matlab无线通信的代码大规模MIMO通信 这是一个与以下书籍章节有关的代码包： Trinh Van Chien，EmilBjörnson，“大规模MIMO通信”，在5G移动通信中，W。Xiang等人。 （编），第77-116页，施普林格，2017年。 该软件包包含一个基于Matlab的模拟环境，该环境可复制本文中的所有数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 本章摘要 每个新一代网络都需要在区域数据吞吐量方面取得飞跃，以管理不断增长的无线数据流量。 大规模MIMO技术可通过提高频谱效率（位/秒/赫兹/小区）来带来至少十倍的区域吞吐量提高，同时使用与当前网络中相同的基站带宽和密度。 通过为基站配备一百个天线阵列以实现数十个用户终端的空间复用，可以实现这些非凡的收益。 本章介绍了Massive MIMO技术背后的基本动机和通信理论，并提供了与实现相关的设计指南。 代码包内容 本书章节包含4个仿真图：图2，图3，图8和图9。它们分别由Matlab脚本SimulationFigure2.m，simulationFigure3.m，simulationFigure8.m和Simula

MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现 空时无线通信导论 - Paulraj

4．3常规正交噪声MIMO雷达信号 基于噪声的MIMO雷达要求设计足够数量的具有良好自相关特性的一组噪声 信号，且它们之间的互相关电平要尽可能小。白噪声的相关维无穷，则理论上可 以产生无数的正交波形，这就使得噪声成为MIMO雷达波形的候选。 采用MatlabRl4中的高斯分布的随机数发生器(利用Marsaglia算法1158J)产 生一个2陋长的噪声序列(采样率为2GHz)，如图4．1(a)所示。图4．1(b)给出了 相应的自相关函数。

Wimax, 自适应MIMO, Alamouti, MATLAB

2022通信本科毕设一条龙之FDD大规模MIMO系统CSI反馈研究

本文提出了一种在MIMO信道发射端和接收端的任意方向上测量空间相关性的方法。通过测量到达角度、离开角度和多径通道的相关功率谱来计算MIMO信道发射端和接收端的角度能量谱和空间相关度。由相关阵列对MIMO信道容量进行估值，估值结果与直接测量值一致。

为了进一步减少多用户MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）下行传输系统的误码率，提出了正则块对角化迫零矢量预编码设计（RBD-ZF-VP）。该方法利用正则块对角化预编码（RBD）和矢量预编码（VP）的优点，在原有MIMO系统RBD预编码的基础上，将RBD预编码的矩阵转变成信道等价矩阵，然后利用迫零（ZF）准则求出VP的扰动矢量，再将扰动矢量加到原有信号上构成新信号向量，接着对新信号向量进行处理。仿真结果表明，该方案支持多用户多天线MIMO传输系统，与传统的块对角化（BD）预编码和RBD预编码相比，有效地提升了系统性能，具有显著的系统误码率性能优势。

MIMO-OFDM系统中导频信号设计与信道估计算法仿真研究

MIMO-OFDM系统多用户检测算法研究.doc

大规模MIMO系统等增益合并技术研究，高鑫鑫，金思年，随着移动通信的快速发展，大规模MIMO技术已成为5G无线通信最具潜力也是最具挑战的研究方向之一。然而这项技术在很多方面处于起步阶