【通信】毫米波用户中心式大规模MIMO系统的频谱效率性能仿真程序，对比三种不同的RRH选择策略基线 NN、优化算法 IDPSO-C、IDPSO-D在不同RRH服务数量下的和速率表现附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、核心系统模型与理论基础

1. 系统架构

• 部署场景

  ：宏小区内均匀部署M个 RRH（远程射频头），U个用户随机分布，用户中心式架构（每个用户由K个 RRH 服务，K为可配置参数）；

• 天线配置

  ：每个 RRH 配备N_r根发射天线（大规模 MIMO，如 32 根），每个用户配备N_u根接收天线（如 2 根）；

• 毫米波信道

  ：采用 Saleh-Valenzuela 模型，包含视距（LOS）/ 非视距（NLOS）路径，考虑路径损耗、小尺度衰落、角度扩展。

2. 关键数学模型

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 对于发射端和接受端都固定的情况下，信道的直射路径和非直射路径的存在是固定的

% 如果直射路径存在，则直射路径一直存在

% 如果直射路径不存在，则直射路径一直不存在

% 因此，本程序旨在升级channel函数，将直射路径的存在与否作为输入，并在高层函数中建立记录机制记录直射路径是否存在

% 这样可以减少随机生成H的次数，极大降低运算时间，而且也有助于得

% S. Buzzi, C. D'Andrea , "On Clustered Statistical MIMO Millimeter Wave Channel Simulation",

% submitted to IEEE Wireless Communications Letters

%

% License: This code is licensed under the GPLv2 License.If you in any way 

% use this code for research that results in publications, please cite our

% original article listed above.

% 

% 

% 

% % Y and Z: number of antennas on the y and x axes of the

% % planar array (e.g., 10 and 5 for a planar array with 50 antennas);

% 

% % phi and theta: are the position in azimuth and elevation of 

% % the considered path;

% 

% % kd: product of wavenumber,2*pi/lambda, and 

% % the inter-element spacing of the array.

% 

% 

% 

% % a: array response of planar array, column vector with Y*Z elements and

% % unitary norm.

A=zeros(Y,Z); % initialize a temporary matrix 

for m=1:Y

    for n=1:Z

       A(m,n)=exp(1j*kd*((m-1)*sin(phi)*sin(theta)+(n-1)*cos(theta))); % calculate the element of temporary matrix 

    end

end

a=A(:)/sqrt(Y*Z); %dispose elements in a vector

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🔗 参考文献

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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

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