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应用背景波束成形是MIMO 关键技术之一。多用户MIMO 系统中存在多用户干扰和多天线干扰，波束成形技术能有效抑制此类干扰，在信道中同时传播多路并行数据流，实现分集增益和复用增益。本代码用于测试多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码合速率、误码率性能比较。关键技术 多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码算法合速率、误码率性能比较。我们研究了多种经典的波束成形方法，包括奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）、块对角化（Block diagonalization, BD)、迫零（Zero forcing,ZF ）、匹配滤波（ Matched filtering, MF ）、最大化信泄噪比（ Maximum signal-to-leakage-and-noise, Max-SLNR ） 和最小化均方误差（ Minimum mean-squared error, MMSE）。通过仿真，我们得出结论：在传统的多用户MIMO系统下， 采用各种波束成形方法的和速率性能优劣排序如下：SVD>Max-SLNR>MMSE>BD>ZF>MF。

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YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset. Model size (pixels) mAPval 50-95 Speed CPU ONNX (ms) Speed A100 TensorRT (ms) params (M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53