基于Simulink的WiMAX-MIMO-OFDM物理层性能仿真

接收端移动速度分别为0 km／h，30 km／h，120 km／h时，三种插值方法在原算法和改进算法情况下的系统误码率性能曲线如图3～图5所示。

从仿真结果可以看出，在接收端静止时，三种插值方法在改进算法情况下得到的误码率性能比原有算法有较小的提高，而随着移动速度的增加，改进算法的性能优势越来越明显。当移动速度为120 km／h时，两者之间的性能差距最大。这是因为改进算法主要针对快速时变信道的性能估计，较之原算法其更充分地利用了最大多普勒频移和最大多径时延等信息，随着移动速度的增加和多普勒频移的增大，改进算法对系统误码率性能的提高越来越明显。
同时可以看出，在信噪比为15 dB之前，三种插值方法的误码率性能相差不大，而随着信噪比的增加，这种差距越来越明显；随着移动速度的增加，三种插值方法的误码率性能都有不同程度的下降，当移动速度为120 km／h时，线性插值的性能下降最为明显。这是因为采用线性内插滤波时，估计点的值只能通过前后相邻的两个导频点得到，从而使其性能较差。理论上，高斯插值比线性内插更适合于信道响应估计，当使用高斯多项式滤波时，估计点的值会用到前后更多的导频信号来得到，从而使估计值更接近于实际的信道响应。然而，其计算复杂度随着多项式阶数的增高而增加。三次样条插值随着信噪比和移动速度的增加，复杂算法的优越性逐步得到体现，得到的误码率性能最好，使用该插值方法可以获得一个更为光滑、连续的性能曲线。另外，由于导频间隔和边缘插值误差导致的地板效应，三种插值方法在信噪比较高时，性能提升不大。

4 结论
本文使用Simulink工具创建了基于IEEE 802．16e的WiMAX-MIMO-OFDMA物理层仿真模型，并针对快速时变瑞利衰落信道，运用Bessel方程改进了一种适用于Mobile WiMAX的信道估计算法，同时比较了线性插值、高斯插值和三次样条插值在原有算法和改进算法情况下的误码率性能。仿真结果表明，本文的改进算法对系统的误码率性能有明显提高，而且随着运动速度的增加，算法对系统性能的改善越来越明显；同时表明当移动速度相同时，三次样条插值的误码率性能最好，高斯插值次之，线性插值最差。但三种插值算法的运算复杂度与其误码率性能成正比。在系统高速运动情况下，可结合本文的改进算法和三次样条插值进行系统性能估计。在以后的研究中，本文将采用其他的MIMO编码方案，研究在设置不同的发射与接收天线数目情况下，该算法对系统性能的影响。