在发射器和接收器处采用多个天线将探索额外的空间资源,以利用空分多址(SDMA)技术在系统吞吐量中提供可观的收益。 最佳多用户MIMO线性预编码被认为是多用户MIMO研究领域的关键问题。 在这种多用户系统中的挑战是设计预编码向量以最大化系统容量。 提出了一种基于粒子群算法的带LMMSE检测的最优多用户MIMO线性预编码方案。 所提出的方案旨在通过线性预编码和线性检测来最大化多用户MIMO系统的系统容量。 本文探讨了一种简化的函数来解决最优问题。 采用粒子群优化算法,可以根据简化函数容易地找到最优线性预编码向量。 与基于信道块对角化方法的多用户MIMO线性预编码方案相比,该方案提供了显着的性能改进。
2024-04-08 09:43:31 786KB Block
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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。
2023-10-24 09:29:46 207KB matlab
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分布式无线通信系统中协同传输预编码方法研究,杨军,张正孝,提出了一种分布式无线通信系统中协同传输联合预编码方法,以改善小区用户因信道质量恶化导致系统接收性能下降的问题。在该方法中
2023-04-18 12:06:23 335KB 多点协同传输
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天线选择代码matlab MIMO最佳预编码器选择 这是用于仿真的MATLAB代码。 具有最大似然检测的空间复用多输入多输出系统的最佳预编码器选择:利用球面解码的概念 摘要:本文提出了一种在接收器处具有最大似然检测的空间多路复用(SM)多输入多输出(MIMO)系统中用于优化预编码器选择的高效计算实现技术。 先前为次优的预编码器选择开发的技术基于预编码器自由距离的下限以减少处理时间。 然而,当空间流的数量接近接收天线的数量时,这些技术的使用导致错误性能的显着下降。 同时,为了达到最佳性能,可以采用传统的最佳预编码器选择技术。 但是,由于穷举搜索,处理时间较长。 因此,在本文中,我们提出了一种预编码器选择技术,该技术可保持最佳性能,而不会像传统的最佳预编码器选择那样花费大量的处理时间。 可以通过以下方式减少处理时间:(1)利用正交幅度调制(QAM)星座图的对称结构,从而减少了搜索空间; (2)采用球形解码(SD)的概念; (3)取消SD的最后阶段; (4)以选择性的方式执行类似SD的处理。 通过仿真确定了所提技术实现的最佳性能和处理时间的减少。 执照 该软件根据以下引用获得许可。 延世大学
2023-04-11 22:05:02 68KB 系统开源
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码字个数、阶和天线端口数之间的关系; LTE物理层几个基本概念的定义和相互关系
2023-02-13 15:02:32 546KB 码字 传输块 层映射 预编码
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数字光栅投影测量系统中存在的gamma失真现象会带来明显的测量误差。提出了一种基于投影光栅预编码的gamma校正技术,通过对投影光栅引入一个预编码值,将经过预编码调制后的投影光栅用于测量,极大地削弱了由gamma失真现象带来的影响,提高了测量精度。实验验证了该方法的有效性,将该gamma校正技术用于传统的相移算法。采用该方法求得的预编码值,对相移算法的投影正弦光栅进行预编码调制,调制后的相移算法精度得到极大提高。与已有的基于投影光栅预编码的gamma校正技术相比,所提方法简单且有效。
2022-11-24 10:48:54 2.98MB 测量 gamma校正 预编码 光栅投影
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raptor的MATLAB仿真程序,调试可行,有参考价值,有助于喷泉码的研究
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实现几何均值分解,应用在MIMO系统中实现于预编码
2022-09-24 17:01:11 1KB gmd gmd分解 gmd编码 mimo预编码
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。
2022-07-27 08:29:52 399KB 大规模MIMO 预编码算法 SVD EVD
多用户MIMO预编码技术:块对角化BD,分别采用SVD技术,最大似然检测,最小均方误差检测的误码率性能仿真代码。里面有代码,仿真图等。