应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.

抽象的。 通过改进的Alamouti码可以利用复杂的解码方案获得分集增益。改进的Alamouti。在理论分析，MATLAB中研究了正交无代码的紫外线（UV）通信系统的发射信号。 模拟和离线实验。 理论分析和仿真结果表明，与单输入单输出和单输入多输出技术相比，在紫外线通信系统中使用Alamouti码可以实现更高的分集增益并更有效地降低系统误码率。 。 进行实验以验证仿真结果。 接下来，我们分析了仿真结果与实验结果之间的差异。 这些研究对紫外线多输入多输出通信系统的设计和实现很有帮助。

（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

MIMO系统中天线选择算法研究，熊建伟，钟强，在瑞利衰落信道条件下,通过天线选择可以提高多输入多输出(MIMO)系统的容量,并能有效地降低M IMO系统的复杂度和射频成本,天线选择算法�