sqrt(SNR) * H(:,k) * sqrt(2) * data(:,k);
end
out_power_hybrid = sum(abs(out_hybrid).^2,1);
% 波束向量预编码
out_beamforming = precoding_beamforming * sqrt(SNR) * H * diag(sqrt(2)) * data;
out_power_beamforming = sum(abs(out_beamforming).^2,1);

% 绘制结果
figure;
plot(1:iter, 10*log10(out_power_bf), 'r', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(1:iter, 10*log10(out_power_hybrid), 'g', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(1:iter, 10*log10(out_power_beamforming), 'b', 'LineWidth', 1.5);
legend('最佳预编码', '混合预编码', '波束向量预编码');
xlabel('迭代次数');
ylabel('输出信号功率(dB)');
title('最佳/混合/波束向量预编码仿真');
grid on;

代码中使用了三种预编码方法进行仿真：最佳预编码、混合预编码和波束向量预编码。首先，生成了随机的信道矩阵H和数据矩阵data。然后，通过计算得到最佳预编码、混合预编码和波束向量预编码的预编码矩阵precoding_bf、precoding_hybrid和precoding_beamforming。接下来，根据预编码矩阵和信道矩阵，计算输出信号的功率，并绘制结果。

最后的结果图中，横坐标表示迭代次数，纵坐标表示输出信号功率（以dB为单位）。图中展示了最佳预编码、混合预编码和波束向量预编码三种方法的输出信号功率随迭代次数的变化情况。

你可以根据需要修改参数和扩展代码，以符合你的具体需求。