Matlab ofdm仿真代码HybridPrecodingOpt：毫米波（mmWave）MIMO系统中混合预编码的优化算法 作者： 最后页面更新时间：2018年11月29日 最新版本：1.1.1（有关更多信息，请参见发行说明） 介绍 混合（-）是减少大规模毫米波（mmWave）系统中的高硬件成本和高功耗的最有前途的方法。 混合预编码将通过相移器进行的高维模拟预编码（或波束成形）与低维数字基带预编码结合在一起。 频谱效率的最大化问题大致归结为全数字预编码器和混合预编码器之间的欧几里德距离的最小化问题。 该问题被进一步表述为全数字预编码器与数字基带预编码器矩阵和模拟射频（RF）预编码器（或波束成形）矩阵乘积的问题。 值得注意的一点是，移相器在模拟RF预编码器矩阵上施加了额外的逐元素单位模量约束。 该软件包提供了用于混合预编码的建议优化算法的代码。 该代码也包含现有的最新算法。 此程序包的大多数代码来自。 文档 该文件可以在下面找到； H. Kasai，“用于毫米波MIMO系统中混合预编码的复杂斜流形上的快速优化算法”，GlobalSIP2018。 演算法 建议的 H. Kasai，“复杂

matlab模拟优化代码topopt-mgcg-matlab 用于高效3-D拓扑优化的MATLAB代码使用多网格CG，近似灵敏度分析，回收预编码器 该存储库包含以下论文中使用的matlab代码： Omir，N.Aage和BS Lazarov（2014）。 在multigrid-CG上进行有效的拓扑优化。 结构和多学科优化，49（5），815-829。 Amir，O.（2015年）。 回顾拓扑优化中的近似重新分析：以最小的重量过程进行循环预处理的优势。 结构和多学科优化，51（1），41-57。 这些代码现已免费提供，请在您的研究工作中参考相关出版物。 三种类型的代码： top3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小符合性topopt： a）基本 b）具有灵敏度监控 minV * .m =二维最小体积topopt： a）基本 b）重新分析 c）无基质再分析 minW3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小体积topopt： a）基本 b）无基质，带回收预处理器 c）无矩阵，带有循环预处理器和灵敏度监控 强烈建议扩展和改进！！！

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基于非完美信道状态信息，针对系统发射功率受限和用户速率需求约束下的系统和速率最大化问题，结合多输入多输出（MIMO）和非正交多址接入（NOMA）技术设计预编码和接收机。限定强用户的每条数据流都需要解码相应的弱用户信号以利用串行干扰技术消除弱用户信号的干扰，利用半正定规划和一阶泰勒展开将所形成的非凸优化问题转化为D.C.问题，并采用罚函数解决预编码秩为1的限制。仿真结果表明，相比于正交多址接入技术，所提出的D.C.算法可以提高系统和速率。

LTE-A系统预编码码本选择算法研究，李贵勇，代文强，本文对LTE-Advanced系统下基于码本的MIMO预编码码本选择算法进行了研究。传统预编码码本选择算法需要对相应码本进行完全遍历，而改进��

信道编码 采用LT结合LDPC 适合在 中继协作通信中的协作编码

误码率的matlab代码大规模MIMO预编码 该存储库包含用于仿真Massive MIMO系统的下行链路预编码的MATLAB代码。 我针对使用1位DAC和不完善的CSI的下行链路预编码提出了两种优化方法。 注意：更改参数以使系统符合您的需求。 我一直在玩这些参数。 因此，当前参数设置与样本输出不一致。 需要更多注意的几个参数： Num_BS_Antennas ：基站天线的数量。 Num_UE ：UE的数量，假设每个UE仅有一个天线。 SNR ：我们模拟的SNR范围。 符号：指定到所选调制方案的星座点。 f_dop ：通道的多普勒扩展。 f_symb ：信道矩阵的采样率。 多：附加估计误差对信道估计的权重。 系统型号 图取自Jacobsson S，Durisi G，Coldrey M等。 关键词：大规模MU-MIMO，量化预编码2016年 档案文件 main.m ：健壮的ZF预编码器的入口函数。 main_linear.m ：用于比较三种传统预编码器的入口函数。 Transmit.m ：完整的源数据生成，调制，预编码，传输和检测。 Transmit_linear.m ：与transiti

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计的难点，提出了一种低复杂度混合预编码方法。首先基于奇异值分解，构造初始射频(RF)预编码矩阵，然后构造数字预编码矩阵。进而将残差矩阵最大左奇异矢量构造的矢量添加到RF矩阵的最后一列，以更新初始RF矩阵。经过多次迭代，从而形成最终RF预编码矩阵。最后基于最小二乘准则设计数字预编码矩阵。理论分析和仿真结果表明，相比于基于正交匹配追踪(OMP)算法的混合预编码设计方法，该方法在计算复杂度大幅下降的同时，其性能远远优于基于OMP算法的混合预编码方法，同时在数据流数相对较小时，其性能接近最优的全数字预编码设计方法。

基于块对角化的信道逆转的mimo下行预编码，程序简单易懂，便于理解。

毫米波（mmWave）通信已被视为下一代蜂窝系统的关键技术，因为巨大的可用带宽可以潜在地提供每秒多个千兆位的速率。 在毫米波多输入多输出（MIMO）系统中，由于硬件成本和功耗的原因，传统的预编码是不可行的。 因此，混合预编码被认为是在硬件复杂度和系统性能之间折衷的有前途的技术。 在本文中，我们研究了毫米波MIMO系统中混合预编码器和组合器的设计。 我们采用分层策略来设计混合预编码器，以最大程度地提高频谱效率。 特别是，我们着重于模拟预编码器的优化，并提出了一种新颖的迭代算法。 然后，基于最佳模拟预编码器，我们计算数字预编码器以提高频谱效率。 对于实际实施，可以在具有正交频分复用调制的宽带系统中使用所提出的混合预编码器设计。 仿真结果和数学分析表明，该算法可以在毫米波MIMO系统中以较低的复杂度实现接近最优的性能。