the performance gap between MIMO-NOMA and MIMO-OMA, user pairing is applied to NOMA, users with poorer channel conditions

acrossChannel_抽头信道_训练均衡_channel_channelEqualization_LMS算法星座图

移动通信课件：Ch3（Wireless Channel）.ppt

电报提交机器人 准备 安装Python和运行pip install python-telegram-bot==11.1.0 创建1个Bot，1个Group和1个公共频道 配置 ： config.json并配置 { "Admin": 0, //管理员用户ID（通常为8~9位数字） "Token": "", //Bot的Token "Group_ID": 0, //无需填写 "Publish_Channel_ID": "" //频道ID（如：@channel） }

通信原理英文版教学课件：Chapter 10 Channel Coding and Error Control.ppt

瑞利衰落matlab代码四通道分析matlab 该matlab代码通过QPSK调制分析了在不同SNR下的四个不同通道（1）AWGN（2）Rayleigh（3）Rician（4）Natagami BER。 运行此代码后，屏幕上将显示不同SNR下的动态星座图变化。 好吧，我在下面粘贴一些结果。 图。1。 小信噪比的四通道 图2。 中信噪比为四通道 图3。 大信噪比的四通道 注意：左上角的图是AWGN通道，右上角是Natagami通道，左下角是Rician通道，右下角是Rayleigh通道。 结果如下所示： 图4。 不同信噪比下的QPSK调制BER 结果分析 星座图分析 如图1-3所示，随着SNR的增加，图中的点变得更加紧凑和有序。 对于AWGN信道，它仅考虑一个直接信道，因此，随着SNR的增加，图中的点将位于四个点，分别为（1，i），（1，-i），（-1，i）和（ -1，-i）。 这四个点是QPSK的调制结果。 对于瑞利通道，它包含多通道，但不包含直接通道。 因此，由于诸如多通道时间延迟之类的多路径效应，该图将与AWGN相比旋转一个角度。 另外，由于模型中没有直接通道，因此平均信号功率将低

VTN416 是多通道振弦、温度、模拟传感信号采集仪，可对最多32通道振弦频率、32通道温度传感器（热敏电阻或 DS18B20）、32 通道模拟量传感器（电压或电流）进行实时或全自动定时采集存储。 VTN416是多通道振弦、温度、模拟传感信号系列数据采集仪，可对32通道振弦频率、32通道热敏电阻或DS18B20温度传感器、32通道模拟量传感器（电流或电压）进行实时在线采集或全自动定时采集存储工作；预留一路可调电源输出为模拟传感器定时供电；程控多路DAC输出，可以用于将振弦频率信号实时转换为模拟信号输出。设备支持RS485数据接口（支持Modbus或自定义AABB简单通讯协议）可以直接接入测控系统（如PLC、无线数据传输设备等）。

高效的蒙特卡洛模拟瑞利衰落信道上的 QPSK

matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。

我们考虑渠道： C(z)=0.5 + 1.2z-1 + 1.5z-2 + z-3 “READ ME”文件中显示的均衡器结构； 符号{s(i)}通过信道传输并且被加性复值白噪声 {v(i)} 破坏。 接收信号{u(i)}由FIR处理均衡器生成估计值 {s(i-Δ)}，这些估计值被输入到决策设备中。 均衡器有两个操作模式：一种训练模式，其中输入序列的延迟副本用作参考序列，以及决策导向模式，在此期间决策设备的输出替换参考序列。 输入序列 {s(i)} 选自 QAM 星座。 1) 编写一个程序，用来自 QPSK 星座的 500 个符号训练自适应滤波器， 随后是在来自 64 QAM 星座的 5000 个符号期间进行决策指导的操作。 选择噪声方差以在输入端强制执行 30 dB 的 SNR 水平均衡器。 选择 Δ = 15，均衡器长度 L = 35。使用 ε-NLMS 训练均衡器步长大小 μ = 0.4