5G Massive MIMO对组网和优化的影响分析.pptx

（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

LTE系统中的MIMO空间复用技术，王岩，，在LTE系统中为了提高信道容量，满足用户越来越高的速率需求，采用MIMO技术。本文首先分析了MIMO信道提高信道容量的原理，然后重点分�

空间复用 空间复用技术是同时在不同发送天线上发送不同数据流，在接收端利用空间丰富的散射性将发送信号分离出来的一种技术。 特点: 1)频谱的利用率很高。 2)受传输环境的影响大。

在探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上，明确了影响D2D系统设计的多个因素，即D2D设备发现、资源分配、缓存技术、D2D-MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据/控制分离的扁平化5G 架构，提出负责接入的下层宏/小基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将 D2D技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点，针对与之相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

近几年，最新的MIMO天线相关文献。对于学习MIMO天线设计以及MIMO去耦的同学很有帮助，整理的文献都是本人读博期间所参考的，比较经典。

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论文的matlab仿真程序代码多天线用户的大规模 MIMO 这是一个与以下科学论文相关的代码包： Xueru Li、Emil Björnson、Shidong Zhou、Jing Wang，“”，国际电信会议 (ICT) 论文集，希腊塞萨洛尼基，2016 年 5 月。 该软件包包含一个基于 Matlab 的模拟环境，可重现论文中的所有数值结果和数字。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 我们分析了具有 N 天线用户的大规模 MIMO 系统的性能。 好处是每个用户可以多路复用 N 个流，代价是信道估计开销与 N 线性增加。 上行链路和下行链路频谱效率 (SE) 表达式是针对任何 N 导出的，这些表达式可以使用估计的信道和每基于用户的 MMSE-SIC 检测器。 获得了 SE 的大系统近似值。 该分析表明，MMSE-SIC 具有与线性 MMSE 检测器类似的渐近 SE，表明可以使用线性检测器收集多天线用户带来的 SE 增加。 我们概括了大规模 MIMO 的功率缩放定律来处理任意 N，并表明可以将导频功率和有效载荷功率的乘积减少为 1/M，其中 M 是基站天线的数量，并且仍然显着增加

（2） 信号间互模糊函数分析 MIMO 雷达的接收端收到的回波信号包含所有的正交发射信号分量。我们可以采 用匹配滤波进行分离。但是匹配滤波实际上是对接收信号滑动相关的过程，因而其它 信号分量也将对匹配滤波产生影响，等效为信号间的互相关性能，因而可以用雷达互 相关函数来表示。因此，本节我们首先对信号互模糊函数进行分析。 设两个正交信号 ( )ms t ， ( )ns t 分别为 2 0 1 2 ( ) 2() )( pj f t t m f t ms t eu t       2-19 2 0 1 2 ( ) 2() )( pj f t t n f t ns t eu t       2-20 则 ( )ms t 与 ( )ns t 的互模糊函数为： * 2( , ) ( ) ( ) j tc m ns t s t e dt          2-21 由  2-19 ，  2-20 式可以得到 2 0 1 2 ( ) 2 ( ) 202 1 ( , ) p b bj f nf j t j t c a a p p c e e dt e dt T T                  2-22 其中 2 0 1 2 ( ) 2 0 pj f nf c e        2-23 ( ) pm n f     2-24 ( ) pm n f       2-25 确定积分限后，可以化解得到

论文Deep Learning-Based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems源码。 这是Python版本的源码。 适合人群：人工智能、通信类研究人员。