Advertisement

MIMO-OFDM自适应程序.rar_MIMO OFDM自适应_SIM-OFDM_MIMO MATLAB_MIMO OFDM自适

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本资源包含MIMO-OFDM系统中实现信号自适应传输的MATLAB代码，适用于研究和教学。演示了SIM-OFDM技术在多天线环境中的应用与优化。 通过参考其他程序，自己改写了MIMO-OFDM的自适应调制程序，并运行了ui-start-sim。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MIMO-OFDM自适应程序.rar_MIMO OFDM自适应_SIM-OFDM_MIMO MATLAB_MIMO OFDM自适
    优质
    本资源包含MIMO-OFDM系统中实现信号自适应传输的MATLAB代码，适用于研究和教学。演示了SIM-OFDM技术在多天线环境中的应用与优化。 通过参考其他程序，自己改写了MIMO-OFDM的自适应调制程序，并运行了ui-start-sim。
     
  • 自适应OFDM(MATLAB仿真程序).zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的自适应正交频分复用（OFDM）系统仿真程序，适用于通信工程与信号处理领域的研究和学习。 软件介绍：自适应OFDM的MATLAB程序adaptive ofdm包含详细注释。例如： - `%bits to transmit` 随机生成每次OFDM符号所需的100个随机数。 - `% modulate` 调制方案，根据动态分配方案调制每个子信道的数据。 - `% x_mod` 包含64个数据点，表示这100位信息被分配到64个子载波上后的映射情况。 - `% decompose each subchannel in the frequency domain` 将整个信道分解为单OFDM符号中的各个子信道。每个OFDM符号包含的码元数量（注意：原文中未明确说明是否指一个OFDM帧）。 - `transmissions for each channel instance` 在每种独立同分布的信道情况下，发送码元的迭代次数。 该程序通过动态调整调制方案和子载波分配来适应不同的通信环境。
     
  • 基于Matlab的自适应OFDM仿真程序
    优质
    本简介提供了一个基于Matlab开发的自适应正交频分复用（OFDM）系统的仿真程序。该工具旨在研究和评估在不同信道条件下的OFDM系统性能，支持参数配置调整以实现自适应传输优化。 自适应正交频分复用（Adaptive Orthogonal Frequency Division Multiplexing, A-OFDM）是一种基于OFDM技术的通信系统，它可以根据信道条件动态调整传输参数以优化性能。MATLAB作为一种强大的数值计算和信号处理工具，常被用于A-OFDM系统的仿真与研究。 在自适应OFDM MATLAB仿真程序中，可以探索以下关键知识点： 1. **OFDM基础**：通过将高速数据流分割成多个低速子载波进行传输来提高频谱效率。每个子载波独立编码和调制以减少干扰。 2. **多径衰落**：无线通信中的多径传播会导致频率选择性衰落，A-OFDM系统使用自适应调整策略（如不同的调制阶数或子载波分配）对抗这种效应。 3. **信道估计**：准确的CSI对于A-OFDM系统至关重要。通常通过导频符号进行信道估计，并根据结果调整传输参数。 4. **自适应调制和编码**：依据信道质量选择不同的调制方式（如BPSK、QPSK、16QAM、64QAM）及前向纠错编码率，以平衡误码率与系统吞吐量。 5. **ICI抑制**：OFDM中的相邻子载波间干扰需要解决。A-OFDM可采用预失真或均衡器等方法减少ICI。 6. **功率分配**：自适应策略优化整体性能，如将更多功率分配给信道条件较差的子载波或者根据数据需求动态调整。 7. **MATLAB仿真**：使用通信工具箱在MATLAB中创建A-OFDM模型，包括信源产生、信道模拟、调制解调及ICI消除等模块，并通过仿真分析系统性能（如误码率BER和吞吐量）。 8. **算法实现**：例如，可以实现LMS或RLS算法更新信道估计，或者采用MMSE准则进行均衡。 9. **数据包错误检测与纠正**：使用CRC码检测数据包中的错误，并通过前向纠错编码（如Turbo码或LDPC码）来纠正这些错误。 10. **结果分析**：对不同条件下的系统性能进行深入分析，例如信噪比SNR对误码率的影响及各种自适应策略的效果对比。 这个MATLAB程序可以帮助学习A-OFDM系统的理论与实践，并理解如何在实际应用中优化通信性能。
     
  • 基于算法的OFDM自适应功率分配方案.zip_OFDM分配_OFDM功率分配_OFDM自适应_功率自适应OFDM_基于算法的OFDM自适应
    优质
    本研究提出一种创新性的基于算法的OFDM自适应功率分配方案，有效优化了无线通信中的功率效率和数据传输质量。通过动态调整各子载波上的发射功率，该方法能够在保证服务质量的同时显著减少能耗，适用于多种移动通讯环境。 该程序的重点在于通过算法实现了OFDM自适应功率分配，对于研究自适应技术的学者来说具有参考价值。
     
  • 基于遗传算法的OFDM自适应资源分配MATLAB程序
    优质
    本项目为基于遗传算法优化正交频分复用（OFDM）系统的自适应资源分配方案的MATLAB实现。通过遗传算法搜索最佳子载波和功率分配，以提高系统性能与效率。 基于遗传算法的OFDM自适应资源分配算法的MATLAB程序。这段文字描述了一个利用遗传算法进行正交频分复用（OFDM）系统中资源动态调整的研究工作，具体实现了通过编程语言MATLAB来优化无线通信中的数据传输效率和质量。
     
  • 自适应调制OFDM LTE代码：适用于MATLAB的通用工具箱
    优质
    本MATLAB工具箱提供了一套用于LTE系统中自适应调制与OFDM技术实现的高效代码，支持用户灵活配置参数进行仿真和测试。 胆固醇；清除所有；关闭所有； 分配变量：N = 1536；体重 = 15*10^6；T = 1/体重；信噪比 = 10:1:30；BER_tar = 10^(-3)； 对于目标信噪比，定义M=[2,4,16,64]。遍历数组中的每个元素： - 如果 M(i)==2，则 SNR_tar(i)=((M(i)-1)*log(.5*10^(-3)))/(-1.5); - 否则，SNR_tar(i)=((M(i)-1)*log(5*10^(-3)))/(-1.5)。 室内延迟in_delay = [0, 50, 110, 170, 290, 310]；N_tap = ceil(max(in_delay)*(10^-9)/T)； c_in = zeros(1,N_tap+1); c_tap = ceil(in_delay./50)+1; inPwr_dB = [0,-3,-10,-18];
     
  • smo_adaptive.rar_自适应滑模_滑模程序_滑模自适应_自适应控制
    优质
    该资源为一个关于自适应滑模控制的MATLAB或Simulink程序包，适用于研究和实现滑模控制理论中的自适应算法。包含多种滑模控制器设计与仿真模型，便于学习和应用相关技术。 这是一个基于自适应滑模控制的仿真程序，对于研究滑模控制具有帮助。
     
  • CS_SAMP.rar_CS_SAMP自适应匹配_samp_自适应CS_稀疏自适应
    优质
    本资源包提供CS-SAMP算法相关代码与文档，实现信号处理中的稀疏信号自适应匹配，适用于科研和工程应用中对高精度、低复杂度算法的需求。 稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）是一种用于压缩感知重构的算法。该方法能够根据信号本身的特性动态调整稀疏度参数，从而提高重构精度与效率，在实际应用中表现出色。
     
  • 自适应控制教程自适应控制教程自适应控制教程
    优质
    《自适应控制教程》是一本全面介绍自适应控制系统设计与应用的教材，适合自动化、机械工程等专业的学生及工程师阅读。 自适应控制是现代控制理论中的一个重要分支，它主要研究如何设计控制器使得系统在未知参数或非线性特性的情况下能够自动调整其行为以达到最优或满意的性能。本教程深入浅出地介绍了自适应控制的基本概念、理论及其应用，适合研究生学习和工程技术人员提升专业技能。 自适应控制的核心在于允许系统根据实际运行数据来更新控制参数，从而应对系统特性的变化。这一特性使得自适应控制在许多领域中展现出强大的生命力，如航空航天、机械自动化、电力系统以及机器人控制等。 本教程将深入讨论以下几个关键知识点： 1. 自适应控制基础：理解基本原理包括确定自适应律、参数估计和控制器设计的方法。这涉及数学工具的应用，例如最小二乘法、滑模控制及Lyapunov稳定性理论。 2. 自校正控制：这是早期的自适应形式，通过在线调整控制器参数来逼近理想控制器以实现对未知系统的稳定控制。我们将详细探讨基于模型和无模型自校正控制器的设计方法。 3. 参数估计与辨识：在自适应控制中，准确地识别系统参数是关键步骤之一。本教程将介绍如何利用输入输出数据进行参数辨识，并分析不同算法的优缺点，如递推最小二乘法及卡尔曼滤波器。 4. 自适应PID控制：作为工业中最常用的控制器类型之一，通过引入自适应机制可以实现对PID参数的动态调整以应对系统变化。 5. 滑模自适应控制：结合滑模控制策略处理具有不确定性和非线性的复杂系统。我们将探讨设计方法与性能分析。 6. 自适应控制的应用实例：教程将展示如何在具体工程案例中应用，如机器人路径规划及飞行控制系统等，以证明其实际效果。 7. 最新进展与挑战：自适应控制领域不断发展，新的理论和技术不断涌现，例如神经网络和模糊逻辑自适应控制。本节简要介绍了这些前沿领域的研究动态。 通过学习本教程内容并结合相关资料进行实践操作，你将能够全面深入地理解自适应控制，并具备解决实际工程问题的能力。