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基于深度学习的毫米波大规模MIMO信道估计.pdf

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于深度学习的Beamspace毫米波信道估计方法
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    本研究提出了一种创新性的基于深度学习的Beamspace毫米波信道估计方法，旨在提高复杂环境下的通信性能和效率。通过转换到beamspace域，该方法能够有效降低计算复杂度，并利用深度神经网络准确预测大规模天线阵列中的信道状态信息。 这篇论文《基于深度学习的Beamspace毫米波大规模MIMO系统信道估计》提供了Python版本的源代码。适合人工智能和通信领域的研究人员使用。
     
  • 基于IRS的毫米波通信信道估计.pdf
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    本文探讨了在毫米波通信中采用改进型随机序列（IRS）技术进行信道估计的方法，旨在提高通信系统的性能和效率。 本段落介绍了一种基于IRS（智能反射面）辅助的毫米波通信信道估计方法。通过在通信链路中引入IRS，可以有效地提高信道容量和覆盖范围。文中提出了一种基于极大似然估计的信道估计算法，并通过仿真实验验证了该算法的有效性。同时，本段落还探讨了IRS数量、位置和反射系数等因素对信道估计性能的影响。研究结果表明，在合适的IRS配置下，所提出的信道估计方法能够显著提高毫米波通信系统的性能与精度。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 深度学习信道估计：在硬件非线性下的大规模MIMO仿真代码
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    本研究专注于开发适用于大规模MIMO系统的深度学习算法，用于改善硬件非线性条件下的信道估计精度，并提供相关仿真代码以供学术界参考和实验。 本段落探讨了基站（BS）与用户设备（UE）的非线性硬件损伤对实际Rician衰落环境中单小区大规模MIMO上行链路性能的影响。首先，通过Bussgang分解分析得出有效信道及失真特性，并研究在三阶非线性条件下多个接收器实现的频谱效率（SE）。随后设计并训练了两个深度前馈神经网络模型来估计每个基站天线的有效信道和失真方差，并将其应用于信号检测过程。我们提出的方法与现有的失真感知及不感知贝叶斯线性最小均方误差方法相比，性能更优。
     
  • 基于深度学习的OFDM信道估计
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    本研究提出了一种基于深度学习技术的新方法，用于正交频分复用(OFDM)通信系统中的信道估计。该方法利用神经网络模型有效提升信道状态信息的准确性与效率，在复杂多变无线环境中表现出显著优势。 基于深度学习的信道估计在OFDM系统中的应用主要采用CNN架构进行课程项目中的信道状态估计。这种方法利用了卷积神经网络的强大能力来处理复杂的通信信号，并且能够有效地提高信道估计的准确性和效率。通过训练大规模的数据集，该模型可以自动提取出影响信道特性的关键特征，进而实现对OFDM系统中动态变化的无线信道进行精准预测和评估。
     
  • 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。
     
  • DL_DD_MIMO-master_深度学习_MIMO_信道估计_学习信道_深度学习信道
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    本项目为DL_DD_MIMO-master，致力于通过深度学习技术进行MIMO（多输入多输出）系统中的信道估计研究。采用先进的机器学习算法来优化无线通信中信号的传输效率和质量，特别是在复杂环境下提高数据传输速率与稳定性方面具有显著效果。 基于深度学习的信道估计在MIMO系统中的应用能够有效运行。
     
  • 基于自适应稀疏度的大规模MIMO信道估计算法
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    本研究提出一种创新性的大规模MIMO信道估计技术，采用自适应稀疏度方法优化算法性能，有效提高通信系统的可靠性和效率。 针对信道路径数未知的大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计方法——块稀疏自适应匹配追踪（BSAMP）算法。该方法利用大规模MIMO系统的子信道联合稀疏性，通过设置阈值和寻找最大后向差分位置来快速初步选择支撑集原子，并考虑到观测矩阵非正交性导致的能量弥散问题，从而提高估计性能；同时采用正则化技术对原子进行二次筛选以增强算法的稳定性。仿真结果表明，该算法能够有效地恢复未知稀疏度的大规模MIMO信道信息，具有较快的速度和较高的准确性。