求助！大规模mimo预编码的研究

最新推荐文章于 2024-05-09 13:01:03 发布
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分类专栏： 笔记
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本人本科小白一个，毕业设计在做关于大规模mimo预编码的研究，遇到一些困难，希望有大佬能留个联系方式请教一下，非常感谢🙏🙏

基于深度学习的多用户Massive MIMO预编码方法
weixin_70923796的博客
12-21 794
为了解决多用户Massive MIMO系统中传统基于优化和迭代的预编码方法收敛速度慢、计算复杂度高的问题，结合当下比较热门的深度学习技术，提出了一种利用神经网络快速逼近经典的WMMSE算法的方法，并且经过重新设计网络的输入输出结构，大大降低了神经网络训练的难度。综合上述问题，基于经典的WMMSE波束赋形方案[9]，本文应用深度学习技术到Massive MIMO系统波速赋形设计中，采用监督学习的方案，并且尝试不同的网络的结构，通过优化设计网络的输入输出结构，从而降低神经网络的输出维度，减小模型的训练难度。
误码率的matlab代码-Massive-MIMO-Precoding:下行链路多用户大规模MIMO系统中的线性和非线性预编码
05-22
误码率的matlab代码大规模MIMO预编码 该存储库包含用于仿真Massive MIMO系统的下行链路预编码的MATLAB代码。 我针对使用1位DAC和不完善的CSI的下行链路预编码提出了两种优化方法。 注意：更改参数以使系统符合您的需求。 我一直在玩这些参数。 因此，当前参数设置与样本输出不一致。 需要更多注意的几个参数： Num_BS_Antennas ：基站天线的数量。 Num_UE ：UE的数量，假设每个UE仅有一个天线。 SNR ：我们模拟的SNR范围。 符号：指定到所选调制方案的星座点。 f_dop ：通道的多普勒扩展。 f_symb ：信道矩阵的采样率。 多：附加估计误差对信道估计的权重。 系统型号 图取自Jacobsson S，Durisi G，Coldrey M等。 关键词：大规模MU-MIMO，量化预编码2016年 档案文件 main.m ：健壮的ZF预编码器的入口函数。 main_linear.m ：用于比较三种传统预编码器的入口函数。 Transmit.m ：完整的源数据生成，调制，预编码，传输和检测。 Transmit_linear.m ：与transiti
基于SVD的大规模MIMO预编码
forest_LL的博客
03-13 5210
SVD全称 singular value decomposition，翻译为奇异值分解。基于奇异值分解的预编码算法，可以提高多用户毫米波大规模MIMO系统的频谱效率。可以将该预编码分成两步：（1）模拟域预编码，目的：最大化等效信道矩阵；（2）数字域预编码，目的：抑制用户间的干扰；毫米波：频段在30~300GHz。优势：毫米波频率更高，波长更短，可使得天线尺寸更小，可在有限空间内部署更多的天线；缺点：路径损耗较大；
大规模MIMO下行链路预编码（1）
月半 月半的博客
03-01 3万+
本文主要内容包含：大规模MIMO下行链路预编码概述、定义、目的、分类、实现、基本原理，以及常见的线性预编码算法简介，通过阅读本文，可以对大规模MIMO下行预编码相关知识有全面的了解。...
大规模MIMO多用户系统中的导频调度和预编码方法
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-30 7508
多用户MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统中下行链路模型MIMO广播信道（Broadcast Channels，BC）已经在很多文献中被研究了。已经证明当发射机具有理想信道信息（Channel State Information, CSI）时，MIMO-BC的容量能通过脏纸编码（Dirty-Paper Coding，DPC）获得[1]-[4]。但是在实际系统中，由于信道快速变化使得获得的信道信息的有效时间很短，并且当考虑基站配置大量天线时，脏纸编码的实现因为复杂度几乎
基于MATLAB的MIMO预编码设计：优化迫零算法（附完整代码与分析）
forest_LL的博客
02-24 6838
图中“RFChain” 全称为RadioFrequencyChain，代表射频链路。此MIMO预编码包含了基带预编码W（改变幅度和相位）和射频预编码F（改变相位）。用户k端收到的信号为：上式中代表基站到用户的信道矩阵，F代表射频预编码，W代表基带预编码，s代表发射信号向量，代表加性高斯白噪声。发射流的最大数量为K，则：用户k端受到的信干噪比（SINR）为：上式子中P代表基站的发射功率。其他参数的意义上面已解释。
深度学习大规模MIMO中的功率分配
weixin_30649641的博客
07-11 2319
摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配。更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用...
RIS文献
hiisiri的博客
06-21 2538
RIS文献
工作中使用到的单词（软件开发）
热门推荐
sun0322
03-15 5万+
１．エイリアス 　　alias 别名 powershell使用 get-help 命令时，会得到与此命令 相关（别名）的命令 ２．プロキシ　proxy　代　理 ３．プロモート 　 promote 促进，提升 　　开发的系统新功能上线发布，有时会使用到这个词，比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 ４．見逃し　み................................................................
移动网络历史课：2G到3GPP的变革之旅
移动网络技术的发展经历了从2G到3G再到即将到来的5G的革命性演进，每次技术跃迁都极大地推动了通信行业和社会生活的发展。本文首先回顾了移动网络的起源和2G时代的革命性影响，深入探讨了2G网络的理论与实践，包括其...
【Matlab实践】：频分复用技术新手指南，DSP课设快速通关攻略
!... # 摘要 本论文系统探讨了频分复用技术的基本概念、Matlab与DSP在该技术中的应用，并对其高级应用与挑战进行了深入分析。在Matlab的应用方面，详细介绍了信号处理工具箱的功能及在频分复用中的关键作用，模拟了频分...
DL-hybrid-precoder:毫米波大规模MIMO系统中用于直接混合预编码的论文深度学习的源代码-Source code learning
03-25
DL混合预编码器 这是论文的源代码 在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络架构，称为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法可共同感知毫米波（mmWave）通道并仅需几个训练飞行员即可设计出混合预编码矩阵。 更具体地，所提出的模型利用对信道的先前观察来实现两个目标。 首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩通道感测矢量，以将感测功率集中在最有希望的空间方向上。 这是通过一种新颖的神经网络体系结构实现的，该体系结构考虑了RF链上的约束并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复数值卷积层。 其次，提出的模型学习如何直接从投影的信道向量（接收到的感应向量）构建混合架构的RF波束成形向量。 结合了通道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端训练为一个多任务分类问题。 每个任务都是一个多标签分类问题。 下图显示了网络。 要查找有关本文和其他基于深度学习的无线通信工作的更多信息，请访问。
预编码算法汇总
09-08
预编码算法的各种汇总，SLNR,BDSVD,MET,
面向5G的大规模MIMO天线阵列研究.pdf
10-06
大规模MIMO天线系统中，基站覆盖范围内的多个用户可以在同一时频资源上 与基站同时通信，既能充分利用大规模天线配置带来的空间自由度，提高空间 复用和多址能力，又能利用大规模天线带来的分集增益和阵列增益，提高用户 与基站通信的可靠性和功率效率。传统MIMO天线设计不能同时满足空间增 益、空间复用和波束赋形应用。采用天线块结构，将波束赋形阵列作为大规模 MIMO天线的天线块，在块间实现空间增益和空间复用，利用块中阵列实现波 束赋形，可使大规模MIMO天线实现其所具有的所有功能。
mimo预编码=-=
01-11
有关于mimo下行预编码的matlab编程，希望能有帮助。
毕设题目：Matlab图像拼接
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-25 1404
毕设题目：Matlab图像拼接 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
预编码算法
最新发布
qq_26584937的博客
05-09 406
的目标通常是最大化接收端信号的信噪比（SNR），即尽可能地增加接收信号的功率，同时抑制干扰和噪声。预编码算法的设计通常需要考虑信道状态信息（CSI），即发送端对信道的知识，以便进行有效的信号预处理。一种在通信系统中用于多天线（MIMO）系统的技术。在MIMO系统中，发送端和接收端都有多个天线，通过利用空间多样性，可以显著提高通信系统的性能，如增加传输速率、提高可靠性等。主要应用于发送端，在发送信号之前对信号进行编码处理，以便在信道中传输时，可以最大化利用天线之间的空间多样性，从而提高信号传输的质量和效率。
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形附Matlab代码
qq_59747472的博客
12-08 1039
此示例展示了如何在大规模 MIMO 通信系统的发射端采用混合波束成形，同时使用适用于多用户和单用户系统的技术。该示例采用全信道探测来确定发射机的信道状态信息。它将所需的预编码分为数字基带和模拟 RF 组件，对多用户和单用户系统使用不同的技术。简化的全数字接收器恢复多个传输的数据流，以突出通信系统的通用品质因数，即 EVM 和 BER。该示例采用基于散射的空间信道模型，该模型考虑了发射/接收空间位置和天线方向图。还提供了一个更简单的静态平坦 MIMO 信道用于链路验证目的。
大规模MIMO预编码仿真教程：SVD、EVD、GMD和SIC算法实践
资源摘要信息:"该资源包含大规模MIMO预编码算法的Matlab仿真教程，特别适用于学习和研究大规模多输入多输出（MIMO）系统中的信号处理技术。资源中详细介绍了奇异值分解（SVD）、特征值分解（EVD）、广义特征值分解...
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