或甚至为 0，这时有关的结可靠性是很差的.因此，不应片面追求大的 R 2 ，应选择 n 稍大的均匀设计表，使得误差有足够的自由度≥5。 2.4应用实例 均匀设计和正交设计以及其他试验设计方法一样，在工农业生产

这种注水算法需要 3 个输入。 a) 每个“地板”的长度（列向量）。 b) 每个“地板”的高度（列向量）。 c) 水量（标量） 输出是： a) 每个“地板”上方的体积（列向量）。 b) 水位（标量） 代码中实现的回路数与“楼层”数（或天线中继数）相同。 长度“地板”可能彼此不同。 本网站左上角的图片显示了在命令窗口中执行以下操作的结果。 >>长度 = [3 2 2 1]'; >>高度 = [6 8 1 3]'; >>总体积= 19； >>[eachVolume, waterLevel] = waterFilling(length, height, totalVolume); 希望这有用。 欢迎任何建议。

一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

MIMO ADC,low bit Include some scheme: 1.high-resolution ADCs are assigned to the antennas with maximum power. 2.high-resolution ADCs are assigned randomly; 3.high-resolution ADCs are assigned by CBM.

MIMO信道容量的理论分析，比较详细，希望能够帮助别人

信道编码matlab代码大规模MIMO：十个神话和一个关键问题 这是与以下科学杂志文章相关的代码包： EmilBjörnson，Erik G. Larsson，Thomas L. Marzetta，“，” IEEE Communications Magazine，第1卷。 54号2016年2月，第114-123页，第2页。 该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 无线通信是近年最成功的技术之一，因为无线通信的指数增长已持续了一个多世纪（被称为库珀定律）。 这种趋势肯定会在新的创新应用的推动下继续发展。 例如，增强现实和物联网。 大规模MIMO（多输入多输出）已被认为是处理更多数量级数据流量的关键技术。 尽管它受到了通信界的关注，但我们亲眼目睹了Massive MIMO受到多种普遍的误解，如以下（虚构的）摘要所概括的： “大规模MIMO技术在基站使用了几乎无限数量的高质量天线。 通过使天线比活动终端多至少一个数量级，可以利用某些特殊种类的无线信道具有的渐近行为。 乍看之下，这项技术很棒，但是不幸的是，

MIMO-OFDM代码分享 MIMO-OFDM Wirelsss Communications with MATLAB书上的代码

韩国人编写的MIMO-OFDM的Matlab仿真书籍，英文版，目前在看，书内的程序基本上都能运行，个别不能运行的好像是我敲错代码了。有一些程序需要在网上下载，那个网址进去不知道怎么下，如果有人有兴趣共同讨论吧。2010版，全部457页，电子书，非扫描

本书包含了无线通信的全部技术，包括MIMO，OFDM，还有matlab的实现，很有价值

在此代码中，我们通过具有不同数量的发射和接收天线的瑞利衰落信道来驱动 MIMO 系统的容量 。对于每 一个MIMO信道的设置，在计算 信道矩阵的奇异值后，基于注水 算法分配发射功率。获得的容量是 MIMO 系统可以提供的最佳容量， 因为在 TX 和 RX 侧都使用了完整的信道状态信息。