自适应DBF中采样快拍数对系统输出SINR影响，曾浩，刘玲，在自适应数字波束合成（DBF）中，通常都会需要对协方差矩阵进行估计，而估计该矩阵时所产生的误差，取决于所使用的快拍数，进而，

这些脚本使用基于同构 Poisson 过程模型的方法计算单层蜂窝网络中的 k 覆盖概率（基于 SINR* 值）。 更多细节可以在（提交的）工作 [1] 中找到，它展示了这些脚本所基于的模型。 脚本 funProbCov.m 使用类似包含-排除的公式和两种类型的积分来计算具有对数正态阴影（尽管阴影分布可能有点任意 [1]）且没有衰减的网络中的 k 覆盖概率。 更简单的积分 I_n 使用正交方法或简单的解析公式（对于零噪声或“干扰受限”的情况）。 更复杂的高维积分 J_n 对低维使用正交方法，对更高 (n>2) 维使用准随机 (Sobol) 积分。 脚本 funProbCovFade.m 计算具有瑞利衰落（以单位均值呈指数分布）和对数正态阴影的网络的 1 覆盖概率。 当模型有噪声时，使用超几何函数 2F1 的数值积分。 在无噪声情况下使用具有 2F1 的封闭形式解决方案。 模拟脚本也

基于MF预编码的大规模MIMO网络SINR概率密度分析

最优波束形成与常规波束形成的对比；绘制ULA阵最优波束形成和常规波束形成的SINR损失曲线

协调多路输入下行链路考虑频偏和信道估计问题多输出正交频分复用系统。 该协调系统中存在多个载频偏移。 如果不对这些偏移量进行适当的补偿，则载波间干扰和小区间干扰都会降低系统性能。 在这里，我们应该采用并行干扰消除策略来迭代地减轻小区间干扰，并提出一个频率偏移估计器，由Hadamard积和泰勒级数近似扩展，以消除载波间干扰。 该方案比现有方法复杂得多。 此外，信道估计器对频率偏移具有鲁棒性，并且与这些传统方法的性能相当。

基于信息论论证，信号干扰加噪声比或 SINR 被认为是无线通信中的关键性能指标。 这些 Matlab 脚本计算（通过集成或模拟）多层网络中典型用户（或 UE）的基于 SINR 的 k 覆盖概率，该网络具有恒定的基站密度（对于每一层）和基于公共路径损耗指数的[1]（单层）和 [2]（多层）中概述的泊松网络模型。 结果适用于整个 SINR 域，即当 SINR 阈值 tau>0 时，而不仅仅是 tau>1，并且适用于任意衰落/阴影或“传播效应”。 对于较小的 tau 值，例如小于 0.1（或 -10 dB），计算可能需要更长的时间。 以“ Test”开头的文件可以在不传递参数的情况下执行，例如打开文件TestIntSTVsMT.m并按F5键。 以“fun”开头的文件是需要传递参数的函数文件。 k覆盖率概率的表达式由两个积分的乘积组成。 在文件 funIn.m 中计算的第一个积分（在实线上）

阵列信号处理方向图以及各种准则下的波束形成算法、自适应波束形成仿真的matlab代码，很齐全，下载即可自己仿真使用，包含详细的注释

自己写的几个常用自适应波束形成程序-SINR.m 希望对大家有点用哈 RLS.m RLS自适应波束形成matlab程序 SMI.m SMI自适应波束形成matlab程序 SINR.m 最大SINR自适应波束形成matlab程序 LMS.m LMS自适应波束形成matlab程序 MMSE.m MMSE自适应波束形成matlab程序

最优波束形成与CBF的方向图和SINR损失的对比仿真图

MATLAB搭建基站仿真模型，计算SINR。100个基站在5000*5000范围类随机分布，原点为用户，离远点最近的基站为服务基站，其他的均为干扰基站。