1、模型结果设计 2、代码 from keras import Input, Model from keras.layers import Dense, Concatenate import numpy as np from keras.utils import plot_model from numpy import random as rd samples_n = 3000 samples_dim_01 = 2 samples_dim_02 = 2 # 样本数据 x1 = rd.rand(samples_n, samples_dim_01) x2 = rd.rand(samples_n

提出了2个减轻大规模天线蜂窝网络导频污染的方案：利用正交导频把蜂窝系统中的小区划分为两类一维大的天线阵列网络，每一类之内采用相同的导频，两类之间采用正交的导频，再利用导频功率控制方法减轻了导频污染。利用基站间的协调，以所有基站信道估计均方误差的求和最小为目标函数，寻求近似最优的导频序列长度和同导频用户发射导频时隙的分配方案，从而提高了信道估计的性能，提升了整个系统的下行链路可达和速率。

当线性化状态空间模型（或传递函数）作为函数的输入时，这些脚本设置和模拟通用多输入多输出 (MIMO) 控制系统的模型预测控制。 然而，工厂模型通常可以是非线性的。 二次规划用于使输入和输出变量在所需的时间范围内达到其设定点。 文件描述如下： run_MPC.m：设置和运行模拟的主文件。 MPC_simulation.m：遍历时间并实现在每次迭代中找到的当前时间输入变量。 MPC_calculation：MPC 控制器通过查看基于对象线性化模型的前向时间范围来解决二次问题。 MPC_plant.m：在工厂中实现当前时间输入向量。 通常，对象模型可以是非线性的。 Addnoise.m：基于信号的数量级和噪声百分比（噪声标准）向主信号（工厂的输出）添加噪声的函数 公式和原始代码（用于 SISO 系统）由瑞典 KTH 大学的 Elling W. Jacobsen 编写。 配方包含在文件中。

针对多输入-多输出（M IM O）非线性系统基于模糊基函数向量提出了一种新的自适应控制方法。在该方法中，首先将非线性系统线性化，然后利用模糊基函数向量自适应学习系统不确定向量的上界，模糊基函数向量可作为补偿控制器的一个参数，在控制系统的设计过程中可充分保证非线性控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性。

多输入多输出系统 模糊控制 自适应模糊控制理论

多输入多数出广义预测控制的算法研究与应用

保守值法matlab代码DRAMMIMO_MATLAB 适用于MATLAB的延迟拒绝自适应大都会多输入多输出。 该软件包利用延迟拒绝自适应大都会（DRAM）算法的修改版本，以数字方式实现最大熵（ME）方法。 最初的DRAM算法基于Marko J. Laine博士（）的MATLAB工具箱和Ralph C. Smith博士的书[1]。 它使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。 最大熵方法可用于融合来自不同来源的数据并量化模型之间共享的模型参数的不确定性[2]。 当只有一组数据可用时，“最大熵”方法将自动变为贝叶斯方法，并且该算法等效于原始DRAM算法。 该软件包提供了用于MATLAB环境的代码。 可在上找到适用于Python环境的等效版本。 当前，只有一个简单的线性模型来演示如何使用该软件包。 有关详细信息，请参见main.m。 将来会添加更复杂的示例。 [1]拉尔夫·史密斯（Ralph C Smith）。 不确定性量化：理论，实施和应用，第12卷。暹罗，2013年。 [2]高伟，威廉·奥茨和拉尔夫·史密斯。 用于不确定性定量和分析多功能材料的最大熵方法。 在ASME 2017智能材料，

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

针对多用户MIMO-OFDM系统，立足业务体验方，给出了一种最大化用户QoE的资源分配算法。通过设计QoE效用函数，将用户QoE与系统QoS参数关联起来，在发送功率和目标误码率的约束条件下，以最大化用户平均QoE为目标，通过QoE效用函数获取用户当前时刻QoE增量，据此确定用户时频资源分配优先级，进而进行注水功率分配。仿真结果表明，该算法能够充分利用系统资源，有效提高用户平均QoE。

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题，在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定，从而较快地选出与原始信号相关性强的原子，达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明，与CoSAMP算法相比，所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下，信道估计精度平均有5 dB的提高，同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。