多输入多输出(MIMO)雷达是最近提出的新的雷达技术,在发射端全向发射正交信号,在接收端对接收信号进行 匹配滤波处理来恢复发射信号分量,因而信号的正交性好坏是MIMO雷达实现的关键。
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Matlab关于MIMO信道仿真-Rayleigh_weich.m 信道仿真的 Rayleigh_kron.m结果: Figure18.jpg Rayleigh_weich.m结果: Figure20.jpg
2021-04-14 10:24:56 3KB matlab
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应用了典型的MMSE算法对MIMO-OFDM信道进行估计,包含有详细的说明 (a typical application MMSE algorithm for MIMO-OFDM channel estimation, contains detailed explanations)
2021-04-13 22:25:30 4KB MMSE MIMO OFDM 信道估计
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MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现包括无线信道的传播与衰落、OFDM概述、MIMO的信道容量、信道估计等方面,参考MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB
2021-04-13 20:40:53 3.20MB MATLAB MIMO-OFDM 仿真实现 代码
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针对煤矿井下这种受限非自由空间的特殊通信环境中多输入输出(MIMO)技术的应用问题,研究了影响煤矿巷道MIMO信道容量的多种因素,并进行仿真分析,结果显示MIMO在煤矿巷道中的应用有一定的可行性和实用性。同时,为了得到在井下复杂环境下MIMO的最大信道容量,利用粒子群算法给出了用于煤矿巷道中MIMO天线布置的理论公式。
2021-04-13 17:36:19 256KB MIMO 受限空间 信道容量 仿真分析
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重点研究了CoMP预编码算法,根据每个时频资源块服务的用户数可分为单用户MIMO联合处理预编码(Signal User MIMO Joint Processing, SU-JP)和多用户MIMO联合处理预编码(Multi User MIMO Joint Processing, MU-JP)。
2021-04-13 01:42:52 3KB MIMO COMP
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DL信道估计-MaMIMO 该存储库包含M. Belgiovine等人在论文中再现结果所需的代码。 2021年4月在IEEE无线通信杂志(WCM)上接受了“超越5G大规模MIMO的信道估计边缘的深度学习”。
2021-04-12 15:54:11 25KB Python
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MU-MIMO 系统中,基站在相同的时间与频率资源上与多个用户进行通信,导致不同用户之间存在同信道干扰。SLNR 预编码方法将联合优化的问题转化成若干个独立优化问题,在系统性能与复杂度之间取到很好的折中。提出了一种改进的 SLNR 预编码方法,该方法在泄漏信号的基础上,考虑干扰信号的影响,对预编码向量进行迭代优化。仿真结果表明,与 SLNR 方法相比,该方法在理想CSI 和非理想CSI 情况下都可以进一步提高系统的吞吐量。
2021-04-10 21:04:17 1.12MB MU-MIMO系统 预编码 SLNR方法
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描述MIMO雷达反射正交波形设计,方向图设计、稀疏化的资料
2021-04-10 14:58:47 8.29MB papaer
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大规模MIMO通信的贝叶斯信道估计
2021-04-10 11:35:34 171KB 研究论文
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