基于典型的多输入—多输出无线通信系统，推导了在瑞利衰落信道下正交空时分组码的瞬时接收信噪比和抗噪声性能的一般表达式，并在MATLAB环境中对不同发送天线、接收天线、调制方式、传输速率下正交空时分组码的误码率性能进行了仿真与结果比较分析，得出误码率性能与分集增益、编码速率、比特传输率和调制方式存在内部关联。

基于OFDM编码调制系统中，引入空时编码（STBC） 多发单收无线通信系统仿真（MISO-OFDM-STBC）

HF相关信道下并行多组空时编码的BER性能分析.pdf

最大似然均衡是在使用线性空时编码的 MIMO 系统中估计传输符号的最佳方法（有关理论背景，请参见参考文献 [1]）。 请注意，对于高阶调制，ML 解码的计算成本可能很高。 zip 文件包含三个 m 文件。 - space_time_coding.m（执行时空编码） -coherent_ML_receiver.m（执行ML均衡） - one_shot_ML_equalizer.m（显示示例） 要使用这些文件，请将这三个文件解压缩到同一文件夹中。 然后，在 matlab 命令窗口中调用脚本 one_shot_ML_equalizer。 请参阅文件 space_time_coding.m 以获取支持的 STBC 列表。 参考： [1] EG Larsson，P.Stoica。 《无线通信的空时分组编码》，剑桥出版社，2003

空时自适应杂波程序

空时无线通信导论是mimo提出大神之作。经典教材。

模拟以下论文： MR Avendi 和 Ha H. Nguyen，“分布式空时编码的多符号差分检测”，IEEE 计算、管理和电信国际会议 (ComManTel)，越南，2014 年 4 月，

V-BLAST简化检测算法的研究，汤淇捷，，基于空时编码理论的研究，本文首先简要的阐述了V-BLAST系统线性译码算法(ZF,MMSE)和串行干扰删除算法(ZF-SIC,MMSE-SIC)以及最大似然算法(ML)��

无线网络需要提供更高的数据速率，而空时处理利用多天线技术和复杂信号处理算法，是改善系统性能的新的强大工具。空时处理技术已经在UMTS和CDMA2000移动标准中展现了很大作用。本书介绍了这个快速发展的领域。本书作者Arogyaswar Paulraj是斯坦福大学教授，长期从事空时无线通信的研究，曾在IEEE发表文章300多篇，获18项专利。在本书中，作者讨论了空时传输的基础、空时信道、信道容量、空间分集和空时编码等内容，力求在实际系统设计和覆盖前沿的主题(比如空时OFDM、空时扩频调制、同信道干扰消除和多用户MIMO等)之间寻求平衡。本书主要章节：1．引言；2．空时传输；3．空时信道和信号模型；4．空时信道容量；5．空间分集；6．未知信道信息发送端的空时编码；7．空时接收；8．发送端信道信息的利用；9．空时0FDM和扩频调制；10．多用户MIMO；11．空时同信道干扰的弱化；12．MIMO信道下的性能限制和折衷。本书适合作为无线通信领域和空时信号处理领域研究生的教材和参考书，也可作为从事这些领域研究和应用的工程技术人员的参考书。

来自“无线通信时空块编码：性能结果”的描述，作者：V.Tarokh、H.Jafarkhani、R.Calderbank 空时分组码为使用多个发射天线在瑞利衰落 (MIMO 衰落) 信道上的传输提供了一种新范式。 使用空时分组码对数据进行编码，并将编码后的数据分成 n 个流，这些流使用 n 个发射天线同时发射。 每个接收天线处的接收信号是受噪声干扰的 n 个发射信号的线性叠加。 最大似然解码是通过对从不同天线传输的信号进行解耦而不是联合检测以简单的方式实现的。 这使用了空时分组码的正交结构，并给出了一个最大似然解码算法仅基于接收端的线性处理。 空时分组码由 ap*n 传输矩阵定义。 矩阵的条目是线性组合变量 x1,x2,...xk 及其共轭。 发射天线的数量是n。