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Matlab-(附教程)比较SVD与GMD无码本预编码及DFT与TxAA码本预编码在MIMO系统的误码率仿真

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简介:
本文通过MATLAB对MIMO系统中的SVD和GMD无码本预编码以及DFT和TxAA码本预编码进行误码率仿真比较,附有详细教程。 本段落探讨了在MIMO系统中使用MATLAB进行误码率仿真的方法,对比分析了SVD与GMD非码本预编码以及DFT和TxAA码本预编码的效果。

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  • Matlab-(SVDGMDDFTTxAAMIMO仿
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  • MATLAB大规模MIMO算法仿(含SVD、EVD、GMD和SIC)-源
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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。
  • OFDM_16QAM仿_OptiSystemMatlab
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    本研究通过OptiSystem和MATLAB对比分析了采用16QAM调制的OFDM系统的误码性能,为通信系统设计提供参考。 采用16QAM编码调制方式,分析OFDM信号的眼图、误码率及传输质量。
  • Matlab实现:Massive MIMO Precoding下行链路多用户大规模MIMO-线性非线性
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    本研究使用MATLAB实现了大规模MIMO系统中下行链路多用户的线性和非线性预编码方案,并对比了两种方法的误码率性能。 误码率的MATLAB代码用于大规模MIMO预编码。该存储库包含仿真Massive MIMO系统的下行链路预编码所需的所有MATLAB代码。提出了两种针对使用1位DAC和不完善信道状态信息(CSI)进行下行链路预编码的优化方法。 请注意,需要调整参数以使系统符合您的需求。由于我一直在测试不同的参数设置,当前的参数配置可能与示例输出结果不符,请特别注意以下关键参数: - Num_BS_Antennas:基站天线数量。 - Num_UE:用户设备(UE)的数量,默认每个UE只有一个天线。 - SNR:模拟中使用的信噪比范围。 - 符号:映射到选定调制方案的星座点数。 - f_dop:信道多普勒扩展值。 - f_symb:用于采样信道矩阵的频率。 系统模型图参考Jacobsson S,Durisi G,Coldrey M等人的相关文献。关键词包括大规模MU-MIMO和量化预编码。 主要文件如下: - main.m: 作为健壮零陷(ZF)预编码器入口函数。 - main_linear.m:用于比较三种传统下行链路预编码方法的入口函数。 - Transmit.m:包含源数据生成、调制、预处理传输及信号检测功能的完整代码。 - Transmit_linear.m:与Transmit相关的线性化版本。
  • 基于MatlabHamming信道仿硬判决软判决
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    本研究利用Matlab软件实现Hamming码的编解码过程,并对比分析了硬判决和软判决在不同信噪比下的误码率性能。 版本:MATLAB 2021a 内容介绍: 本项目涉及Hamming信道编译码的误码率仿真研究,在MATLAB环境中进行操作演示并能够重现仿真结果。主要探讨了硬判决与软判决两种译码方式在Hamming信道编码中的应用效果对比,适用于本科和研究生层次的教学及科研学习使用。
  • precoding.rar_格拉斯曼_反馈方法
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    本资源探讨了基于格拉斯曼码本的预编码技术,包括高效码本反馈策略和先进的预编码方法,适用于无线通信领域的研究人员和技术开发者。 有限反馈预编码仿真程序包括使用2bit、4bit和7比特格拉斯曼码本,并采用基于SVD分解的码本选择算法。
  • MIMO仿_Demo(1)_SLNR算法_SLNR优化
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    本Demo展示基于SLNR(信号干扰加噪声比)的MIMO系统预编码技术。通过SLNR优化算法提升无线通信系统的性能,演示中包含详细的仿真过程和结果分析。 MIMO系统预编码仿真采用ZF、MMSE、SLNR和BD算法调试成功。
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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。
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    本论文深入探讨了正交频分复用(OFDM)技术中的误码问题,并对不同场景下的误码率进行了详细的比较分析。 OFDM的完美仿真比较好用,引用了几个信道衰减模型,并计算出了误码率。