在 3GPP 信道模型下比较不同加噪方法
以 2×2 MIMO 系统为例。下面是四条支路及总的功率增益随时间变化的情况： （其中 h11、h12、h21、h22 为对应四条支路的信道系数） G11 = sum(abs(h11).^2)，从图中可以看出此支路平均功率增益约为 1；
G12 = sum(abs(h12).^2)，从图中可以看出此支路平均功率增益约为 1；
G21 = sum(abs(h21).^2)，从图中可以看出此支路平均功率增益约为 1；
G22 = sum(abs(h22).^2)，从图中可以看出此支路平均功率增益约为 1；
Total_Gain = G11 + G12 +G21 +G22，从图中可以看出信道总的功率增益为 1；
这个图说明信道功率增益是随时间而变化的，长时间平均的总功率增益约为 4。
上面几个图验证了 rayleigh 信道下得到的结论，如果要使用 awgn(…, …, ‘measured’)对信号 加噪，则需要很长的时间平均才能逼近正确的结果。
实际上，“手动加噪”体现了噪声产生的本质：接收系统的热噪声。（这里主要考虑了“内噪声”，实 际上也有外噪声，如电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声，但是这些都可以等效为系 统的内噪声。）对于一个接收设备来说，白噪声的大小应该是一定的，信噪比的变化实际上 反映的就是接收信号功率的变化。所以在加噪声时，应该以期望的接收功率为依据，在接收 天线处加入等量的噪声。接收信号的功率会按照信道的时变特性而变化，但是所加的噪声并 没有时变特性： noise_var = 1/sqrt(10^(snr(sn)/10)); % suppose SignalPower = 1 noise1= noise_var *sqrt(0.5) * (randn(1,blocklength) + j*randn(1,blocklength)); noise2= noise_var * sqrt(0.5) * (randn(1, blocklength) + j*randn(1, blocklength)); re_block1 = block11 + block21 + noise1; re_block2 = block12 + block22 + noise2; 经过验证（snr=0dB），长时间平均的信号功率 var(block11+block21)约为 1，两支路的噪 声功率也都为 1，平均信噪比为 0dB。
在以前 SISO 通信系统中加噪声时常用 awgn(…,…, state)，这里给 state 指定一个固定值，即 产生噪声随机数时从相同的起点开始，也就是说每次取的随机数相位都是一样的（幅度会随 信噪比不同而不同），这在比较不同通信技术（如调制、均衡等）时比较好用。但是在（发 送/接收）分集系统中出问题了！由于每条支路加的噪声都是同相的，在接收天线处合并时随机噪声同相向加，使得噪声功率 成倍增长！例如，在 snr = 0dB 时，两个发射天线功率均为 0.5，则四条支路的噪声功率均为 0.5，但是在合并之后我们发现，总的噪声功率变成了
