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该项目，由AhmedAlkhateeb开发，包含matlab射线追踪代码和DeepLearning相关实现，并涉及协同波束成形。

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简介：
MATLAB射线追踪代码被应用于高度移动的毫米波系统，并用于深度学习协调波束成形。此MATLAB代码包与以下IEEEAccess文章相关：艾哈迈德·阿尔卡特伯（AhmedAlkhateeb）、山姆·亚历克斯（SamAlex）、保罗·瓦尔基（PaulVarkey）、应莉、齐Qu和DjordjeTujkovic撰写的第1卷，“，”中的第6页，第37328-37348页，2018年。该文章摘要阐述了在毫米波（mmWave）系统中实现高移动性的重要性，这对于诸如车辆通信和无线虚拟/增强现实等多种关键应用至关重要。尽管如此，在实际应用中实现这一目标仍面临诸多技术难题。具体而言，窄波束的使用以及毫米波信号对阻塞的敏感性显著降低了高移动性链路的覆盖范围和可靠性。此外，密集部署的毫米波系统中，高移动性用户需要在多个基站（BS）之间频繁切换，这会增加关键控制和等待时间开销。更进一步地，在大型天线阵列毫米波系统中确定最优波束成形向量需要耗费大量的训练资源，从而直接影响这些移动系统的整体效率。本文旨在开发一种创新性的、集成了机器学习和协调波束成形的解决方案，以有效地应对上述挑战并支持高度移动的mmWave应用场景。该解决方案的核心在于利用多个分布式但协同工作的基站...

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  • MATLAB射线追踪代码-DeepLearning-CoordinatedBeamforming：来自Ahmed Alkhateeb...
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    本项目为Ahmed Alkhateeb等人开发，结合了MATLAB射线追踪技术和深度学习算法，实现协调波束成形，优化无线通信中的信号传输。 在毫米波（mmWave）系统中支持高移动性可实现多种重要应用，例如车辆通信以及无线虚拟/增强现实技术。然而，在实践中要达到这一目标需要解决许多挑战。首先，窄波束的使用及毫米波信号对障碍物敏感的特点严重影响了高速移动链路的覆盖范围和可靠性。其次，密集部署中的高移动性用户在不同基站（BS）间频繁切换时会带来关键控制与等待时间开销的问题。此外，在大型天线阵列毫米波系统中确定最佳波束成形向量需要大量训练资源，这将显著影响这些系统的效率。 本段落提出了一种创新的集成机器学习和协调波束形成方案以应对上述挑战，并支持高度移动性的mmWave应用需求。该解决方案涉及多个分布式但协同工作的基站（BS），通过这种方法可以克服现有技术限制并推动毫米波通信在高动态环境中的广泛应用。
     
  • 关于阵列发射端波束形成的相控阵研究及仿真实践相关代码
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  • 数字波束形成：绘制天线阵列的波束图-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB实现数字波束形成的算法，用于分析和绘制天线阵列的波束图。通过优化波束指向与增益，提升通信系统的性能。 此功能为用户提供了一种实用程序，可以绘制线性各向同性阵列的波束模式，并通过提供元素间的距离、相应的权重以及波束转向的方向来实现这一目的。
     
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    本文章介绍了在MATLAB环境中实现波束形成的技术和方法，涵盖了算法设计、信号处理及仿真验证等方面的内容。 波束形成在MATLAB中有六种实现方法。