matlab射线追踪代码用于高度移动的毫米波系统的深度学习协调波束成形 这是与以下文章相关的MATLAB代码包：IEEE Access，第1卷，“，”中的艾哈迈德·阿尔卡特伯（Ahmed Alkhateeb），山姆·亚历克斯（Sam Alex），保罗·瓦尔基（Paul Varkey），应莉，齐Qu和Djordje Tujkovic。 6，第37328-37348页，2018年。 文章摘要 在毫米波（mmWave）系统中支持高移动性可实现多种重要应用，例如车辆通信和无线虚拟/增强现实。 但是，在实践中实现这一点需要克服几个挑战。 首先，窄波束的使用和mmWave信号对阻塞的敏感度极大地影响了高移动性链路的覆盖范围和可靠性。 其次，密集mmWave部署中的高移动性用户需要在基站（BS）之间频繁切换，这与关键控制和等待时间开销相关。 此外，在大型天线阵列毫米波系统中确定最佳波束成形向量需要大量的训练开销，这会显着影响这些移动系统的效率。 在本文中，开发了一种新颖的集成式机器学习和协调波束成形解决方案，以克服这些挑战并支持高度移动的mmWave应用。 在提出的解决方案中，多个分布式但协调的BS

毫米波（mmWave）通信已成为第五代（5G）通信系统中有希望的关键技术，并引起了广泛的关注。 在本文中，我们通过光线跟踪方法检查了室内办公室环境中的60 GHz毫米波通道。 基于几何光学（GO）和统一衍射理论（UTD），光线跟踪方法使用计算机仿真来近似无线电波传播。 非常详细的三维（3-D）环境模型和适当的材料电磁参数可确保基于光线跟踪的仿真的准确性。 将包括功率延迟曲线（PDP）和归一化功率角谱（PAS）的仿真结果与通过空间交替广义期望最大化（SAGE）估计算法处理的信道测量数据进行比较。 在视距（LOS）和非视距（NLOS）场景中，都可以在主要路径的模拟属性和测量属性之间取得良好的一致性。 比较结果表明，光线追踪可以是表征60 GHz信道特性的有用且可靠的方法。

一种利用MATLAB实现的射线追踪算法，估计各种无线系统参数。

基于C语言的地震试射法射线追踪实现，非常简单的一段代码，内有算法说明，非常适合初学者，需要的拿去！

三、射线的跟踪 计算机程序通过射线跟踪找到每条路径，从发射位置辐射出的能量将沿着这些路径到达接收点。在实际的城市或室内环境中，射线跟踪的数量将非常大，因此整个射线跟踪过程可安排和储存在所谓的“射线跟踪树”中。树起源于源点，树的分支是所要跟踪的射线，树节是传播过程中射线遇到障碍物(多面体面)后的反射点或绕射点。通常，射线在到达接收点之前可能会遇到障碍物体，当一射线遇到障碍物时，就会发生反射和折射，它们服从反射定律和折射(Snell)定律，射线被折射和反射后，将分解成为两条“子”射线——反射射线和折射射线，并按新的反射、折射方向继续传播, ,当一射线遇到障碍物边缘、拐角、尖顶和凸曲面时，会发生绕射，绕射射线有无穷多条。但是在室外传播中，折射射线一般被丢弃。 为了计算反射系数，在每个树节中储存了GO所需的参量(入射角、射线路径长度、多面体面材料的类型等等)。树包含了有关射线跟踪的信息，它们全部用合适的格式表示。 实际中，发射天线发射几千条射线。 采用镜像法的射线跟踪技术。

传统基于人工经验的规划方法已不能满足5G网络的需求，亟需引入基于大数据分析的5G无线网智能规划方法。提出5G智能站址规划、参数规划和后评估三步闭环规划方案，搭建完成5G无线网络智能规划系统，应用于实际5G无线网规划仿真，高效地支撑面向未来的5G无线网络组网部署，确保资源精准投入，为建设5G精品目标网络奠定基础。

学习光线追踪 通过学习射线跟踪

This is a software that contains seismic forward modeling, ray tracing, text editing and plotting. You can get the whole diretory&files in ALL.zip 这是一个包含了地震正演模拟，射线追踪，文本编辑和绘制曲线图的软件 Directory & file tree in file "DirTree.md" simple directory tree as follows(Detail in DirTree.md) root ├── clean.sh ├── Compile.sh ├── lib │   ├── include │   └── seismic ├── MainWindow.java ├── Makefile ├── net │   └──

这是一个射线追踪的程序，用c语言编写，可以用于地震三维的射线追踪

用matlab仿真的