为了满足未来5G在频谱效率和连接数等方面的需求，非正交多址接入技术日益受到产业界的重视。从多用户信息论的角度，首先，探讨非正交多址接入与正交多址的理论性能比较及其逼近多用户信道容量界的有效途径；其次，对功率域、星座域、码域3种非正交多址方案的设计原理、信号处理和性能增益进行了深入分析；最后，从网络运营的角度剖析了非正交多址接入技术的应用场景、对系统设计带来的影响和网络后向兼容性等问题。

信道容量的迭代算法.doc

MIMO系统中最大化信道容量的联合发射与接收天线选择算法.doc

基于AngularSpeading的MIMO信道容量研究

MIMO信道容量的理论分析，比较详细，希望能够帮助别人

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。

在这个程序中，考虑了一个高度分散的环境。 分析了具有 nt 个发射天线和 nr 个接收天线的 MIMO 信道的容量。 MIMO 的容量结果依赖于容量 (bit/s/Hz) 和 SNR (dB)，在此模拟中，我们使用初始 SNR = 2， MIMO 2x2、3x3、4x4系统容量仿真结果

matlab写的信道容量迭代算法，适用于信息论基础第二版第六章算法实现

考虑以下渠道模型， Y = sqrt(snr)X + N, 其中 X 是（离散）通道输入，例如 E[X^2]<1，N 是具有密度函数 N(0,1) 的噪声，snr 是信噪比（线性标度）。 该函数使用信道输入的给定概率密度函数计算与一维或二维中的任何星座相关联的容量。 它能够评估任何可能的输入分布的容量，尤其是具有统一输入的经典调制方案（QAM、PSK 等）。 我依赖于 quad2d 函数，但也可以使用 Monte Carlo 方法来评估出现在互信息计算中的积分。

对于多输入多输出（MIMO）系统，我们可以将其看成是SIMO情况与MISO情况的结合：信号发射与接收时在每个天线上都进行相位调整从而使得通过无线信道后总的信号功率最大。假设发射端有nT个发射天线，接收端有nR，个接收天线，且nT、nR均大于1，在发射端未知信道状态信息的条件下，最好的功率分配策略是在所有发射天线上进行等功率分配，此时 　　可得到非相关平坦衰落条件下MIMO系统的信道容量为 　　式中，γ＝P／σ2为发送端的总功率P与每个接收天线的噪声方差的比值，也就是每根接收天线端的平均信噪比。对于nR×nT矩阵H，秩的最大值为m＝min（nR，nT），也就是说，至多有叨个非零特征值