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基于Matlab的大规模MIMO系统混合预编码技术仿真(含FC-ZF和PZF方法)及操作视频

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简介：
本项目利用MATLAB对大规模MIMO系统的混合预编码技术进行仿真研究，具体实现包括FC-ZF和PZF两种方法，并提供详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：大规模MIMO系统混合预编码技术的MATLAB仿真，包括FC-ZF、PZF算法的操作视频。 用处：用于学习FC-ZF、PZF算法编程。 指向人群：适用于本科、硕士及博士等教研和学习使用。 运行注意事项： - 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 在运行时，请将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。 - 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频。

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  • 基于Matlab的大规模MIMO系统混合预编码技术仿真(含FC-ZF和PZF方法)及操作视频
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    本项目利用MATLAB对大规模MIMO系统的混合预编码技术进行仿真研究，具体实现包括FC-ZF和PZF两种方法，并提供详细的操作视频教程。 领域：MATLAB 内容：大规模MIMO系统混合预编码技术的MATLAB仿真，包括FC-ZF、PZF算法的操作视频。 用处：用于学习FC-ZF、PZF算法编程。 指向人群：适用于本科、硕士及博士等教研和学习使用。 运行注意事项： - 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 在运行时，请将MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在路径。 - 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频。
     
  • 【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）
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    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。
     
  • 毫米波大规模MIMO系统中的低复杂度混合预编码技术
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    本研究探讨了在毫米波大规模MIMO通信系统中应用低复杂度混合预编码技术，旨在提高频谱效率与能量效率。通过创新算法优化信号处理流程，减少计算资源消耗，为未来无线通讯网络的发展提供了新的解决方案和技术支持。 为应对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统混合预编码方案设计中的挑战，本段落提出了一种低复杂度的混合预编码方法。首先利用奇异值分解技术构建初始射频(RF)预编码矩阵，并随后构造数字预编码矩阵。通过将残差矩阵的最大左奇异矢量添加到RF矩阵的最后一列来更新初始RF矩阵，并经过多次迭代最终确定RF预编码矩阵。最后，基于最小二乘准则设计了数字预编码方案。理论分析和仿真结果表明，在计算复杂度显著降低的情况下，该方法的性能远远优于传统的正交匹配追踪(OMP)算法混合预编码策略；并且在数据流数较少时，其表现接近于全数字预编码的最佳设计方案。
     
  • 基于ZF和MMSE准则的预编码误码率Matlab仿真对比及代码操作演示视频
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    本视频展示了基于ZF与MMSE准则的预编码技术在MATLAB中的误码率仿真对比，并详细讲解了相关代码的操作流程。 基于ZF准则和MMSE准则的预编码性能误码率Matlab仿真对比包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m文件即可，不要单独运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
  • MATLAB大规模MIMO预编码算法仿真（含SVD、EVD、GMD和SIC）-源码
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    本项目提供了一个基于MATLAB的大规模MIMO系统预编码算法仿真平台，涵盖了SVD、EVD、GMD及SIC四种关键技术的实现与性能评估。 Matlab大规模MIMO预编码算法仿真代码包括SVD、EVD、GMD以及SIC等内容的实现。
     
  • 基于部分连接的毫米波大规模MIMO混合预编码方案
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    本研究提出了一种创新性的基于部分连接机制的毫米波大规模MIMO混合预编码方案，旨在提升系统频谱效率和能源利用效率。该方法通过优化硬件复杂度与性能之间的平衡，为未来无线通信网络提供了一个有效的解决方案。 针对发送端为部分连接而接收端为全数字的毫米波大规模MIMO系统，本段落提出了一种基于等效信道奇异值分解（SVD）设计数字预编码矩阵与合并矩阵的方法，并根据模拟预编码矩阵的块对角化特性，以最大化系统可达和速率为目标函数求解最优模拟预编码矩阵。在考虑硬件成本及功耗的基础上，进一步提出了接收端为部分连接时的预编码方案，并采用迭代交替更新法来优化模拟预编码与合并矩阵。 仿真结果显示，在全数字接收条件下，所提出的混合预编码方案相比基于可持续干扰消除（SIC）方法的混合预编码具有更好的性能。而在部分连接接收的情况下，虽然其性能略逊于基于SIC的方法，但显著降低了功耗和硬件成本。
     
  • 基于MIMO系统的MRC分集接收误码率的MATLAB仿真及操作视频
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    本资源提供基于MIMO系统采用最大比值合并(MRC)分集技术的误码率分析的MATLAB仿真代码和详细的操作演示视频，适用于通信工程研究与学习。 领域：MATLAB 内容：基于MIMO系统的MRC分集接收误码率性能的MATLAB仿真及代码操作视频 用处：用于学习MRC分集接收算法编程 指向人群：本科、硕士、博士等教研人员的学习使用 运行注意事项：请确保使用的是2021a或更高版本的MATLAB进行测试，运行文件夹内的Runme_.m脚本而不是直接调用子函数。此外，请在操作时注意将MATLAB左侧当前工作目录窗口设置为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的仿真视频教程中的演示内容。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的2x2 VBLAST-MIMO-OFDM通信系统误码率仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了一个使用MATLAB进行2x2 VBLAST-MIMO-OFDM通信系统的误码率仿真的项目，包括详细的代码解析与操作步骤。适合对无线通信技术感兴趣的工程师和学生学习参考。 领域：MATLAB 内容：基于MATLAB的2x2 VBLAST-MIMO-OFDM通信系统误码率仿真及其代码操作视频。 用处：用于学习2x2 VBLAST-MIMO-OFDM算法编程，适用于本硕博等教研人员使用。 运行注意事项： 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更高。在测试时，请直接运行Runme_.m文件而不是子函数文件。同时，在操作过程中请注意将MATLAB左侧的当前工作目录窗口设置为工程所在的路径。具体的操作步骤可以参考提供的视频教程，按照其中的方法进行实践学习。
     
  • Lorenz混沌系统的MATLAB仿真及代码操作演示视频
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    本视频详细介绍了Lorenz混沌系统在MATLAB中的仿真过程，并提供了代码操作演示，帮助观众深入理解混沌理论与实际应用。 进行洛伦兹混沌系统MATLAB仿真的运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m文件而非直接执行子函数文件。在程序运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作演示视频，按照视频中的指导完成相关设置和操作。