可重构智能表面的MIMO系统可实现速率优化研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在第五代（5G）及未来移动通信技术飞速发展的背景下，用户对数据传输速率和通信质量的要求日益提高。多输入多输出（MIMO）技术通过在发射端和接收端部署多个天线，利用空间复用和分集增益，显著提升了无线通信系统的频谱效率和传输可靠性，成为现代通信系统的关键技术之一 。然而，随着通信场景日益复杂（如高楼林立的城市环境、遮挡严重的室内环境），信号传输面临严重的路径损耗、多径衰落等问题，限制了 MIMO 系统性能的进一步提升。

可重构智能表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）由大量低成本、低功耗的无源反射元件组成，能够通过智能调控元件的相位和幅度，改变无线信号的传播路径和特性 。将 RIS 引入 MIMO 系统，为解决信号传输难题、实现速率优化提供了新的思路和方法。研究 RIS 辅助的 MIMO 系统速率优化，对于提升通信系统容量、拓展通信应用场景、推动 6G 等下一代通信技术发展具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、可重构智能表面与 MIMO 系统原理

2.1 可重构智能表面（RIS）原理

RIS 由平面阵列天线单元、控制电路和中央处理器组成。每个天线单元都可独立调节其反射系数，通过改变元件的相位和幅度，对入射的无线信号进行反射、折射和散射操作 。中央处理器根据通信环境和用户需求，通过控制电路向每个天线单元发送指令，实现对无线信号传播的实时动态调控。例如，在信号遮挡严重的区域，RIS 可引导信号绕过障碍物，增强信号覆盖；在多径干扰较大的场景，RIS 可优化多径信号组合，提升信号质量。

2.2 多输入多输出（MIMO）系统原理

MIMO 系统在发射端和接收端分别配备多个天线。在发射端，数据经过编码和调制后，通过多个天线同时发送；在接收端，多个天线接收信号，并利用信号处理技术分离和解码数据 。MIMO 系统主要利用两种增益实现性能提升：空间复用增益通过在相同的时频资源上同时传输多个独立数据流，提高频谱效率；空间分集增益通过不同天线传输相同数据的多个副本，利用无线信道的空间独立性，降低信号衰落的影响，提高传输可靠性。

2.3 RIS 与 MIMO 系统结合的优势

将 RIS 与 MIMO 系统结合，能够充分发挥二者的优势。一方面，RIS 可以改善 MIMO 系统的信道条件，增加信号的有效传播路径，减少路径损耗和多径衰落，提升信道容量；另一方面，MIMO 系统的多天线特性与 RIS 的信号调控能力相互配合，可实现更灵活的波束赋形和空间资源分配，进一步提高频谱效率和传输速率 。例如，在高楼密集的城市环境中，RIS 可以引导 MIMO 信号穿过狭窄的街道缝隙，实现信号的有效覆盖和高速传输。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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🌈 元胞自动机方面

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