SISO、SIMO、MISO和MIMO在恒参信道和瑞利衰落信道下用MATLAB进行不同天线的信道容量分仿真，以及MIMO4×4下最优天线选择技术下的信道容量

基于Simulink构建了2发1收和2发2收的MIMO系统并观测其误码率 基于Matlab对比分析SISO系统、2发1收和2发2收的MIMO系统的系统容量和误码率

文章分析了MIMO技术的特点,构建了MIMO系统总体框图,分析了MIMO的系统容量在有无信道状态信息下的信道容量。使用MATLAB对MIMO系统进行建模仿真,通过对其在有无信道状态信息情况下,分别进行了MIMO系统平均容量、在10%中断容量下的信道容量仿真分析。仿真结果表明:MIMO系统在低信噪比时有信道状态信息的容量更大,并且随着天线数目的增加而扩大。

该存储库的内容与论文和代码“具有两个倾斜的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的天线倾斜优化”。 推荐引文：'D。 Chu和A. Hu，“具有两个倾斜度的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的天线倾斜度优化”，Frequenz，vol。 74号2020年9月9-10，第359–368页。

MIMO系统检测性能仿真程序示例,matlab实现，可更改收发天线数。

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。

该工具允许使用MIMO系统的复杂频率响应函数（FRF）来识别模态参数，特征频率，模态阻尼因子和模态残差。 通过基于fft的法向方程的快速实现来解决最小二乘问题，以提高算法的效率。 该算法基于 -使用离散时间z模型估计特征频率和模态阻尼的线性平方复数频率估计器（LSCF）。 -最小二乘频域估计器（LSFD），用于估计模态残差。 识别顺序的选择和物理极点的选择通过使用频率和阻尼收敛准则的稳定图来辅助。 然后可以自动解释稳定化图表。 该文件夹包含： -基于数字4自由度系统（omg.mat，FRF_tot.mat）的文件示例（file_example.m）。 -函数time2frf.m允许以.txt格式加载时间数据（时间，输入，输出），并返回复数FRF和固有频率矢量。 -函数select_frf.m允许在指定频率范围内选择FRF的一部分。 -函数lscf.m使用稳定度图表在指定的

该程序给出了频率相关的相对增益阵列（RGA 和 RGA 数）、条件数和 Morari 弹性指数，并给出了系统的平方传递函数 martix。

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。

多输入多输出系统奈奎斯特曲线绘制，亲测可用，文章验证，完美运行。nyqmimo（G）%G为所需绘制的MIMO系统开环传函矩阵