本文设计了LTE 下行链路在空间复用与传输分集技术之间自适应切换的多天线传输方案，实现了系统容量和传输质量的良好折中。系统仿真结果表明，自适应切换的多天线方案能够有效提高系统的吞吐量和覆盖范围。

摘要：将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合，建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计，导出基于EVS的三维空间信道解析式，阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较，EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息，同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性，使空间极化分量的相关性趋于零值，而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上，基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。

天线选择代码matlab MIMO最佳预编码器选择 这是用于仿真的MATLAB代码。 具有最大似然检测的空间复用多输入多输出系统的最佳预编码器选择：利用球面解码的概念 摘要：本文提出了一种在接收器处具有最大似然检测的空间多路复用（SM）多输入多输出（MIMO）系统中用于优化预编码器选择的高效计算实现技术。 先前为次优的预编码器选择开发的技术基于预编码器自由距离的下限以减少处理时间。 然而，当空间流的数量接近接收天线的数量时，这些技术的使用导致错误性能的显着下降。 同时，为了达到最佳性能，可以采用传统的最佳预编码器选择技术。 但是，由于穷举搜索，处理时间较长。 因此，在本文中，我们提出了一种预编码器选择技术，该技术可保持最佳性能，而不会像传统的最佳预编码器选择那样花费大量的处理时间。 可以通过以下方式减少处理时间：（1）利用正交幅度调制（QAM）星座图的对称结构，从而减少了搜索空间； （2）采用球形解码（SD）的概念； （3）取消SD的最后阶段； （4）以选择性的方式执行类似SD的处理。 通过仿真确定了所提技术实现的最佳性能和处理时间的减少。 执照 该软件根据以下引用获得许可。 延世大学

Channel estimation for orthogonal time frequency space (OTFS) massive MIMO

本文提出了一种通过具有两个垂直线性阵列的窄带多输入多输出（MIMO）雷达系统进行二维成像的系统模型和方法。 此外，我们的方法的成像公式是通过傅立叶积分处理开发的，并且还检查了天线阵列的参数，包括跨范围分辨率，所需大小和采样间隔。 与在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中多次快照照明期间对散射回波进行采样的空间顺序过程不同，该方法利用空间并行过程在单个快照照明期间对散射回波进行采样。 因此，可以避免ISAR成像中的复杂运动补偿。 此外，在我们的阵列配置中，采用了以正交多相序列编码的多个窄带频谱共享波形。 来自不同滤波器带的压缩回波的主瓣可能位于同一范围内，因此，经典ISAR成像中的范围对准是不必要的。 提供基于合成数据的数值模拟以测试我们提出的方法。

energy_consumption_in_MU_MIMO_with_mobility 此代码计算单小区多用户MIMO系统的下行链路中的能耗，在该系统中，基站（BS）使用N个天线与K个单天线用户设备（UE）通信。 UE根据随机步行移动性模型在小区中四处移动。

针对MIMO系统，基于训练序列的信道估计方法，详细推导出ML、LS和LMMSE方法的估计值，并进行了性能比较。在一定条件下，信道系数矩阵的ML、LS估计值具有相同的表达形式。计算机仿真表明，LMMSE方法和ML、LS方法的估计效果基本一致。在高信噪比、有限训练符号数、较少发射天线数的条件下，可以精确地估计出信道系数。

MIMO系统中多天线的设计与信道容量的分析，杜清亮，刘建霞，本文研究微带分形阵列天线与MIMO系统的信道容量，设计了Curve型二元与四元微带分形阵列天线。利用电磁仿真软件HFSS10.0进行大量仿真优�

应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

在本文中，我们解决了具有不完善的载波频率同步的频分多输入多输出（FD-MIMO）雷达稀疏成像问题。 从距离角平面上的经典点扩散函数（PSF）的角度来看，我们知道感兴趣的场景中的不同散射体将不再共享相同的PSF。 取而代之的是，位于不同范围容器中的散射体将具有不同的PSF。 此外，对于不同的产生载波频率偏移的信号源，我们发现与那些与接收器相关的信号源会由于范围角度尺寸之间的交叉干扰而对PSF产生更严重的影响。 我们还提出了一个不严格的载波频率偏移阈值，以建议超出的边界，由此导致的PSF将完全失真。 相应地，我们建议在稀疏重建后，当那些频偏可控时，以迭代方式补偿这些频偏的影响。 仿真证明了从解析推导中得出的合理结果，并验证了所提算法的有效性。