毫米波信道估计经典论文 Channel Estimation and Hybrid Precoding for Millimeter Wave Cellular Systems 的源码

时变信道matlab代码集群统计MIMO毫米波信道仿真 此代码包与以下文章相关： S.Buzzi, C.D'Andrea,"". 文章摘要 毫米波频率的使用是实现未来 5G 无线系统容量惊人增加 1000 倍的关键策略之一。 虽然对于传统的 sub-6 GHz 蜂窝频率，有几个完善的统计信道模型可用于系统仿真，但类似的工具不适用于毫米波频率，因此无法对独立开发的传输和接收方案进行公平比较。 在本文中，我们提供了一个简单但准确的统计程序，用于生成在毫米波下运行的集群 MIMO 信道模型，适用于缓慢和快速时变信道的情况。 还提供了用于通道生成的 Matlab 脚本及其使用示例。 代码包内容 该软件包包含 2 个 Matlab 函数：Generate_Channel_frequency_selective_LTI.m 和 Generate_Channel_frequency_selective_LTV.m，用于根据上述文章中的表达式 (1) 和 (6) 生成信道脉冲响应。 在该包中还有 3 个辅助函数 Array_response.m、Evaluation_Path_loss.m 和 Lap

IMT-2030 6G标准推进组于2021年9月发布。随着移动通信频谱向更高频率端迈进，移动通信网络将兼顾通信和感知的双重功能。结合人工智能AI技术大规模向纵深发展。未来的世界是什么样子？观看此报告，会给你一个跨越新时代的感觉。

一种新型的毫米波主被动复合成像技术，时翔，娄国伟，为实现小型化、低成本、结构简单的毫米波成像技术要求，进行了一种毫米波主被动复合成像系统的设计。以脉冲雷达与交流辐射计为主

基于MATLAB的毫米波作用距离仿真.pdf

随着毫米波技术范围内有关技术的成熟以及毫米波的特点迎合了某些军事上的需要，近几年毫米波技术受到了极大的重视并取得了惊人的进展,今后也必将更如成熟和得到广泛的应用。本文综述一下毫米波雷达技术的特点, 现状和应用情况

里面包含雷达仿真的测距测速测角的仿真程序，以及对应的报告，编程语言采用Matlab。

这是一个估算平均信道容量的示例，其中无线信道由 5G 工具箱中提供的 Mathworks 5G CDL 模型建模。 假定为单链路 NLOS 信道。 计算信道容量，对于微波频率信号，采用MIMO复用； 对于毫米波频率信号，链路两端采用混合预编码算法。 两幅结果图和一份关于实现代码的 .pdf 说明文件上传到 GitHub，其中展示了有关模拟的详细信息。 唯一的 .m 脚本是启动程序代码。 GitHub 链接： https : //github.com/Naren920421/Capacity-Estimation-on-the-Mathworks-5G-NR-CDL-Model

该项目的目的是在您选择的用例场景中为mmWave传输提供路径损耗模型。 因此，此文件夹提供了Matlab函数以及使用它的示例。 "pathLossModel.m" 函数生成路径损耗模型中使用的参数，该模型基于研究文献中广泛使用的方程 - 参见论文中的方程 (2)（“Investigation of Prediction Accuracy, Sensitivity, and Parameter Stability of 5G 无线通信的大规模传播路径损耗模型”）。 示例文件“examplePLModel.m”显示了如何将 Matlab 函数与此包中提供的少数输入文件结合使用。 ****************************************************** ******************************************** Matlab

在车内场景中，广泛的结构（例如车顶，窗户玻璃，行李架等）会影响波的传播。 通过根据相关对象的不同详细程度建立各种车内模型，可以对毫米波通道进行光线跟踪仿真。 通过与延迟和角度域中的特性进行比较，我们确定了最合适的环境模型，该模型可使设计人员获得理想的仿真精度以及网络规划的高效率。