应用背景波束成形是MIMO 关键技术之一。多用户MIMO 系统中存在多用户干扰和多天线干扰，波束成形技术能有效抑制此类干扰，在信道中同时传播多路并行数据流，实现分集增益和复用增益。本代码用于测试多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码合速率、误码率性能比较。关键技术 多用户MIMO通信系统中各种波束成型预编码算法合速率、误码率性能比较。我们研究了多种经典的波束成形方法，包括奇异值分解（Singular value decomposition, SVD）、块对角化（Block diagonalization, BD)、迫零（Zero forcing,ZF ）、匹配滤波（ Matched filtering, MF ）、最大化信泄噪比（ Maximum signal-to-leakage-and-noise, Max-SLNR ） 和最小化均方误差（ Minimum mean-squared error, MMSE）。通过仿真，我们得出结论：在传统的多用户MIMO系统下， 采用各种波束成形方法的和速率性能优劣排序如下：SVD>Max-SLNR>MMSE>BD>ZF>MF。

1.领域：matlab，离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法 2.内容：【含操作视频】基于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术matlab仿真,对比4QAM,16QAM,64QAM三种映射以及ZF,MMSE两种均衡 3.用处：用于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法编程学习 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。

blast检测方案，比价了ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC四种检测算法的性能

V-BLAST over rayleigh fading channel ZF equalizer with dimension 2x2 4x4 and 2x4

ZF、MMSE、ZF.SIC、 MMSE—SIC这4种算法的性能优劣,并用Matlab进行仿真,分析了这些算法的性能.结果表明,性 能最好的为MMSE—SIC,这是zf

Low complexity ZF detection algorithm for Massive MIMO systems

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ZF-007使用说明.doc

在Matlab的平台上,应用QPSK调制,以及3种不同的探测方法,实现并模拟了2x2的MIMO功能. 在Matlab的平台上,应用QPSK调制,以及3种不同的探测方法,实现并模拟了2x2的MIMO功能.

QAM Matlab代码一比特大规模MIMO ======================================================================================================================================================================================================================================================================================================== ===接收者。 该系统在瑞利衰落信道上运行，发射机和接收机处没有先验CSI。 因此，需要基于粗量化的数据来估计信道衰落系数。 使用该代码时，请引用以下论文： S. Jacobsson，G。Durisi，M。Coldrey，U。Gustavsson和C. Studer，Proc中的“一比特大规模MIMO：信道估计和高阶调制”。 IEEE国际Conf。 公社（I