此代码计算瑞利信道中 16-QAM 的 BER 值。 您可以将 BER 图与来自 MATLAB BER TOOL 的理论值进行比较。

多径衰落信道下OFDM仿真原创-qam_pilot.m 此程序为在多径衰落信道下OFDM系统的抗噪声性能。 其中包括cyclic prefix的插入；多径信道的模拟， 以及用pilot进行信道估计。

Game Theoretic Approach for End-to-End Resource Allocation in Multihop Cognitive Radio Networks.pdf Adaptive Channel Assignment for Wireless Mesh Networks Using Game Theory.pdf 信道分配 资源分配 matlab pdf

信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习信道编码：BCH码学习

迭代法计算信道容量的matlab实现。取初始分布为均匀分布。IU和IL是迭代的两个边界值。

该函数计算瞬时容量 离散输入和连续输出无记忆通道。 BPSK、QPSK、8PSK、16-QAM、64-QAM、32-QAM %% 高斯 Hermite 求积法则

基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计pdf,基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计

matlab最简单的代码DNN_detection_via_keras 这是使用keras的OFDM系统中用于信道估计和信号检测的深度学习功能的最简单实现。 我尽力简化了代码，以便每个人都可以轻松地遵循它。 可以参考原始的tensorflow版本代码。 与其他框架（例如tensorflow，pytorch ， MXNet等）相比，此keras版本是最简单的实现。 一些参考 根据许多读者的评论，我写了一个本文的简单博客，这可能对中国研究者了解本文的主要思想有帮助，您可以在以下网址找到该博客： 第一的 该问题已解答了一些常见问题，希望能对您有所帮助。 此外，如果这项工作对您有帮助，请加注星标或分叉该仓库以支持我。 要求 tensorflow-gpu> = 1.12.0因为代码是在tensorflow 2.0发布之前编写的。 数据集 我已将所需的数据集上传到 密码： 1234 正如一些读者所提到的，我还提供了for Google驱动程序。 这些是通过保存从原始提供的.txt文件加载的numpy数组生成的。 然后，直接将channel_train.npy和channel_test.npy移至当

这是一个估算平均信道容量的示例，其中无线信道由 5G 工具箱中提供的 Mathworks 5G CDL 模型建模。 假定为单链路 NLOS 信道。 计算信道容量，对于微波频率信号，采用MIMO复用； 对于毫米波频率信号，链路两端采用混合预编码算法。 两幅结果图和一份关于实现代码的 .pdf 说明文件上传到 GitHub，其中展示了有关模拟的详细信息。 唯一的 .m 脚本是启动程序代码。 GitHub 链接： https : //github.com/Naren920421/Capacity-Estimation-on-the-Mathworks-5G-NR-CDL-Model

基于蒙特卡洛方法建立的NLOS紫外光传输模型研究的主要内容包括光源发射光子数、光子在大气中的传输及结果统计。