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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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简介:
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。

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客服
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  • Matlab - MIMO...
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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。
  • 深度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。
  • 部分连接MIMO混合预编方案
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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。
  • 系统MIMO信道估计Matlab-SPL18:矩阵完成信道编方法
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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。
  • DeepMIMO-codes:针对MIMO应用DeepMIMO数据集与
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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。
  • MIMO:5G新范式 mmWave Massive MIMO: A New Paradigm for 5G
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    本文探讨了毫米波技术在大规模MIMO系统中的应用,提出其作为实现5G高速通信新途径的重要性与潜力。 毫米波大规模天线系统目前最新的一本权威论著可供相关研究人员参考。
  • FMCW雷达测距仿真MATLAB_雷达
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    这段简介可以描述为:基于FMCW毫米波雷达测距仿真的MATLAB代码提供了利用调频连续波(FMCW)技术进行毫米波雷达距离测量的仿真源代码,适用于研究和教育目的。 毫米波雷达测角的仿真程序运行效果还不错。
  • MIMO系统中低复杂度混合预编技术
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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。
  • 能量问题Matlab-无线供能无蜂窝MIMO联合...
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    本研究探讨了在无线供能的大规模MIMO系统中,通过Matlab实现能量与信息传输的有效联合功率控制策略,旨在优化系统性能和效率。 本段落介绍了一套基于Matlab的仿真环境代码包,用于实现无线供电无蜂窝大规模MIMO系统中的联合功率控制与LSFD(最小二乘频谱扩散)。这套代码是为配合科学文章《IEEE Transactions on Wireless Communications》上发表的文章“Özlem Tuğfe Demir和Emil Björnson”的研究而设计的。该文探讨了无单元大规模多输入多输出系统中无线上下行链路的能量传输问题,特别关注单天线用户设备(UE)利用下行链路收集能量来向配备多个天线的接入点(AP)发送上行导频和信息信号的情况。 文中提出了基于Rician衰落环境下的LMMSE或最小二乘信道估计方法,并结合最大比率处理技术。通过采用实用非线性能量采集电路模型,研究了在相干与非相干传输方案下平均收集的能量情况。此外,文章还计算出了不同条件下上行链路的频谱效率(SE),并优化接入点和用户设备之间的功率控制系数。 该仿真环境旨在复制原论文中的部分数值结果及图形展示,并鼓励科研人员通过使用这套代码进行可重复研究。
  • MIMO系统中混合连接与混合预编设计
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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。