因某不道德客户从我这边拿了该MATLAB程序之后就恶意退款，所以我决定将此程序与大家免费共享。 该程序是对论文《Hybrid Digital and Analog Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays》内提出所有算法的复现，但是将MIMO瑞利信道改为了MIMO莱斯信道。主要内容为单小区单用户和单小区多用户的模拟预编码、数字预编码、量化预编码器等相关算法改进。 论文中算法有些小细节不清楚或者有错误，程序中做了调整，比如Algorithm 1中如果按论文将矩阵初始化为全1矩阵，会导致后面矩阵计算出现秩为0而无法求逆的情况，因此初始化为随机矩阵。 如果您对massive MIMO预编码算法感兴趣，可以下载此程序参考学习，希望对您有所帮助~ 该程序涉及到多次蒙特卡洛和很多的矩阵运算，因此运行时间会比较长，如果您没有足够的时间，可以将蒙特卡洛次数减少。

一种实用的毫米波大规模MIMO混合预编码算法

matlab代码里面的字母混合预编码MassiveMIMO 该项目包含以下论文的 MATLAB 代码。 如果您觉得有任何帮助，请考虑引用该论文。 L. Liang、W. Xu 和 X. Dong，“大规模多用户 MIMO 系统中的低复杂度混合预编码”，IEEE 无线通信快报，第一卷。 3，没有。 6，第 653-656 页，2014 年 12 月。 请从两个“主要”文件开始：mainCompareScheme_Rayleigh.m 和 mainCompareScheme_mmWave.m。 其他文件包含在两个“主”文件中调用的函数。 请将所有问题/查询发送至 。

DL混合预编码器 这是论文的源代码 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法可共同感知毫米波（mmWave）通道并仅需几个训练飞行员即可设计出混合预编码矩阵。 更具体地，所提出的模型利用对信道的先前观察来实现两个目标。 首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩通道感测矢量，以将感测功率集中在最有希望的空间方向上。 这是通过一种新颖的神经网络体系结构实现的，该体系结构考虑了RF链上的约束并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复数值卷积层。 其次，提出的模型学习如何直接从投影的信道向量（接收到的感应向量）构建混合架构的RF波束成形向量。 结合了通道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端训练为一个多任务分类问题。 每个任务都是一个多标签分类问题。 下图显示了网络。 要查找有关本文和其他基于深度学习的无线通信工作的更多信息，请访问。

这是用于毫米波单用户 MIMO 系统的窄带混合预编码算法的实现。 参考文献是OE Ayach、S. Rajagopal、S. Abu-Surra、Z. Pi 和 RW Heath，“毫米波 MIMO 系统中的空间稀疏预编码”，IEEE Trans。 无线通讯，第1卷。 13，第 1499-1513 页，2013 年 3 月。 该代码被上传用于验证目的，如本文所示，绘制了图3和图4所示的单个数据流情况。

Matlab ofdm仿真代码HybridPrecodingOpt：毫米波（mmWave）MIMO系统中混合预编码的优化算法 作者： 最后页面更新时间：2018年11月29日 最新版本：1.1.1（有关更多信息，请参见发行说明） 介绍 混合（-）是减少大规模毫米波（mmWave）系统中的高硬件成本和高功耗的最有前途的方法。 混合预编码将通过相移器进行的高维模拟预编码（或波束成形）与低维数字基带预编码结合在一起。 频谱效率的最大化问题大致归结为全数字预编码器和混合预编码器之间的欧几里德距离的最小化问题。 该问题被进一步表述为全数字预编码器与数字基带预编码器矩阵和模拟射频（RF）预编码器（或波束成形）矩阵乘积的问题。 值得注意的一点是，移相器在模拟RF预编码器矩阵上施加了额外的逐元素单位模量约束。 该软件包提供了用于混合预编码的建议优化算法的代码。 该代码也包含现有的最新算法。 此程序包的大多数代码来自。 文档 该文件可以在下面找到； H. Kasai，“用于毫米波MIMO系统中混合预编码的复杂斜流形上的快速优化算法”，GlobalSIP2018。 演算法 建议的 H. Kasai，“复杂

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。

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。

为了提高混合连接的混合预编码的频谱效率，首先利用连续干扰消除（SIC）的原理得到理想条件下的最优混合预编码矩阵，然后利用梯度下降理论将最优混合预编码矩阵分解为数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵，最后考虑模拟预编码矩阵的恒模约束条件，并以最大化频谱效率为目标利用交替最小化方法优化模拟和数字预编码矩阵。所提出的混合预编码设计算法基于混合连接结构，因而能量效率远优于部分连接的和全连接的混合预编码。同时，该算法不会增加混合连接的混合预编码的硬件复杂度且只少量增加计算量。仿真结果表明，该算法能提升混合连接的混合预编码的频谱效率，特别是当射频（RF）链路数大于数据流数时，频谱效率的提升更加显著。由于分块不需要满足正交性，该算法比现有混合连接的混合预编码更适合实际应用。

博士论文题目大规模MIMO系统中的混合预编码技术研究 是word的形式 相关毕设课题研究的都可以参考引用文献