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基于近似消息传递（AMP）的大规模MIMO检测及其与MMSE结合的应用研究

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简介：
本研究聚焦于大规模MIMO系统中的信号检测问题，探讨了近似消息传递(AMP)算法在该领域的应用，并创新性地将AMP与最小均方误差(MMSE)技术相结合，以进一步优化性能。 在大规模MIMO系统上行数据检测问题中，由于信道矩阵是短的且正交的，建议采用不使用格约简的混合方案。仿真结果证实了该方法的有效性。

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  • 基于近似消息传递（AMP）的大规模MIMO检测及其与MMSE结合的应用研究
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    本研究聚焦于大规模MIMO系统中的信号检测问题，探讨了近似消息传递(AMP)算法在该领域的应用，并创新性地将AMP与最小均方误差(MMSE)技术相结合，以进一步优化性能。 在大规模MIMO系统上行数据检测问题中，由于信道矩阵是短的且正交的，建议采用不使用格约简的混合方案。仿真结果证实了该方法的有效性。
     
  • 近似消息传递（AMP）在大规模MIMO检测中的Matlab实现代码.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab编写的近似消息传递(AMP)算法在大规模MIMO系统中进行信号检测的完整代码，适用于研究与教学。 大规模 MIMO 检测的近似消息传递（AMP）Matlab代码.zip
     
  • MATLAB中最简单的AMP-In-MIMO代码：用于大规模MIMO检测的近似消息传递算法
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    本工作介绍了一种基于近似消息传递（AMP）算法的简洁MATLAB实现，专为大规模MIMO系统中的信号检测设计。该代码旨在简化研究人员和工程师对复杂MIMO系统的分析与实验。 在MATLAB中的MIMO系统里使用近似消息传递（AMP）算法进行大规模MIMO检测的代码文件如下： - AMPG.m：此文件实现了一种基于高斯分布先验符号的AMP算法。 - AMPT.m：在此文件中，采用{0,1，-1}作为先前符号来实施AMP算法。 - main_AMPG_LMMSE.m：这是一个独立运行的主程序文件，用于绘制AMPG和线性最小均方误差（LMMSE）之间的符号错误率（SER）性能对比图。 - main_massive_detection.m：此脚本用来比较混合解码与LMMSE以及AMPG在SER上的表现。可以采用LMMSE+AMPG或LMMSE+AMPT的方式来进行这种混合解码。 如果您在我的研究中使用了这些代码，请引用以下论文以示感谢： 吕善刚，丛玲：《混合向量扰动预编码：近似消息传递的祝福》。IEEE Trans. Signal Processing 67（1）: 178-193 (2019)。 维护者为暨南大学副教授珊香柳，可通过电子邮件联系她进行进一步讨论或获取更多信息。 这些文件最早在我的个人网站上发布，并稍后在MATHWORK平台上也进行了共享。当我在大约2014年左右攻读博士学位时，我的一个研究项目是应用AMP算法解决晶格中的最近向量问题（CVP）。
     
  • 基于大规模MIMO系统的近似消息传递(AMP)算法Matlab仿真含录像演示
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    本项目通过MATLAB实现了一种用于大规模MIMO系统中的近似消息传递（AMP）算法，并附有详细的仿真实验和操作录像，旨在展示AMP算法在高维信号处理中的优越性能。 领域：近似消息传递AMP算法 内容：基于大规模MIMO系统的近似消息传递AMP算法的MATLAB仿真 运行注意事项：在使用MATLAB进行程序运行前，请确保左侧当前文件夹路径设置为包含程序代码的文件夹，具体操作可以参考相关的视频教程。 人群：适用于本硕博等科研人员和学生。
     
  • 基于近似消息传递的大规模MIMO检测（含MATLAB代码、仿真结果及运行指南）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用近似消息传递算法进行大规模MIMO系统信号检测的研究与实现。包含详尽的MATLAB代码、仿真数据和操作指南，旨在帮助研究者理解和应用这一先进的通信技术。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多种领域的 MATLAB 仿真。更多内容请查看博主主页搜索博客。 3. 内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客。 4. 适合人群：本科及硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心和技术同步精进。
     
  • 关于近似消息传递的通用实现方法
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    本文提出了一种关于近似消息传递算法的通用实现框架，适用于多种应用场景，为复杂系统中的信息传输与处理提供了高效解决方案。 本项目提供了一个通用的Matlab近似消息传递（AMP）实现。请注意，该存储库仍在积极开发当中，并可能存在一些小问题。 该项目的目标是为用户提供一个快速且易于扩展的近似消息传递算法实现方式。在核心功能上，用户只需提供一组观察数据、生成这些观测值的数据系统以及先验信号类型即可使用本项目中的AMP算法。此外，ample还提供了大量的选项供用户根据自身需求定制化地调整和优化AMP。 该框架旨在让用户能够轻松添加自己的先验知识，并使近似消息传递适应特定的应用场景。 特别感谢Jean Barbier 和 Andre Manoel 对于提供先验信息以及计算上的帮助和支持；同时也要感谢Florent Krzakala，他的ERC SPARCS 307087 资助了这项工作。
     
  • 广义近似消息传递算法-开源版
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    广义近似消息传递算法-开源版是一款高效的信号处理与数据分析工具，采用先进的迭代算法解决大规模稀疏系统中的推理问题，广泛应用于压缩感知、图像恢复等领域。本项目致力于提供一个灵活且可扩展的框架，支持用户自定义参数和应用场景，促进学术研究及技术开发的交流与合作。 用于广义近似消息传递 (GAMP) 的 MATLAB 代码。 GAMP 是循环置信传播的高斯近似，适用于压缩感知中的估计问题以及其他具有线性混合的非高斯问题。
     
  • 大规模MIMO的检测技术
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    简介：大规模MIMO系统利用多天线技术提高无线通信性能，其核心挑战之一在于信号检测。本研究聚焦于探索高效、低复杂度的大规模MIMO信号检测算法和技术，以期在保证通信质量的前提下显著降低能耗和运算负担。 在大规模MIMO检测技术的研究中，通常会对比分析最大比合并（MRC）、零对于（ZF）以及最小均方误差干扰抵消序列算法（MMSESIC）这几种方法的性能差异。这些不同的检测策略各有特点，在实际应用中的表现也会有所不同。
     
  • 改进的遗传规划算法及其应用研究
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    本研究致力于优化和改进遗传规划算法，探索其在复杂问题求解中的新途径与效能，推动该领域的理论和技术进步。 遗传规划是进化计算的一个分支领域，源于遗传算法的一种全局搜索优化技术。与传统遗传算法相比，遗传规划在问题层次结构的表示上更加自然，并且应用范围更广。 本段落第一章详细介绍了遗传规划的发展背景、当前研究状况以及存在的挑战性问题。第二章首先阐述了遗传规划的基本原理和方法，随后针对传统的遗传规划提出了改进策略，在初始群体生成、变异机制及适应度函数等方面进行了优化，并提出了一种新的算法模型。通过符号回归实验对本段落提出的改进算法与传统遗传规划及其他改良版本进行性能测试比较，结果显示我们的新算法显著提升了收敛效率。 第三章探讨了遗传规划在预测分析和模式识别中的应用，提出了基于该技术构建此类问题解决方案的方法论框架，并展示了这些方法的实际效果。