迫零算法的信道估计与均衡的matlab实现，适合初学者

在BC 中，数据传输的主要困难是不能在接收机间直接进行协同信号检测，因此需要在BS消除数据间干扰。本文件考虑的是信道反转的传输方式。使用matlab实现。

多输入多输出频分复用(MIMO-OFDM)技术是将OFDM与MIMO技术相结合的无线通信系统，它在继承OFDM与MIMO技术诸多优点的同时，具有OFDM系统存在的峰均比（PAPR）较高的问题。选择性映射法（SLM）和预留子载波保留算法（TR）具有很好地抑制PAPR的性能，但是把传统的TR或SLM方法直接运用到MIMO-OFDM系统中却难以达到很好地抑制PAPR效果。为了寻求在MIMO-OFDM系统中改善PAPR性能的同时降低算法实现复杂度，提出一种TR与SLM算法相结合的适合MIMO-OFDM系统的改进算法TR-SLM。通过理论分析与仿真结果表明，TR-SLM级联算法不仅能有效抑制MIMO-OFDM系统的PAPR，同时可减小算法的计算复杂度与系统实现的复杂度。

不同模型下的MIMO 系统的克拉美罗界（CRB）仿真分析，包括杂波模型

导频污染对多小区MU-MIMO系统中分集增益的影响

完整的在LTE标准下MIMO-OFDM的仿真程序 (Complete MIMO-OFDM simulation program under the LTE standard)

Multiple-input multiple-output (MIMO) radar has been receiving increasing attention in recent years from researchers, practitioners, and funding agencies. MIMO radar is characterized by using multiple antennas to simultaneously transmit diverse (possibly linearly independent) waveforms and by utilizing multiple antennas to receive the reflected signals. Like MIMO communications, MIMO radar offers a new paradigm for signal processing research.

针对在信道中实时分配比特和功率的问题.采用了一种由Fischer算法改进的自适应算法.经在MATLAB仿真平台下模拟验算比较.结果表明:改进的Fischer算法运算复杂度低,能够根据子载波信道增益大小分配比特.与8PSK固定调制方式MIMO-OFDM系统相比,更能够在保证系统信道质量所需误码率和总发射功率前提下,根据信道状态信息,动态分配比特和功率,显著增加信道比特传输速率,改善系统整体性能.

MIMO的一篇论文。关于Matlab仿真的，大家有需要就看看吧

克拉美罗下界 Cramer-Rao Lower Bound (CRLB)可以用于计算无偏估计中能够获得的最佳估计精度，因此经常用于计算理论能达到的最佳估计精度，和评估参数估计方法的性能（是否接近CRLB下界）。 本次上传内容为：MIMO雷达DOA估计中克拉美罗界MATLAB代码