介绍一种用于MIMO系统无线移动终端的小型化天线阵。单个天线采用平面倒F天线(PIFAs)。地板尺寸为100 mm×60 mm，天线工作频率：885～915 MHz，1 760～1 870 MHz和2 450～2 510 MHz。为了使天线阵的体积变小，天线之间的距离远小于半波长，这就带来了另外的问题：天线之间的耦合较大。为了减小两天线的耦合。提出了两种办法。一种是使用悬空的，和两个天线相连的连接带。另外一种是使用FR4材料以及小地板。仿真结果显示。在工作频带内可获得15 dB的隔离度而不明显影响辐射特性。

讨论多个（两个）发射天线和多个（两个）接收天线导致形成 2x2 多输入多输出 (MIMO) 信道的情况。 我们假设信道是平坦衰落瑞利多径信道，调制是 BPSK。 使用的均衡方案是迫零。 正如预期的那样，在瑞利信道中使用 BPSK 调制的 2×2 MIMO 系统的模拟结果显示了在瑞利信道中 BPSK 调制的 1×1 系统中获得的匹配结果。 有关 2x2 MIMO 信道中迫零均衡的更多理论描述，请查看http://www.dsplog.com/2008/10/24/mimo-zero-forcing/

这种注水算法需要 3 个输入。 a) 每个“地板”的长度（列向量）。 b) 每个“地板”的高度（列向量）。 c) 水量（标量） 输出是： a) 每个“地板”上方的体积（列向量）。 b) 水位（标量） 代码中实现的回路数与“楼层”数（或天线中继数）相同。 长度“地板”可能彼此不同。 本网站左上角的图片显示了在命令窗口中执行以下操作的结果。 >>长度 = [3 2 2 1]'; >>高度 = [6 8 1 3]'; >>总体积= 19； >>[eachVolume, waterLevel] = waterFilling(length, height, totalVolume); 希望这有用。 欢迎任何建议。

5G移频MIMO系统应用介绍 优选场景：开阔室内场景，如商超、大开间写字楼、图书馆、食堂等 次优场景：轻质材料（玻璃、石膏板等）隔断的办公楼等 最次场景：隔断较为密集的室内场景 现有无源DAS系统质量尚佳 无源DAS系统不能含有WLAN及其器件 无源DAS系统不能含有移动5G（2.6GHz）信号-铁塔共建 无源DAS系统中必须含4G室分信号（1.8G或者2.1G） 无源DSA系统中4、5G BBU 安装 GPS且做了帧头对齐。 5G 移频MIMO室分系统是在原电信室分系统基础上进行改造，通过移频管理单元（FSMU）将5G RRU信号变频为800M ~2700MHz频段信号，然后与2/3/4G射频信号进行合路，输出至无源室内分布系统；在移频覆盖单元（FSRU）接收无源室分系统内变频信号，经过滤波、放大、变频后恢复至5G信号，5G信号与2G\3G\4G信号直接同时输出，达到利旧原有室分天馈系统，在单根馈线上实现5G信号2*2MIMO覆盖的目的。

一种基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO-sy系统中不连续分布的源的2D定位 这是关于“基于ESPRIT的方法在大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”的论文和代码。 推荐引文：'A。 Hu，T。Lv，H。Gao等，“基于ESPRIT的方法，用于大规模MIMO系统中非相干分布源的二维定位”，IEEE J. Select。 主题信号处理，第一卷。 8号2014年10月，第5页，第996-1011页。”

对于多输入多输出（MIMO）系统，我们可以将其看成是SIMO情况与MISO情况的结合：信号发射与接收时在每个天线上都进行相位调整从而使得通过无线信道后总的信号功率最大。假设发射端有nT个发射天线，接收端有nR，个接收天线，且nT、nR均大于1，在发射端未知信道状态信息的条件下，最好的功率分配策略是在所有发射天线上进行等功率分配，此时 　　可得到非相关平坦衰落条件下MIMO系统的信道容量为 　　式中，γ＝P／σ2为发送端的总功率P与每个接收天线的噪声方差的比值，也就是每根接收天线端的平均信噪比。对于nR×nT矩阵H，秩的最大值为m＝min（nR，nT），也就是说，至多有叨个非零特征值

无线信道中由于存在多径衰落，通信系统的可靠性会因此大大降低。增加收发两端的射频链路能够有效地解决这个问题，但射频链增加的同时又会提高成本。为此，提出一种基于发送端的递增改进算法，在不增加射频链路的前提下，完成对天线性能的鉴别,选择出对系统性能贡献最大的天线。仿真结果表明，该算法可有效地提高系统性能，减少系统检测时延。

在大规模 MIMO 系统中，将牛顿迭代法用于传统的 WWSE 预编码算法求逆运算，但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题，提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法，然后与牛顿迭代算法相结合，利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算，将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示，与传统牛顿迭代法比较，WWSESOR-NT 算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。

针对无线通信网耗能造成二氧化碳排放量和运营成本日益增加的问题，提出了一种下行大规模天线系统能效最优的资源分配算法。算法在基站端采用最大比合并（MRT）预编码的情况下，考虑各用户最小数据速率、最大发射功率和可容忍的干扰水平约束条件下，以最大化系统能效下界为准则建立非凸优化模型。首先采用一种迭代算法确定每个用户的带宽分配；然后根据分数规划的性质，将能效优化问题的分数形式转换为减数形式，进而利用凸优化方法求解基站端最优的发射天线数和发射功率来获得最优能效。仿真结果表明，所提算法能以较小的迭代次数收敛到最大能效值，并且有较好的系统频谱效率性能，同时算法复杂度得到了显著降低。

针对信道条件未知的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出一种对导频序列长度、导频符号功率以及数据符号功率进行联合优化的资源分配算法。采用最大比合并（MRC）接收，考虑电功率和导频污染的影响，并对最大传输功率进行约束从而建立起以能效（EE）最大化为目标的非凸函数模型。根据分数规划的性质，首先将分数形式转化成减式形式，进而分解成一系列凸函数之差（DC）的问题，最后采用交替优化算法联合调整 3 个变量从而达到能效最大化的目标。仿真结果表明，随着最大符号传输功率的增加，所提方案仍然能保持良好系统能效性能。