在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.
2023-02-27 15:37:25
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利用压缩感知实现运动目标的稀疏成像时，运动引起的多普勒频移会增加模型维度，改变回波的中心频率，并影响测量矩阵的互相干特性。为了改善MIMO雷达对运动目标的三维成像性能，提出了一种高效的成像方法，在各维分别搜索目标的分布信息，并由该信息作为索引重构新的低维测量矩阵，借此缩小目标区域范围，同时基于测量矩阵的互相干性，应用贝叶斯方法实现多普勒维度投影矩阵的优化，降低多普勒频率采样带来的强相干性，实现高效稀疏成像。仿真结果表明，所提方法可以明显地提升运算效率，具有高效精确的成像性能。
2023-02-18 22:47:38
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MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-01 12:27:56
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MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-01 12:27:12
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MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-22 15:29:39
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MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-22 13:27:35
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MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）
数据为多输入多输出预测，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-17 19:27:18
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多输入多输出不连续正交频分复用（MIMO NC-OFDM）系统是认知无线电（CR）系统的常用体制，由于授权用户占用而导致的载波不连续情况下的信道估计是影响该系统性能的关键技术问题。提出一种基于压缩感知（CS）的MIMO NC-OFDM 系统的信道估计方法——稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法。SAMP 算法在重构过程中先对信号稀疏度进行初始估计，然后自适应调整步长逐步逼近信号，相较于其他贪婪算法，能够在稀疏度未知的情况下准确重建稀疏信号。仿真结果表明，SAMP算法提高了重构精度，在实际应用中易于实现。
2022-06-20 09:17:29
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