5G网络通信大规模天线阵列Massive-MIMO 大规模MIMO（Massive MIMO）是下一代移动蜂窝网通信—５Ｇ中提高系统容量和频谱利用率的关键技术。它最早由美国贝尔实验室研究人员提出，研究发现，当小区的基站天线数目趋于无穷时，加性高斯白噪声和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计，数据传输速率能得到极大提高。 在大规模MIMO系统中，基站配置大量的天线数目通常有几十、几百甚至几千根，是现有MIMO系统天线数目的1~2个数量级以上，而基站所服务的用户设备（User　Equipment，UE）数目远少于基站天线数目；基站利用同一个时频资源同时服务若干个UE，充分发掘系统的空间自由度。从而增强了基站同时接收和发送多路不同信号的能力，大大提高了频谱利用率、数据传输的稳定性和可靠性。

mimo-svr 多输入多输出支持向量回归。 由 Fernando Pérez-Cruz 开发的代码端口； 请引用： William J. Brouwer、James D. Kubicki、Jorge O. Sofo、C. Lee Giles 对应用于凝聚态物质结构预测的机器学习方法的调查 arXiv:1405.3564 [cond-mat.mtrl-sci] Sánchez-Fernández, M. 和 dePrado-Cumplido, M. 和 Arenas-García, J. 和 Pérez-Cruz, F. SVM 多重回归用于多输入多输出系统中的非线性信道估计 IEEE Trans。 信号过程, 52(8), 2298-2307, 2004 inc 目录中有一个小训练/测试集，对应于产生光谱的相应原子结构的压缩 NMR 数据 (x) 和晶胞参数 (y)。 要在

用Compressive Sensing方法利用估计MIMO信号的DOA 入门程序

基于MIMO-OFDM的IT++仿真，集合了ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC,ML,STBC六种检测方式。

MIMO-OFDM仿真系统及其IT++实现

这个是用来仿真MIMO信道ZF检测的MATLAB仿真程序，被调制信号的2个比特被放在了复数的实部与虑部。

4x4模拟MIMO 马克·戈德沃特（Mark Goldwater）和阿努莎·达特（Anusha Datar） 奥林学院SP21无线通信原理实验室2b。 概括 该存储库包含与由具有4个发射天线和4个接收天线的MIMO系统发送和接收的解码信号相关的代码和文档。 我们使用训练信号创建了一个数据文件（可在该存储库的中找到。我们使用来模拟通过通道发送数据，然后使用基于MMSE的方法对数据进行解码（其中不能在发送数据之前表征信道）和基于SVD的方法（发送器可以在发送数据之前表征信道）。 与基于MMSE的接收器关联的主要功能是 ，而与基于SVD的解码器关联的主要功能是 。 这两个函数都调用此存储库中包含的许多模块化函数。 我们的包括有关实施和更多理论背景的更多详细信息。

这是介绍MIMO技术的好书籍；MIMO是LTE中所用到的关键技术之一，本书（作者罗涛 乐光新）详细的介绍了MIMO方面的知识。在网上也有此书的电子版，不过基本上都是超星格式的，下载后均无法打开。此资源是pdf格式的，供对MIMO技术感兴趣的TX参考。由于无法选择目录页的文字，就手打了大的章节内容，如下所示： 第一章 绪论 第二章 无线通信中的分集技术 第三章 MIMO系统的信息论基础及信道模型 第四章 空时编码技术 第五章 MIMO系统的传输性能 第六章 宽带信道的多天线MIMO系统 第七章 时变信道下的MIMO系统 第八章 mimo技术在无线通信系统中的应用

一类MIMO非线性时变系统的自适应动态表面控制。