Advertisement

基于Matlab的大规模MIMO在5G中功率优化仿真（采用Dinkelbach与注水算法）+操作视频

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用MATLAB进行大规模MIMO系统在5G通信中的功率优化仿真研究，结合Dinkelbach迭代及水填法提升系统性能，并提供详尽的操作视频教程。 领域：MATLAB编程学习 内容：大规模MIMO在5G中的功率优化仿真研究采用Dinkelbach算法与注水算法，并附有操作视频教程。 用途：适用于对Dinkelbach算法及注水算法感兴趣的本硕博研究人员，帮助其进行相关代码的学习和实践。 指向人群：面向本科、硕士、博士等教育科研人员使用 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行时，请通过调用主文件Runme_.m来启动程序，而非直接执行子函数。 3. 在操作过程中，请保证当前工作目录设置为工程所在路径（可通过查看并调整Matlab左侧的“Current Folder”窗口实现）。 具体的操作步骤可参考提供的视频教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的大规模MIMO在5G中功率优化仿真（采用Dinkelbach与注水算法）+操作视频
    优质
    本项目利用MATLAB进行大规模MIMO系统在5G通信中的功率优化仿真研究，结合Dinkelbach迭代及水填法提升系统性能，并提供详尽的操作视频教程。 领域：MATLAB编程学习 内容：大规模MIMO在5G中的功率优化仿真研究采用Dinkelbach算法与注水算法，并附有操作视频教程。 用途：适用于对Dinkelbach算法及注水算法感兴趣的本硕博研究人员，帮助其进行相关代码的学习和实践。 指向人群：面向本科、硕士、博士等教育科研人员使用 运行注意事项： 1. 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 2. 运行时，请通过调用主文件Runme_.m来启动程序，而非直接执行子函数。 3. 在操作过程中，请保证当前工作目录设置为工程所在路径（可通过查看并调整Matlab左侧的“Current Folder”窗口实现）。 具体的操作步骤可参考提供的视频教程。
     
  • 5G大规模MIMO频谱模拟仿真
    优质
    本研究聚焦于5G通信技术中的大规模MIMO系统，通过构建详细的频谱模型进行深入的模拟与分析，旨在优化资源配置和提升无线传输效率。 在ns-3平台下基于C++实现的5G大规模MIMO仿真平台SDK包含相关案例。
     
  • 基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真【含操作视频】
    优质
    本项目运用Matlab软件实现基于Chow算法的5G超密集网络中功率分配优化仿真实验，并提供详细的操作视频教程。 1. 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像及详细注释。操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：功率分配 3. 仿真效果：参考博客文章《基于Chow算法的5G超密集网络功率分配Matlab仿真》中的描述。 4. 内容：本项目是关于利用Chow算法进行5G超密集网络中功率分配问题的MATLAB仿真。Chow算法，也被称为“凸优化中的对偶分解法”，在资源分配领域表现出了显著的效果。对于5G超密集网络而言，基于这种凸优化方法可以确保通信质量的同时最小化能耗或最大化系统效率。 5. 注意事项：请确认MATLAB左侧当前文件夹路径为程序所在位置，具体操作步骤可参考提供的视频演示。
     
  • 基于进化策略优化算法的MATLAB仿真与代码操作视频
    优质
    本视频教程深入讲解并演示了如何使用进化策略优化算法进行MATLAB仿真和代码操作，适合科研人员和技术爱好者学习。 领域：MATLAB进化策略优化 内容介绍：本资源提供基于进化策略优化算法的MATLAB仿真及代码操作视频。 适用人群：适用于本科生、硕士生、博士生及其他科研教学人员进行编程学习使用。 运行指南： - 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行时，请在当前文件夹窗口中选择正确的工作路径，然后执行Runme_.m脚本段落件。切勿直接运行子函数文件。 - 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习和实践。 请按照上述说明使用资源，并参照视频指导完成相关实验与练习。
     
  • 含有仿真操作录像的基于注水算法的MIMO信道容量MATLAB仿真
    优质
    本研究通过MATLAB仿真技术，采用注水算法对多输入多输出(MIMO)通信系统的信道容量进行分析，并包含详细的仿真操作视频记录。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：MIMO信道容量 内容：基于注水算法的MIMO信道容量MATLAB仿真。 代码如下： ```matlab for i = 1 : length(SNR_V) Pt = N0 * SNR_V(i); for j = 1 : Iteration H = random(rayleigh,1,nr,nt); [S V D] = svd(H); landas(:,j) = diag(V); [Capacity(i,j) PowerAllo] = WaterFilling_alg(Pt,landas(:,j),B,N0); end end ``` 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体可以参考视频录。
     
  • MIMO系统中的能效优化方法仿真研究：大规模MIMO与MIMO能效优化分析
    优质
    本论文深入探讨了MIMO系统中能效优化的方法，并对大规模MIMO和传统MIMO系统的能效进行了详细的仿真分析。通过比较不同场景下的性能，为未来无线通信技术的绿色发展提供了有价值的参考依据。 MIMO系统中的能效优化方法仿真以及大规模MIMO系统的能效优化方法研究。
     
  • 基于MATLAB的5G-NOMA非正交多址系统功率分配算法性能仿真，含操作视频及代码注释
    优质
    本研究利用MATLAB对5G-NOMA非正交多址系统的功率分配算法进行了详尽的性能仿真，并提供了包含详细注释的操作视频和代码，旨在为相关领域研究人员提供便捷的学习与参考资源。 版本：MATLAB 2022a 领域：5G-NOMA（非正交多址） 内容描述： 本项目包含一个关于5G-NOMA系统的功率分配算法的性能仿真实现，其中提供了详细的仿真操作录像和带有中文注释的代码。所有操作录像均使用Windows Media Player播放。 在进行仿真时，请注意MATLAB左侧当前文件夹路径应当设置为程序所在的文件夹位置，具体步骤可以参考提供的视频教程。 公式： - `Cf = log2(1 + gamma_f)` - `Cnf = log2(1 + gamma_nf)` - `Cn = log2(1 + gamma_n)` - `Ca_f = log2(1 + gamm_f)` (注意：此处的`gamm_f`可能存在拼写错误，应为`gamma_f`) - `Ca_nf = log2(1 + gamm_nf)` (同样地，这里的变量名也可能是误写的) - `Ca_n = log2(1 + gamm_n)` 注意事项： 在运行代码之前，请确保MATLAB的工作目录设置正确。具体来说，需要将当前文件夹路径设为包含仿真程序的文件夹位置，以便顺利播放操作录像和执行相关代码。
     
  • 【包含仿真视频】大规模MIMO环境下量化ML信道估算的Matlab仿真
    优质
    本项目通过Matlab仿真，在大规模MIMO环境中研究了量化最大似然（ML）信道估计方法的有效性与性能优化，为无线通信系统设计提供理论支持。含仿真视频演示。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：ML信道估计 3. 内容：在大规模MIMO系统下进行量化最大似然（ML）信道估计的MATLAB仿真，并得到误码率曲线。 4. 运行注意事项：请确保MATLAB左侧当前文件夹路径与程序所在位置一致，具体操作可以参考提供的视频录像。 5. 适用人群：适用于本科、硕士和博士等科研学习人员使用。
     
  • FCM模糊聚类算法与GA优化FCM算法的MATLAB仿真及操作视频指导
    优质
    本资源提供FCM模糊聚类和遗传算法优化FCM的MATLAB仿真教程，包含详细的操作视频指导，适合初学者快速掌握相关技术。 注意事项：仿真图预览可参考博主博客中的同名文章内容。使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，请运行文件夹中的tops.m或main.m脚本。在运行时，注意将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作请观看提供的程序操作视频并跟随演示。 1. 领域：MATLAB、模糊聚类FCM算法和基于GA遗传优化的FCM聚类算法 2. 内容：模糊聚类FCM算法及基于GA遗传优化的FCM聚类算法的MATLAB仿真与程序操作视频。 3. 用处：适用于学习和研究中关于模糊聚类FCM算法以及基于GA遗传优化的FCM聚类算法编程的学习。 4. 指向人群：本科生、研究生及以上层次的研究人员使用，企业及事业单位可以参考用于简单项目的方案验证。
     
  • 【包含操作视频】大规模MIMO预编码算法的Matlab仿真详解（涵盖SVD、EVD、GMD和SIC）
    优质
    本资源提供详细的大规模MIMO系统中预编码技术的Matlab仿真教程，包括SVD、EVD、GMD及SIC方法，并附有操作视频。适合通信工程学习者深入研究。 领域：MATLAB中的SVD（奇异值分解）、EVD（特征值分解）、GMD（广义矩阵分解）以及SIC（逐次干扰消除）算法。 内容概述：提供了一套大规模MIMO预编码算法的MATLAB仿真程序，涵盖SVD、EVD、GMD及SIC等技术的应用。这些代码旨在帮助用户理解和掌握上述几种关键算法的实际编程技巧和应用场景。 适用对象：本项目特别适合于本科生、研究生以及博士生在教学与科研活动中使用，尤其适用于那些正在学习或研究无线通信系统中的预编码技术和信号处理方法的学生和研究人员。 运行指南： - 请确保安装了MATLAB R2021a及以上版本。 - 运行仿真时，请通过打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本开始操作。注意不要直接调用子函数的独立.m文件进行测试。 - 在启动程序之前，务必在MATLAB左侧的工作区窗口中设置当前目录为包含所有项目代码和数据集的那个具体路径。 此外，为了更直观地了解整个仿真流程，请参考随附的操作视频教程，并按照其中所示步骤逐一操作。