matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。 Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，Matlab具有以下一些好处： 1. 丰富的数学和科学函数库：Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库，这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具，可以大大简化算法开发的过程。 2. 易于学习和使用：Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境，使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似，这使得算法的表达更加简洁、清晰。 3. 快速原型开发：Matlab提供了一个交互式的开发环境，可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。 4. 可视化和绘图功能：Matlab具有强大的可视化和绘图功能，可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像，以及创建动画和交互式界面，从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。 5. 并行计算和加速：Matlab提供了并行计算和加速工具，如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器（GPU）来加速算法的计算过程，提高算法的性能和效率

大规模 MIMO 检测的近似消息传递 （AMP）Matlab代码.zip

大规模多输入多输出（MIMO）是第五代无线通信系统的一项关键技术。 联合空间划分和复用（JSDM）方法可以降低频分双工（FDD）系统CSIT的下行链路训练和反馈成本。 本文研究了基于JSDM的用户分组和用户调度问题，提出了一种复杂度较低的改进贪婪用户调度算法。 数值结果表明，基于改进算法的用户分组和调度具有较低的计算复杂度，而对系统性能的影响却很小。

作为第五代无线通信系统最重要的候选技术之一，大规模MIMO技术由于其在频谱效率和功率效率方面的显着改进而最近得到了广泛的研究。 作为无线通信的基础，研究大规模MIMO信道的传播特性至关重要。 本文研究了在6 GHz室内大厅场景中大规模MIMO信道的特性。 在视线（LOS）和非LOS（NLOS）条件下，均以200 MHz的带宽进行信道测量。 提取延迟域中的统计参数以显示沿大型天线阵列的空间变化。 基于测量的数据，首先定义空间变化，然后使用空间功率延迟分布相关系数和空间信道增益相关矩阵共线性来表征空间变化，并估计大规模MIMO阵列的准平稳区域。 此外，通过使用空间交替的广义期望最大化算法，根据传播环境提取和分类多径分量，这为大规模MIMO信道的空间变化提供了更多的见识。 最后，研究了所提取的角度参数的特征并对波动进行了建模，其中在大型天线阵列上清楚地观察到了空间变化现象。 发现变化的准平稳距离范围为2.5至32.5 cm，在6 GHz时，LOS情况与NLOS情况有所不同。 这些结果和讨论对于大规模MIMO信道的分析和未来建模很有用，并且可能有助于信道空间一致性的未来定义。

大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率，提高能量效率，被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加，信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状，提出了近似信息传递(AMP)算法，并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明，该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

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

信息社会日益增长的需求，促使着无线通信技术的不断发展。计划于2020年进入商业运营的5G无线通信技术，尚在探索和研究阶段。从无线通信的发展历程出发，介绍了当前国内外的无线通信发展的最新趋势，然后从频谱资源紧缺、系统容量亟需提高的角度，着重介绍了两个关键的物理层技术——毫米波通信技术和大规模MIMO技术，以应对未来无线通信的发展要求。此外，还概括性地介绍了5G无线通信系统的应用场景以及未来的发展趋势。

本文提出了一种节能（EE）协调多点波束成形（CMBF）方法，该方法基于动态发射功率和静态硬件功率将总功耗降至最低，同时保持必要的服务质量（QoS）约束和不同的协调方案。 考虑到大型多输入多输出（MIMO）系统以及CMBF和小型小区部署，我们从能效（EE）的角度推导了两层异构网络（HetNets）中每个参数的最优值。 我们发现，HetNets的EE对协调方案设计，宏小区和小小区基站天线的数量以及QoS约束敏感。 因此，在系统设计中应考虑所有这些因素。 此外，我们提供了令人鼓舞的分析和仿真结果，表明所提出的HetNets通常提供一种解决方案，以相对较低的复杂性CMBF实现最大的EE性能。

1.领域：matlab，SVD,EVD,GMD以及SIC算法 2.内容：【提供操作视频】大规模MIMO预编码算法matlab仿真,包括SVD,EVD,GMD以及SIC等 3.用处：用于SVD,EVD,GMD以及SIC算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

大规模 MIMO 系统的上行数据检测问题中的格基（信道矩阵）自然是短的和正交的，因此建议我们可以应用不使用格约简的混合方案。 仿真结果证实了这种扩展的有效性。