1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
车载通信系统是指在车辆之间或车辆与基础设施之间进行通信的技术。随着5G新无线通信技术（5G-NR）和多输入多输出（MIMO）技术的发展，车载通信系统的传输速率和传输可靠性得到了显著提高。本文将详细介绍基于5G-NR和MIMO的车载通信系统的MATLAB性能仿真，包括数学原理、实现过程和应用领域。
2.1. 5G-NR技术
5G新无线通信技术（5G-NR）是第五代移动通信技术，它采用更高的频率和更大的带宽，以实现更高的传输速率和更好的通信体验。5G-NR技术在车载通信系统中具有以下特点：
更高的频率：5G-NR技术采用更高的频率，可以提供更大的带宽，实现更高的数据传输速率。
大规模天线阵列：5G-NR技术支持大规模天线阵列（Massive MIMO），通过多个天线进行数据传输，提高系统的传输性能和抗干扰能力。
多用户多输入多输出（MU-MIMO）：5G-NR技术支持多用户多输入多输出技术，可以同时为多个用户提供高速数据传输。
2.2. MIMO技术
多输入多输出（MIMO）技术是一种利用多个天线进行数据传输的技术，它可以显著提高信号传输速率和抗干扰性。在车载通信系统中，MIMO技术可以应用于车辆与基础设施之间的通信，也可以应用于车辆之间的通信。MIMO技术的数学原理如下：
2.3 实现过程
基于5G-NR和MIMO的车载通信系统的MATLAB性能仿真主要包括编码、信号调制、OFDM调制和MIMO技术等步骤。
2.1. 数据生成和编码
在通信系统的发送端，生成原始数据序列 x(n)x(n)。根据应用需求，可以将原始数据进行编码，例如采用纠错编码或压缩编码等，以提高数据传输可靠性和节省带宽。
2.2. 信号调制
将编码后的数据序列 x(n)x(n) 进行信号调制。根据应用需求和通信系统的规范，选择合适的调制方式，例如二进制相移键控（BPSK）、四进制相移键控（QPSK）或16进制相移键控（16-QAM）等。
2.3. OFDM调制
将调制后的信号通过OFDM调制。根据通信系统的规范，选择合适的子载波数量 NN 和调制方式，例如在5G-NR中，可以选择20 MHz、40 MHz或80 MHz带宽，将数据分成不同数量的子载波。
2.4. MIMO技术
在OFDM调制后，将信号分别发送到多个发射天线上，并利用MIMO技术进行数据传输。根据车载通信系统的天线配置和通信距离，选择合适的MIMO技术，例如大规模天线阵列（Massive MIMO）或多用户多输入多输出（MU-MIMO）等。
2.5. 信道传输和接收
通过MATLAB建立车载通信系统的信道模型，模拟信号在车辆之间或车辆与基础设施之间的传输过程。在接收端，接收到经过信道传输后的信号，进行解码和OFDM解调，恢复原始数据序列。
3.MATLAB核心程序
ofdm_modulated_data = ofdm_mod(reshaped_modulated_data, pilot_data); %% OFDM modulation
[faded_data, channel_path_gain] = mimo_fading_channel(ofdm_modulated_data); %% Adding fading effect on the data symbols
transmitted_data = faded_data;
signal_power = 10*log10(var(transmitted_data)); %% Calculating signal power
noise_variance = (10.^(0.1.*(signal_power - snr_dB))) * noise_factor; %% Calculating noise variance
recevied_data = awgn_channel(transmitted_data, noise_variance); %% Passing the transmitted data symbols through AWGN channel
%%% OFDM Demodulation
ofdm_demodulated_data = ofdm_demod(recevied_data);
[len, ~, ~] = size(ofdm_demodulated_data);
ofdm_demodulated_data = ofdm_demodulated_data((margin + 1):(len - margin), :, :);
%%% OFDM Demodulation
%%% Initializing channel estimation parameter
channel_estimation_parameter.N_r_blk = N_r_blk;
channel_estimation_parameter.N_subc = N_subc;
channel_estimation_parameter.N_sym_sub = N_sym_sub;
channel_estimation_parameter.N_tant = N_tant;
channel_estimation_parameter.N_rant = N_rant;
channel_estimation_parameter.fft_length = fft_length;
channel_estimation_parameter.cyclic_prefix_length = cyclic_prefix_length;
channel_estimation_parameter.path_delay = path_delay;
channel_estimation_parameter.sampling_frequency = sampling_frequency;
channel_estimation_parameter.channel_path_gain = channel_path_gain;
channel_estimation_parameter.number_of_paths = number_of_paths;
channel_estimation_parameter.data_subcarrier_indices = data_subcarrier_indices;
%%% Initializing channel estimation parameter
channel_estimation_matrix = Ideal_Channel_Estimation(channel_estimation_parameter); %% Getting channel estimation matrix
%%% Preparing the ofdm demodulated data symbols for equalization purpose
processed_ofdm_demodulated_data = complex(zeros(N_r_blk * N_subc * N_sym_sub, N_rant));
for i=1:N_rant
tmp = ofdm_demodulated_data(:, :, i);
tmp = reshape(tmp, N_r_blk * N_subc * N_sym_sub, 1);
processed_ofdm_demodulated_data(:, i) = tmp;
end
%%% Preparing the ofdm demodulated data symbols for equalization purpose
if eq_mode == 1
equalized_data = ZF_Equalize(processed_ofdm_demodulated_data, channel_estimation_matrix);
elseif eq_mode == 2
equalized_data = MMSE_Equalize(processed_ofdm_demodulated_data, channel_estimation_matrix, noise_variance);
end