通过MIMO天线方向图计算信道容量
MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）天线信道容量的计算是一个相对复杂的过程，它依赖于多个因素，包括信道矩阵、信噪比（SNR）以及信号和噪声的统计特性。
MIMO信道容量计算 已知天线方向图数据计算MIMO信道矩阵H 参考文献
As shown below👇
MIMO信道容量计算
MIMO信道容量的计算公式为：
C=log2(det(I+H∗SNR∗HH))
其中，C是信道容量，H是MIMO信道的传输矩阵，SNR是信噪比，I是单位矩阵，HH是H的共轭转置，det表示矩阵的行列式。
计算过程
确定信道矩阵H
信道矩阵H可以通过测量或仿真得到，它反映了发射天线和接收天线之间的信号传播特性。 计算信噪比SNR
信噪比SNR可以通过测量得到，它表示了信号功率与噪声功率的比值。 计算行列式
将信道矩阵H、信噪比SNR和单位矩阵I代入公式，计算行列式det(I+H∗SNR∗HH)。 计算信道容量C
最后，利用对数函数计算信道容量C。
注意事项
天线数量
MIMO系统的天线数量会影响信道容量。一般来说，增加天线数量可以提高信道容量，但也会增加系统的复杂性和成本。 信道状态信息
在实际应用中，信道状态信息可能是未知的或不完全已知的。因此，在计算信道容量时，需要考虑信道状态信息的不确定性对容量的影响。 调制方式
不同的调制方式会影响MIMO系统的性能。因此，在计算信道容量时，需要考虑调制方式的影响。
已知天线方向图数据计算MIMO信道矩阵H
你有发射天线和接收天线的方向图数据（例如增益或辐射模式）。
你知道发射天线和接收天线之间的角度关系（例如方位角和仰角）。
你有一个简单的传播模型（例如自由空间路径损耗）。
那么可以使用以下方式获取H矩阵并计算信道容量。
% 参数设置
Nt = 4; % 发射天线数量
Nr = 4; % 接收天线数量
fc = 2.4e9; % 载波频率 (2.4 GHz)
c = 3e8; % 光速
lambda = c / fc; % 波长
d = lambda / 2; % 天线间距 (半波长)
SNR_dB = 20; % 信噪比 (dB)
SNR = 10^(SNR_dB / 10); % 线性信噪比
% 天线方向图数据 (假设为简单的余弦方向图)
theta_tx = linspace(-pi, pi, 100); % 发射天线角度范围
theta_rx = linspace(-pi, pi, 100); % 接收天线角度范围
G_tx = cos(theta_tx); % 发射天线方向图 (增益)
G_rx = cos(theta_rx); % 接收天线方向图 (增益)
% 生成发射和接收天线的角度
theta_tx_angles = linspace(-pi/4, pi/4, Nt); % 发射天线角度
theta_rx_angles = linspace(-pi/4, pi/4, Nr); % 接收天线角度
% 计算信道矩阵 H
H = zeros(Nr, Nt); % 初始化信道矩阵
for i = 1:Nr
for j = 1:Nt
% 计算发射和接收天线的增益
G_tx_ij = interp1(theta_tx, G_tx, theta_tx_angles(j)); % 发射天线增益
G_rx_ij = interp1(theta_rx, G_rx, theta_rx_angles(i)); % 接收天线增益
% 自由空间路径损耗
distance = 100; % 假设距离为 100 米
path_loss = (lambda / (4 * pi * distance))^2;
% 信道矩阵元素
H(i, j) = sqrt(G_tx_ij * G_rx_ij * path_loss) * exp(-1i * 2 * pi * rand);
end
end
% 计算信道容量
[~, S, ~] = svd(H); % 奇异值分解
lambda = diag(S).^2; % 奇异值的平方
C = sum(log2(1 + SNR / Nt * lambda)); % 信道容量
% 显示结果
fprintf('MIMO信道容量: %.2f bits/s/Hz\n', C);
[1] MIMO天线信道容量（Channel Capacity）计算
