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Matlab分时代码-资源分配：Book by Emil Björnson and Eduard Jorswieck...

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简介：
《Matlab分时代码-资源分配》由Emil Björnson和Eduard Jorswieck合著，本书详细介绍了利用Matlab进行通信系统中资源分配的算法设计与实现。 在蜂窝通信系统设计中，使用多天线基站是满足下行链路高容量需求的关键要素之一。理想情况下，增加发射天线数量可以显著提升数据吞吐量。然而，在实际的多小区环境中，性能会受到多种非理想因素的影响，例如信道知识不足、计算复杂度高、用户条件差异大、回程容量有限以及基站间协调水平低等。 本段落介绍了一个通用框架来模拟不同的多小区场景，包括集群联合传输、协作波束成形技术、干扰管理机制和认知无线电系统。此外，该框架还支持跨频谱共享的运营商间合作模型，并且能够提供独立于或依赖具体应用场景的综合分析与见解。

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  • Matlab分时代码-资源分配：Book by Emil Björnson and Eduard Jorswieck...
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    《Matlab分时代码-资源分配》由Emil Björnson和Eduard Jorswieck合著，本书详细介绍了利用Matlab进行通信系统中资源分配的算法设计与实现。 在蜂窝通信系统设计中，使用多天线基站是满足下行链路高容量需求的关键要素之一。理想情况下，增加发射天线数量可以显著提升数据吞吐量。然而，在实际的多小区环境中，性能会受到多种非理想因素的影响，例如信道知识不足、计算复杂度高、用户条件差异大、回程容量有限以及基站间协调水平低等。 本段落介绍了一个通用框架来模拟不同的多小区场景，包括集群联合传输、协作波束成形技术、干扰管理机制和认知无线电系统。此外，该框架还支持跨频谱共享的运营商间合作模型，并且能够提供独立于或依赖具体应用场景的综合分析与见解。
     
  • 期权Matlab代码解析-RIS误区：Emil Björnson, Özgecan Özdogan, Erik G. Larsson (I...)
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    本文由Emil Björnson等人撰写，深入分析了在使用Matlab进行期权定价时常见的RIS方法误区，并提供了详细的代码解析。适合金融工程及通信领域专业人士阅读。 预算matlab代码用于可重构智能表面：三个神话与两个关键问题 这是针对Emil Björnson、Özgecan Özdogan及Erik G. Larsson所著的《IEEE Communications Magazine》第58卷2020年12月期中文章的相关代码包。该软件包包含一个基于Matlab的仿真环境，能够重现文中部分数值结果和图形。 我们鼓励您进行可重复研究！ 摘要：在探索超越5G系统的关键物理层技术时，一种选择是重新配置智能表面（RIS）。这种技术可以收集发射器发出的无线信号，并将其被动地定向到接收器。尽管这项技术前景广阔，在通信界迅速受到关注，但随之而来的炒作中也出现了一些误解和夸大。 本段落对RIS持中立态度。我们首先回顾了基础知识，然后解释一些容易被误读的功能特性。特别地，我们揭穿以下三个神话： 1. 当前网络技术只能控制发射器与接收器之间的信号传输，无法干预两者间的环境； 2. 与传统波束成形相比，在阵列增益方面可以实现更佳的渐近性能； 3. 路径损耗问题。
     
  • MATLAB经典源码-IRS中继系统：Emil Björnson, Özgecan Özdogan, Erik G. Larssson等贡献
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    这段简介描述的是由Emil Björnson、Özgecan Özdoğan和Erik G. Larsson等人共同开发的MATLAB经典源码，专注于IRS中继系统的研究与实现。 本段落提供了一个基于Matlab的仿真环境代码包，与Emil Björnson、Özgecan Özdogan 和 Erik G. Larsson 在IEEE无线通信快报第1卷第9期发表的文章相关联（2020年2月）。该软件包旨在复制文章中的某些数值结果和图形。我们鼓励您进行可重复的研究。 摘要指出，通过部署智能反射表面来改善信号从源到目的地的传输，在直接路径较弱的情况下可以提高无线信道的速度和能量效率。尽管之前的工作主要集中在优化反射效果上，但该研究将这种新技术与传统的解码转发（DF）中继进行了比较。核心发现是，为了使新的技术在速率或表面大小方面超越经典的DF中继，需要非常高的传输率或者较大的智能反射面积以实现最小的总发射功率和最大的能量效率，并考虑收发器硬件中的损耗。 代码包包含了生成图2、4（a）与4(b)以及5所需的三个仿真文件：SimulationFigure2.m、simulationFigure4.m 和 simulationFigure5.m。
     
  • DLMS Blue Book and Green Book.7z
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    DLMS Blue Book and Green Book.7z包含IEC 62056 DLMS/COSEM标准的核心文档，其中蓝皮书定义了数据对象和协议，绿皮书提供了应用层的详细描述。 DLMS Blue book 和 Green book 的最新版本包括 DLMS Blue_Book_Edition_13-Excerpt、122 以及 DLMS Green-Book-Ed-83-Excerpt，还有 DLMS Yellow-Book-Ed-61-Excerpt。
     
  • MATLAB资源分配代码-ResourceAllocationV2X：支持D2D的车联网中的资源分配，发表于IEEE Transactions...
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    本文提出了一种基于MATLAB的资源分配算法，用于支持设备到设备（D2D）通信的车联网环境。该研究已发表在IEEE Transactions期刊上。代码实现可优化车联网中的频谱利用率和系统性能。 资源分配MATLAB代码（V2X项目）包含了以下论文的MATLAB实现：L.Liang、GYLi和W.Xu，“支持D2D的车辆通信中的资源分配”，IEEE通信交易，第一卷。65，第7期，3186-3197页，2017年七月。 如果您觉得这有帮助，请引用该论文。 从主文件“main_rateVsSpeed.m”开始执行，并复制论文中图5的内容。所有其他（函数）文件都在主文件中调用。其余的图表可以通过提供的辅助函数轻松复现。 请将任何问题或疑问直接发送过去，谢谢。
     
  • ixeewbqf.zip_资源分配_MATLAB资源分配工具
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    本资源为MATLAB开发的资源分配工具包，旨在提供高效便捷的资源管理方案。通过算法优化，实现计算、存储等资源的最佳配置与调度，适用于科研和工程领域。 毕业设计非常有用，特别是对于初学者来说具有参考价值。该程序实现了多种资源分配算法，并主要基于MATLAB编写。它涵盖了不同的姿态、角度以及光照条件下的应用。
     
  • MATLAB资源分配代码：基于节点和链路容量的最佳资源配置
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    本项目聚焦于利用MATLAB开发算法，旨在优化网络中的资源分配问题。通过考虑节点与链路的实际容量限制，我们的目标是实现一种高效且灵活的方法来配置网络资源，确保最佳的数据传输性能及可靠性。 这段文字描述了一个Matlab代码的实现细节，该代码用于执行具有节点和链路容量约束的最佳资源分配算法。这个工作基于R.Li、Y.Xia以及CKTse在2017年IEEE国际电路与系统研讨会上发表的文章“复杂网络中具有节点和链路容量约束的最优资源分配”。Matlab代码并非论文中的官方版本，而是作为大学项目的一部分开发出来的数值优化技术实现。
     
  • Matlab函数, Matlab情感分析代码, Matlab源码资源库
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    本资源库提供丰富的MATLAB函数和源码，涵盖情感分析等应用领域，助力科研与开发工作。 MATLAB提供了丰富的函数库作为参考资料。这里有一个关于使用MATLAB进行情感倾向分析的源码项目，可以用来学习实际应用案例。这段文字经过了简化处理，去除了原文中的具体链接信息。
     
  • MATLAB资源分配代码-DeepMIMO：利用DeepMIMO数据集为无线功率分配生成样本
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    本项目基于DeepMIMO数据集开发MATLAB代码，旨在通过深度学习技术优化无线通信中的功率分配问题，提高系统性能。 这是一个从DeepMIMO修改而来的MATLAB/Python代码包，用于生成功率分配的真实信道数据。该代码基于毫米波和大规模MIMO系统中深度学习应用的公开可用DeepMIMO数据集进行开发。 此代码包与以下文献相关： 1. 孙浩然、浦文强、朱明赫、肖夫、张宗辉以及洪明义，“在情景动态环境中持续优化无线资源的学习”，arXiv预印本 arXiv:2011.07782 (2020)。 2. 阿赫迈德·阿尔卡提卜，DeepMIMO：用于毫米波和大规模MIMO应用的通用深度学习数据集, 信息理论与应用研讨会(ITA), 加利福尼亚州圣地亚哥, 2019年2月。 3. 孙浩然、陈翔毅、史清江、洪明义、肖夫及尼科斯·D·西德罗波洛斯，“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络”，IEEE Transactions on Signal。