基于中央处理器(CPU)串行的人群疏散传统方法对于人群规模较少的场景,可以得到良好的疏散模拟效果,但在人群密度较高的场景中,难以达到实时模拟的要求.为了克服上述问题,实现了一种基于图形处理器(GPU)的人群疏散模拟的方法.该方法通过对个体寻径算法的优化,不仅能使个体快速准确地智能寻径,而且将个体寻径独立性与图形处理器高性能计算特性进行结合,充分利用了图形处理器强大的并行计算能力,从而大幅度提高了人群疏散模拟的人群规模,使人群疏散模拟的实时性得到增强.

作为第五代无线通信系统最重要的候选技术之一，大规模MIMO技术由于其在频谱效率和功率效率方面的显着改进而最近得到了广泛的研究。 作为无线通信的基础，研究大规模MIMO信道的传播特性至关重要。 本文研究了在6 GHz室内大厅场景中大规模MIMO信道的特性。 在视线（LOS）和非LOS（NLOS）条件下，均以200 MHz的带宽进行信道测量。 提取延迟域中的统计参数以显示沿大型天线阵列的空间变化。 基于测量的数据，首先定义空间变化，然后使用空间功率延迟分布相关系数和空间信道增益相关矩阵共线性来表征空间变化，并估计大规模MIMO阵列的准平稳区域。 此外，通过使用空间交替的广义期望最大化算法，根据传播环境提取和分类多径分量，这为大规模MIMO信道的空间变化提供了更多的见识。 最后，研究了所提取的角度参数的特征并对波动进行了建模，其中在大型天线阵列上清楚地观察到了空间变化现象。 发现变化的准平稳距离范围为2.5至32.5 cm，在6 GHz时，LOS情况与NLOS情况有所不同。 这些结果和讨论对于大规模MIMO信道的分析和未来建模很有用，并且可能有助于信道空间一致性的未来定义。

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大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率，提高能量效率，被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加，信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状，提出了近似信息传递(AMP)算法，并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明，该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

基于深度学习的大规模天线阵列混合波束赋形设计

针对大规模多用户多输入多输出（MIMO）系统中基站端检测复杂度高的问题，提出了一种低复杂度、基于强制收敛的变量节点全信息高斯消息传播迭代检测（VFI-GMPID-FC）算法。首先对传统的 GMPID算法进行改进，得到VFI-GMPID算法，VFI-GMPID算法的检测性能逼近最小均方误差检测（MMSE）算法，但复杂度要大大低于MMSE算法。然后结合强制收敛思想和VFI-GMPID，提出VFI-GMPID-FC算法，进一步降低算法复杂度，提升检测效率。最后通过仿真结果表明，所提算法在保证检测性能的同时，能有效地降低算法的复杂度。

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论文的matlab仿真程序代码多天线用户的大规模 MIMO 这是一个与以下科学论文相关的代码包： Xueru Li、Emil Björnson、Shidong Zhou、Jing Wang，“”，国际电信会议 (ICT) 论文集，希腊塞萨洛尼基，2016 年 5 月。 该软件包包含一个基于 Matlab 的模拟环境，可重现论文中的所有数值结果和数字。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 我们分析了具有 N 天线用户的大规模 MIMO 系统的性能。 好处是每个用户可以多路复用 N 个流，代价是信道估计开销与 N 线性增加。 上行链路和下行链路频谱效率 (SE) 表达式是针对任何 N 导出的，这些表达式可以使用估计的信道和每基于用户的 MMSE-SIC 检测器。 获得了 SE 的大系统近似值。 该分析表明，MMSE-SIC 具有与线性 MMSE 检测器类似的渐近 SE，表明可以使用线性检测器收集多天线用户带来的 SE 增加。 我们概括了大规模 MIMO 的功率缩放定律来处理任意 N，并表明可以将导频功率和有效载荷功率的乘积减少为 1/M，其中 M 是基站天线的数量，并且仍然显着增加

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