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使用MATLAB代码和矩阵运算，对毫米波系统进行大规模MIMO信道估计。

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简介：
该信道编码MATLAB代码，名为spl18，针对毫米波系统的大规模MIMO信道估计进行了开发，并采用矩阵补全技术实现。该项目的作者为EvangelosVlachos，最后修订时间为2020年4月。如果您在任何出版物中使用了此代码或其任何修改版本，请务必引用相关的论文：E.Vlachos、GCAlexandropoulos和J.Thompson撰写的“通过矩阵补全的毫米波系统的大规模MIMO信道估计”，发表于IEEE信号处理快报，第25卷第11期，2018年11月，第1675-1679页。该代码的运行环境为在安装了WaveletToolbox的MATLAB2020a平台上。联系方式包括电子邮件地址。

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  • 毫米波系统大规模MIMO信道估计的Matlab代码-SPL18：基于矩阵完成的信道编码方法
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的大规模MIMO毫米波通信系统的信道估计方案，采用基于矩阵填充技术的高效信道编码算法，以提升信道估计精度。该项目对应发表于SPL18的相关研究论文，为无线通信领域内的研究人员和工程师提供了宝贵的实验资源与理论参考。 信道编码的MATLAB代码spl18通过矩阵完成毫米波系统大规模MIMO信道估计。作者为Evangelos Vlachos，最后一次修改时间为2020年4月。 如果在任何出版物中使用此代码或其任何部分（可能已修改），请引用该论文：E. Vlachos, G.C. Alexandropoulos和J. Thompson，“通过矩阵补全的毫米波系统的大规模MIMO信道估计”，IEEE信号处理快报，第一卷25号11，2018年11月，第1675-1679页。doi：10.1109/LSP.2018.2870533。 该代码在安装了WaveletToolbox的MATLAB 2020a上运行。
     
  • 基于深度学习的毫米波大规模MIMO信道估计.pdf
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    本文探讨了在毫米波通信中利用深度学习技术进行大规模MIMO系统的信道状态信息（CSI）高效准确估计的方法。通过创新算法优化系统性能，为未来6G通信奠定理论基础。 本段落探讨了基于深度学习的毫米波Massive MIMO信道估计技术，并通过对比传统线性估计方法与深度学习方法发现，后者在提高信道估计精度的同时还能有效降低计算复杂度。文章提出了一种利用卷积神经网络进行信道估计的新方案，并通过仿真实验验证了该方案的有效性和优越性。此外，本段落还分析了深度学习技术在未来应用于信道估计领域的潜在机遇与挑战。
     
  • 【包含仿真视频】毫米波大规模MIMO信道参数估计的MATLAB仿真
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    本项目通过MATLAB仿真研究毫米波大规模MIMO通信系统中的信道参数估计技术，旨在优化无线通信性能。演示包括对各种场景下的仿真视频展示。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用 Windows Media Player 播放。 2. 领域：大规模 MIMO 信道估计 3. 内容：毫米波大规模 MIMO 的信道参数估计的 MATLAB 仿真。可以生成不同用户和天线对应的信道估计响应三维曲面图。 4. 运行注意事项：请确保在 MATLAB 左侧“当前文件夹”路径设置为程序所在的位置，具体操作可参考提供的视频录像。 5. 适用人群：适用于本科、硕士及博士等科研学习人员。
     
  • DeepMIMO-codes：针对毫米波及大规模MIMO应用的DeepMIMO数据集与代码
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    简介：DeepMIMO-codes提供了一个专为毫米波和大规模MIMO系统设计的数据集及其配套代码，旨在推动相关领域内的深度学习研究与应用。 DeepMIMO是一个为毫米波（mmWave）和大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统中的深度学习应用设计的通用数据集。这个数据集是通过软件生成，并以MATLAB代码包的形式发布，旨在支持这些系统的机器学习研究工作。 文章摘要指出，随着机器学习技术的发展，它们在毫米波及大规模MIMO系统中展现出越来越多的应用潜力。这主要是由于机器学习工具强大的模型学习能力和解决复杂优化问题的能力。然而，在推进这类领域的深度学习研究时需要通用的数据集来评估算法、重现结果以及设置基准线，并且用于比较不同的解决方案。 因此，我们介绍了DeepMIMO数据集的开发与应用，这是一个针对mmWave和大规模MIMO信道特性的广泛适用性数据资源。
     
  • MATLAB在大规模MIMO系统中用于OTFS的信道估计方法
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    本研究探讨了利用MATLAB软件在大规模MIMO通信系统中采用Orthogonal Time Frequency Space（OTFS）技术进行高效信道估计的方法，旨在提升数据传输效率与可靠性。 正交时频空间（OTFS）大规模MIMO系统的信道估计研究在大型多输入多输出系统中的应用，特别是在利用OTFS技术进行有效的信道估计方面具有重要意义。这种系统能够显著提高通信质量和效率，在无线通信领域有着广泛的应用前景。
     
  • 基于MATLAB的超大规模MIMO THz系统跨域信道估算法代码.zip
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    本资源提供了一种基于MATLAB实现的大规模MIMO太赫兹（THz）系统的跨层信道估计方法的源代码，适用于无线通信领域的研究和开发。 1. 版本：MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据，可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程，便于修改参数值；编程思路清晰，并配有详细注释。 4. 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末作业及毕业设计。
     
  • Matlab在毫米波信道建模与应用中的运用
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    本研究探讨了MATLAB在毫米波通信信道建模及仿真中的应用，通过精确模拟复杂环境下的无线传播特性，为新型通讯系统的开发提供了强有力的工具支持。 Matlab毫米波信道建模及其应用涉及使用Matlab软件进行毫米波通信中的信道特性分析与模拟，这对于研究无线通信系统在高频段的表现具有重要意义。通过建立准确的毫米波信道模型，研究人员可以更好地理解信号传播过程中的衰落、多径效应等问题，并据此优化算法和设计新的传输技术以提高系统的可靠性和效率。
     
  • 毫米波MIMO隧道信道特性实验研究
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    本研究聚焦于毫米波MIMO技术在隧道环境中的应用，通过详尽的实验分析了该环境下无线信道特性，为未来隧道通信系统的优化设计提供理论依据与实践指导。 隧道毫米波MIMO信道特性的实验研究
     
  • 毫米波大规模MIMO系统中的混合连接与混合预编码设计
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    本研究聚焦于毫米波大规模MIMO通信技术，探讨并优化了混合连接和混合预编码策略，以提升系统的频谱效率及能量效率。 为了提高混合连接的混合预编码技术在频谱效率方面的表现，我们首先应用连续干扰消除（SIC）原理来确定理想条件下的最优混合预编码矩阵。接下来利用梯度下降理论将这个最优矩阵分解成数字预编码部分和模拟预编码部分。考虑到模拟预编码需要满足恒模约束，在最大化频谱效率的目标下，通过交替最小化方法对模拟及数字的预编码进行优化。 该算法特别适用于基于混合连接结构的应用场景，并且与仅使用部分或全部连接的传统混合预编码相比，具有更高的能量效率。同时，它不会增加硬件复杂度和计算负担。仿真结果显示，在射频链路数量超过数据流数的情况下，此方法能够显著提高频谱效率。 由于分块操作无需满足正交性要求，该算法在实际应用中比现有的基于混合连接的预编码技术更具优势。
     
  • Matlab代码显示乱码 - 基于学习的毫米波大规模MIMO功率控制...
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    本文探讨了在使用Matlab进行基于学习的大规模MIMO功率控制研究时遇到的问题之一——代码显示乱码，并提出解决方案。通过解决这一问题，文章旨在为相关研究人员提供参考和帮助。 本项目包含论文《Learning-Based-Power-Control-for-mmWave-Massive-MIMO-against-Jamming》的原文及简化版代码，在MATLAB 2016b上已全部测试通过。部分代码参考了另一篇论文《Machine learning inspired energy-efficient hybrid precoding for mmWave massive MIMO systems》。项目中的`anti_jamming_PHC.m`和`anti_jamming_Q.m`文件实现了本段落提出的两种抗干扰算法，而`anti_jamming_RCRA.m`则实现了一种参考文献中提到的抗干扰方法。由于代码是在Ubuntu系统的MATLAB环境下编写，部分注释可能在其他系统上显示为乱码，在Ubuntu上的MATLAB环境中打开就不会有这个问题。