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毫米波MIMO系统中基于空间稀疏的预编码方案含MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供了一种在毫米波MIMO通信系统中的高效预编码方法，利用空间稀疏特性优化信号传输。包含详细文档与MATLAB实现代码，便于深入研究和实验验证。 1. 版本：Matlab 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的 Matlab 仿真。更多内容请查看博主主页搜索相关博客文章。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页进行查找和阅读。 4. 适合人群：本科及以上学生，硕士生等科研教学学习使用 5. 博客介绍：热衷于科研的Matlab仿真开发者，在修心与技术方面同步提升。欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。

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  • 毫米波MIMO系统中基于空间稀疏的预编码方案含MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种在毫米波MIMO通信系统中的高效预编码方法，利用空间稀疏特性优化信号传输。包含详细文档与MATLAB实现代码，便于深入研究和实验验证。 1. 版本：Matlab 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的 Matlab 仿真。更多内容请查看博主主页搜索相关博客文章。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页进行查找和阅读。 4. 适合人群：本科及以上学生，硕士生等科研教学学习使用 5. 博客介绍：热衷于科研的Matlab仿真开发者，在修心与技术方面同步提升。欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。
     
  • 基于部分连接的毫米波大规模MIMO混合预编码方案
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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。
     
  • 毫米波MIMO系统的离散化混合预编码设计
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    本研究探讨了毫米波MIMO系统中离散化混合预编码的设计方法，旨在提高频谱效率和系统性能。通过优化数字与模拟域间的加权分配，提出了一种新颖的算法，适用于大规模天线阵列的应用场景，为未来的无线通信技术提供了新的解决方案。 为了提高毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中的波束成形增益，并降低天线与移相器的硬件成本，我们提出了一种基于离散移相器的混合预编码设计方案。以优化频谱效率为目标，该方案通过分析均匀直线阵列和均匀平面阵列的响应矢量，将毫米波信道的空间特性预编码设计视为空间稀疏重构问题，并利用离散化正交匹配追踪原理求解数字预编码与离散化的模拟预编码。 仿真结果显示，在相同条件下，采用平面阵列可以获得更高的频谱效率。此外，所提出的离散化混合预编码方案中使用低精度移相器也能接近全精度移相器的性能增益。
     
  • 毫米波系统混合预编码交替最小化的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于交替最小化算法实现的毫米波通信系统的混合预编码技术的MATLAB代码，适用于研究与开发。 版本：MATLAB 2014a, 2019a, 和 2021a，内附运行结果。 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等众多领域的Matlab仿真研究。更多内容请查看博主主页的博客文章。 适合人群：本科和硕士研究生的研究学习使用 ### 团队长期从事以下领域算法的研究与改进： #### 1 智能优化算法及其应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度** - 装配线调度研究 - 车间调度研究 - 生产线平衡研究 - 水库梯度调度 **1.3 路径规划** - 旅行商问题(TSP、TSPTW)及其变种的研究 - 各类车辆路径优化(包括VRP, VRPTW以及CVRP) - 机器人和无人机三维路径规划研究 - 多式联运及无人机结合车辆配送路线优化 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址** - 背包问题 - 物流中心位置选择与货位优化 #### 2 神经网络预测分类 包含BP、LSSVM、SVM等传统算法及CNN, LSTM和GRU在内的深度学习模型在回归、时间序列以及分类任务中的应用。 ### 图像处理算法： **3.1 图像识别** 包括车牌与交通标志，发票身份证件，人脸表情，字符病灶检测等多种图像的识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 涵盖显著性缺陷疲劳火灾行人等多类对象和场景的异常状态监测。 ### 信号处理算法： 包含但不限于各种类型的信号分类、故障诊断以及生物电信号如脑电心肌电的研究分析。 #### 元胞自动机仿真 用于交通流人群疏散病毒扩散晶体生长等多种现象模拟研究。
     
  • 单用户毫米波MIMO系统窄带混合预编码算法的MATLAB实现代码下载
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    本资源提供单用户毫米波MIMO系统的窄带混合预编码算法在MATLAB中的实现代码，适用于研究和教学用途。 这是针对单用户毫米波 MIMO 系统的窄带混合预编码算法的 MATLAB 实现。
     
  • Matlab中的稀疏自编码代码
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    本代码实现基于MATLAB的稀疏自编码算法，适用于特征学习与降维任务。通过调节参数可优化编码层稀疏性，提取输入数据高效表征。 稀疏自编码是一种源自深度学习领域的机器学习方法，在数据降维、特征提取及预训练方面有着广泛应用。使用MATLAB实现稀疏自编码器有助于深入理解其工作原理，并能应用于实际的数据处理任务中。 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）是自编码器的一种变体，通过学习输入数据的低维度表示来重构原始数据，并加入稀疏性约束以确保隐藏层神经元激活状态尽可能接近于零。这种做法有助于减少冗余信息并提高模型对关键特征的捕捉能力。 在MATLAB中实现稀疏自编码器时，首先需要构建网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。设置适当的权重初始化方法（如随机均匀分布或高斯分布），以及选择合适的优化算法进行参数更新。训练过程中通过前向传播与反向传播迭代地调整模型以最小化重构误差。 关键代码部分可能包含以下函数： 1. 初始化网络的连接权重。 2. 执行前向传播，计算隐藏层和输出层的激活值。 3. 计算损失，包括重构误差及稀疏惩罚项。 4. 反向传播算法来更新模型参数以减小损失。 5. 循环训练直到满足特定条件。 在实现过程中，需要定义以下内容： - 数据加载：导入用于训练的数据集。 - 网络结构设置：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数以及稀疏约束参数。 - 权重初始化：使用随机函数生成初始权重矩阵。 - 损失计算方法：包括重构误差及稀疏惩罚项在内的损失函数定义。 - 优化算法选择：如随机梯度下降或Adam等，用于更新模型参数以减小训练过程中的损失值。 通过上述步骤实现的稀疏自编码器能够应用于更广泛的机器学习任务中，并且在应用时还可以考虑加入正则化技术预防过拟合现象。此外，在构建深度神经网络时也可以利用预训练好的稀疏自编码器作为初始化层，以提高整个模型的学习效率和性能表现。
     
  • 毫米波大规模MIMO系统中的低复杂度混合预编码技术
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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。
     
  • 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。
     
  • 毫米波MU-MIMO系统中的波束管理
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    本研究探讨毫米波通信环境下多用户MIMO系统的波束成形技术，重点分析和优化波束选择与跟踪机制，以提高频谱效率及系统吞吐量。 毫米波波束空间MU-MIMO系统的波束管理涉及在高频段实现多用户同时通信的技术优化，通过精准的波束成形来提高系统容量和效率。
     
  • 毫米波大规模MIMO系统中的混合连接与混合预编码设计
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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。