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GMD_update.zip_GMD_GMD预编码_几何均值分解_混合预编码_预编码方案

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简介:
本资源包提供GMD(Geometric Mean Decomposition)更新文件,包含最新的几何均值分解算法及混合预编码方案,适用于优化无线通信系统的预编码技术研究与应用。 基于几何均值分解的混合预编码技术研究

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  • GMD_update.zip_GMD_GMD___
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    本资源包提供GMD(Geometric Mean Decomposition)更新文件,包含最新的几何均值分解算法及混合预编码方案,适用于优化无线通信系统的预编码技术研究与应用。 基于几何均值分解的混合预编码技术研究
  • 基于ZF的性能析_ZF_ZF
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    简介:本文探讨了基于ZF(零强迫)预编码技术在无线通信系统中的应用与性能评估。通过理论分析和仿真测试,详细阐述了ZF预编码的优势及其在多天线系统中实现高效数据传输的能力。 绘制不同准则下基于ZF预编码性能的误码率与信噪比曲线。
  • Demo(1)_MIMO仿真_SLNR算法
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    本演示文稿通过仿真探讨了SLNR(加权最小均方误差)在多输入多输出系统中的预编码技术应用及其性能优化。 MIMO系统预编码仿真采用ZF、MMSE、SLNR、BD算法调试成功。
  • Raptor与LDPC
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    本研究探讨了Raptor编码技术及其在通信系统中的应用,并分析了LDPC预编码方法如何优化数据传输效率和可靠性。 **Raptor编码(LDPC预编码)** 在无线通信领域,数据传输的可靠性至关重要,而信道编码是解决这一问题的关键技术之一。Raptor编码是一种基于链接图(LT)编码与低密度奇偶校验(LDPC)编码的预编码方法,在中继协作通信中的应用尤为广泛。本段落将详细介绍Raptor编码的基本原理、结构以及其在中继协作通信中的作用。 Raptor编码由美国科学家David J.C. MacKay首次提出,是递归软决策前向纠错(RSFEC)的一种特殊形式。它的核心思想在于利用LT编码的简单性和LDPC编码的强大纠错能力,构建出一种接近香农限的数据传输方式,在高信噪比下实现近乎无损的信息传递。 **LT编码** 是Raptor编码的基础部分,由Luby在2002年提出。这种技术通过随机生成的矩阵进行数据编码,并将信息符号映射到一个有向无环图(DAG)中传输。每个信息块被赋予唯一的ID,并转换为多个较小的数据单元沿着DAG传播形成最终的编码符号。LT编码的解码过程主要依赖于Fibonacci算法,能够在接近线性的时间复杂度内完成。 **LDPC编码** 是Raptor编码中的增强部分,它利用稀疏矩阵进行奇偶校验操作来提高信息传输的质量。相比于传统的卷积或Turbo码,LDPC具有更低的解码难度和更好的纠错性能,在二进制输入对称信道上接近香农限。 **Raptor编码的设计过程** 是将LT编码与LDPC结合的过程。首先使用LT生成一组初始符号作为输入到后续的LDPC阶段中进行进一步处理,从而形成增强后的输出符号。这种方法既保留了LT编码快速和高效的特性,又提升了整体纠错能力。 在多跳网络环境下的应用中(如中继协作通信),Raptor编码表现出色。在这种场景下,信息通过多个节点传递,在不同信道条件下传输效率可能会有所差异。然而,得益于其灵活性与鲁棒性,Raptor能够在复杂环境中保持高效的通信性能,并提供可靠的错误保护机制。 通常情况下,用C语言实现这种复杂的算法可以更好地控制细节和优化资源使用情况。这包括构建并操作链接图矩阵以完成编码和解码过程中的各种运算任务。鉴于C语言的低级特性和高效性,它非常适合此类应用领域的发展需求。 综上所述,Raptor编码是现代通信系统中的一种关键编码技术,结合了LT编码的简洁性和LDPC的强大纠错性能,在保证传输效率的同时提供可靠的错误防护措施。通过使用C语言进行实现可以进一步优化其在实际场景中的表现和适应性。
  • Raptor(LDPC).rar_Raptor及其仿真_fountain code和ldpc_
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    本资源包含Raptor码的详细介绍及其实现仿真实验,涉及Fountain Code与LDPC编码技术,适用于研究数据传输中的纠错编码与前向纠错机制。 raptor的MATLAB仿真程序经过调试已确认可行,并具有参考价值,有助于喷泉码的研究。
  • 基于QR的THP
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    本文提出了一种利用QR分解技术优化THP(Trellis-Helped Precoding)预编码的方法,有效提升了信号传输效率和系统稳定性。通过详细分析与实验验证,展示了该方案在宽带通信中的优越性能。 在4×4的系统中使用基于QR分解的Tomlinson-Harashima预编码的Simulink模型。该系统主要包含两个部分:一个是16QAM,另一个是QPSK。
  • 基于部连接的毫米波大规模MIMO
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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。
  • precoding.rar_格拉斯曼本与_本反馈及
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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。
  • 线性
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    线性预测编码(LPC)是一种语音信号处理技术,通过预测语音信号的未来样值来压缩数据并保留语音的关键特征。这种方法在音频编码和通信中广泛应用,能够有效降低传输带宽需求同时保持良好的音质。 线性预测编码的MATLAB实现是一个很好的学习例子。
  • MIMO法技術
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    简介:MIMO预编码技术通过优化多输入多输出系统的信号传输方式,提升无线通信中的数据速率与链路稳定性,广泛应用于现代移动通信标准中。 在多输入多输出(MIMO)多用户通信系统的下行链路中,当发射端了解信道状态特性时,通过预编码设计可以实现接收与发射的联合处理以获得更好的通信性能。本段落重点分析了当前MIMO多用户系统下行链路中的三种预编码技术:直接求逆迫零预编码、规范化的通道求逆预编码以及基于THP(Tomlinson-Harashima Precoding)的非线性预编码。文章指出了直接求逆迫零预编码性能不佳的主要原因,并通过比较指出,采用规范化信道求逆可以对其进行改进;同时,实验结果显示,非线性的THP预编码技术在性能上优于前两种线性预编码方法。MATLAB仿真结果验证了上述分析结论的正确性和有效性。