MIMO无线通信系统容量的研究与仿真 matlab源代码

（2）先波束形成后匹配滤波的处理方法 采用先 DBF，然后再匹配滤波处理的系统框图如图3-9所示。

LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)系统有高速率、低时延的需求。但是，系统中的干扰严重影响了终端接收信号质量，限制了系统性能的提升。对于小区间的同频干扰，重点研究了干扰消除性能较优的IRC(Interference Rejection Combining)算法。针对目前IRC算法的两种经典的协方差矩阵估计方案—基于数据信号和基于DM-RS参考信号的协方差矩阵估计方案的优点与不足，给出了一种基于样本点选取的协方差矩阵估计的改进方案。仿真结果表明，改进后的IRC算法较基于DM-RS参考信号的协方差矩阵估计的IRC算法有1 dB～2 dB的性能增益，因此更适用于受同频干扰比较严重的LTE-A系统中。

可直接运行，生成水平面、垂直面及3D方向图，可修改阵元间距及数量

引言 　　4G将提供高达100Mb/S甚至更高的数据传输速率，支持从语音到多媒体的业务，实现商业无线网络、局域网、蓝牙、电视卫星通信等的无缝连接，相互兼容。数据传输速率还可以根据所要的速率不同进行动态调整。在有限的频谱资源上实现如此高速率和大容量，需要提高频谱效率。OFDM技术是可以高效地利用频谱资源并有效地对抗频率选择性衰落。MIMO利用多个天线实现多发多收，在不增加带宽和发送功率的情况下，可以成倍地提高信道容量。MIMO和 OFDM结合可以克服无线信道频率选择性衰落、增加系统容量、提高频谱利用率，成为4G中关键技术之一，是当今移动通信领域研究的热点。 1、MIMO技术 　　MIMO

一种基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO-sy系统中不连续分布的源的2D定位 这是关于“基于ESPRIT的方法在大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”的论文和代码。 推荐引文：'A。 Hu，T。Lv，H。Gao等，“基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”，IEEE J. Select。 主题信号处理，第一卷。 8号2014年10月，第5页，第996-1011页。”

为提高无线信道的传输性能，提出了改进的基于ST技术的MIMO-OFDM系统信道估计的训练序列算法。利用训练序列与信息序列的不相关性，估计出信道参数。即使在存在通道失配误差和通道的量化误差的情况下,用有量化的反馈的基于信道估计的训练序列也能改进系统的性能，信道采用10 bit的量化器就能满足一般性能要求。讨论了使用信道互信息最大化的最优导频序列的设计。

基于子空间的MIMO_OFDM系统信道盲估计算

四、组织实施管理情况及重大问题、建议 五、课题任务书中有特殊约定或其他需要说明的事项

截至目前，5G 标准制定组织3GPP 第一个标准版本（R15）已经冻结（包括SA 和NSA 标准），包括Massive MIMO 在内的多项技术标准已经落地。现在多家设备商的5G MIMO 原型机已经在很多公开场合出现。站在投资的角度，我们认为5G 射频将是2018年最清晰的投资机会。 根据移动通信的常识，要在物理层提高网络容量（以达到5G 的目标速率），只能通过①扩大带宽、②提升频谱利用效率和③增加小区数量三种方式来实现。 要实现5G 频谱利用效率和覆盖要求，天线系统演进主要有两条路线：1）高阶调制技术和空分复用技术的应用：提高无线传输流数，需要大规模阵列天线提供硬件支撑；2）波束赋形：